数据中间层DWM 数据中间层:Data Warehouse Middle,DWM 该层是在DWD层的数据基础上,对数据做一些轻微的聚合操作,生成一些列的中间结果表,提升公共指标的复用性,减少重复加工的工作。 简答来说,对通用的核心维度进行聚合操作,算出相应的统计指标 数据服务层DWS 数据服务层:Data Warehouse Service,DWS(宽表-用户行为,轻...
数据服务层:Data Warehouse Service,DWS(宽表-用户行为,轻度聚合)该层是基于DWM上的基础数据,整合汇总成分析某一个主题域的数据服务层,一般是宽表,用于提供后续的业务查询,OLAP分析,数据分发等。一般来说,该层的数据表会相对较少;一张表会涵盖比较多的业务内容,由于其字段较多,因此一般也会称该层的表为宽表。 用...
与DWD层相比,DWS层的数据模型更加灵活和多样化,可以采用星型模型、雪花模型、多维模型、标签模型等多种建模方式,以满足各种业务需求和分析场景。此外,DWS层的数据通常是预处理后的聚合数据,包括各种汇总指标、计算结果、模型输出等等,以支持更快速、高效的查询和分析操作。 该层是基于DWM上的基础数据,整合汇总成分析某...
dwd、dwm、dws分层的简单逻辑 DWD、DWM、DWS是数据仓库中的三层,它们的简单逻辑如下: 1.DWD(数据明细层):这一层是业务层与数据仓库的隔离层,用于存储业务系统的明细数据。DWD层的设计主要是为了满足业务需求,将业务数据的细节信息进行存储和整合。这些数据通常来自企业的各种业务系统,如ERP、CRM等。DWD层的数据质量...
详解数仓中的数据分层:ODS、DWD、DWM、DWS、ADS - 简书 何为数仓DW Data warehouse(可简写为DW或者DWH)数据仓库,是在数据库已经大量存在的情况下,它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。 数据仓库的方案建设的目的,是为前端查询和分析作为基础,主要应用于OLAP(on-line Analytical Processing),支持...
数据仓库层从上到下,又可以分为3个层:数据细节层DWD、数据中间层DWM、数据服务层DWS。 数据细节层DWD 数据细节层:data warehouse details,DWD(数据清洗/DWI) 该层是业务层和数据仓库的隔离层,保持和ODS层一样的数据颗粒度;主要是对ODS数据层做一些数据的清洗和规范化的操作,比如去除空数据、脏数据、离群值等。
在实际计算中,如果直接从DWD或者ODS计算出宽表的统计指标,会存在计算量太大并且维度太少的问题,因此一般的做法是,在DWM层先计算出多个小的中间表,然后再拼接成一张DWS的宽表。由于宽和窄的界限不易界定,也可以去掉DWM这一层,只留DWS层,将所有的数据在放在DWS亦可。
数据中间层:Data Warehouse Middle,DWM 该层是在DWD层的数据基础上,对数据做一些轻微的聚合操作,生成一些列的中间结果表,提升公共指标的复用性,减少重复加工的工作。 简答来说,对通用的核心维度进行聚合操作,算出相应的统计指标 数据服务层DWS(DWT) 数据服务层:Data Warehouse Service,DWS(宽表-用户行为,轻度聚合)...
数据服务层:Data Warehouse Service,DWS(宽表-用户行为,轻度聚合)该层是基于DWM上的基础数据,整合汇总成分析某一个主题域的数据服务层,一般是宽表,用于提供后续的业务查询,OLAP分析,数据分发等。一般来说,该层的数据表会相对较少;一张表会涵盖比较多的业务内容,由于其字段较多,因此一般也会称该层的表为宽表。
见下图,对DWD层在进行加工的话,就是DWM层(MID层)(我们的数仓还是有很多dwm层的) 这里解释一下DWS、DWD、DIM和TMP的作用。 DWS:轻度汇总层,从ODS层中对用户的行为做一个初步的汇总,抽象出来一些通用的维度:时间、ip、id,并根据这些维度做一些统计值,比如用户每个时间段在不同登录ip购买的商品数等。这里做一层...