是对STAGE层数据进行沉淀，减少了抽取的复杂性，同时ODS/DWD的信息模型组织主要遵循企业业务事务处理的形式...
数据仓库分层是指在构建数据仓库时,将数据存储和处理过程分为不同的层级,以提升数据处理效率和管理灵活性。数据仓库通常被划分为多个层次,包括但不限于数据源层、数据集市层和数据呈现层等。每一层负责不同的功能和任务,从而支持数据的整合、存储和分析过程。 在数据源层,数据从多个异构系统中提取。这个层级的主要任...
第一层:操作数据层(Operational Data Layer) 操作数据层主要负责存储企业的实时数据,包括来自多个数据库和数据源的数据。这些数据通常是以原始格式存储,可以为后续的数据仓库层提供基础数据。 重点词汇和短语:数据源、实时数据、基础数据 第二层:整合数据层(Integration Data Layer) 整合数据层是对操作数据层进行整合后...
数据访问层(Access Layer): 这一层提供给最终用户使用的工具和应用程序,如BI工具、报表工具等。 元数据层(Metadata Layer): 在这一层管理数据仓库的元数据,包括数据的来源、格式、转换规则、访问权限等信息。 分层的好处包括: 提高性能: 通过分离不同的处理步骤,可以优化每一层的性能,比如使用特定的存储结构和索引...
综上所述数据分层将可以给我们带来如下的好处: 1、清晰数据结构:每一个数据分层都有它的作用域和职责,在使用表的时候能更方便地定位和理解 2、减少重复开发:规范数据分层,开发一些通用的中间层数据,能够减少极大的重复计算 3、统一数据口径:通过数据分层,提供统一的数据出口,统一对外输出的数据口径 4、复杂问题简单...
思考和总结一下数据分层的原则是什么?为什么要这样分层?每层之间的界限又是什么?我个人从这几个角度来理解数据分层的划分: 从对应用的支持来讲,我们希望越靠上层次,越对应用友好。比如APP层,基本是完全为应用来设计的,很易懂,DWS层的话,相对来讲就会有一点点理解成本,然后DWM和DWD层就比较难理解了,因为它的维...
分层的主要原因是在管理数据的时候,能对数据有一个更加清晰的掌控,详细来讲,主要有下面几个原因: 数据结构清晰,每一个数据分层都有它的作用域,这样我们在使用表的时候能更方便地定位和理解。 方便数据血缘追踪,简单来说,我们最终给业务呈现的是一个能直接使用业务表,但是它的来源有很多,如果有一张来源表出问题了...
为了解决我们可能面临的问题,需要一套行之有效的数据组织、管理和处理方法,来让我们的数据体系更加有序,这就是数据分层。数据分层的好处: 清晰数据结构:让每个数据层都有自己的作用和职责,在使用和维护的时候能够更方便和理解 复杂问题简化:将一个复杂的任务拆解成多个步骤来分步骤完成,每个层只解决特定的问题 ...
这里再讲下数据分层的好处：1. 清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用域和职责，在使用表的时候能...