DW :data warehouse 翻译成数据仓库 DW数据分层,由下到上为 DWD,DWB,DWS DWD:data warehouse detail 细节数据层,有的也称为 ODS层,是业务层与数据仓库的隔离层 DWB:data warehouse base 基础数据层,存储的是客观数据,一般用作中间层,可以认为是大量指标的数据层。 DWS:data warehouse service 服务数据层,基于DW...
概念:轻度汇总层数据仓库中DWD层和DM层之间的一个过渡层次,是对DWD层的生产数据进行轻度综合和汇总统计(可以把复杂的清洗,处理包含,如根据PV日志生成的会话数据)。轻度综合层与DWD的主要区别在于二者的应用领域不同,DWD的数据来源于生产型系统,并未满意一...
DWS和DWD在数据仓库体系中发挥着协同作用,共同支持企业的数据管理和分析需求。DWS主要用于汇总和分析高层次数据,而DWD则存储详细的、原始的业务数据。 在数据仓库体系中,DWD提供了详细的、原始的数据记录,为DWS的数据汇总和分析提供了基础。通过ETL过程,DWD的数据被清洗、转换和加载到DWS中,从而形成一个统一的数据视图...
比如ADS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DWD层就比较难理解了,因为它的维度可能会比较多,而且一个需求可能要多张表经过很复杂的计算才能完成。 从能力范围来讲,我们希望80%需求由20%的表来支持。直接点讲,就是大部分(80%以上)的需求,都用DWS的表来支持就...
总的来说,DWD、DWM、DWS三层的数据分层逻辑是为了满足不同层次的数据需求,从明细数据到汇总数据再到服务数据,每一层只处理单一的步骤,比较简单且方便定位问题。同时,通过规范数据分层,能够减少重复的计算,增加一次计算结果的复用性,即节省了大量的计算时间。此外,通过数据分层还能够隔离原始数据,保护数据信息的安全性。
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。这里做一层轻度的汇总会让计算更加的高效,在此基础上如果计算仅7天、30天、90天的行为的话会...
而在数据仓库的分层中,DWD、DWS和ADS这三个词汇常常让我们感到困惑。本文将详细介绍这三者的含义,并帮助读者理解它们在数据仓库分层中的具体应用。 数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的系统,通常用于分析和报告。数据仓库的分层设计是为了更好地组织和管理数据,提高数据处理的效率和灵活性。以下是数据仓库的三个...
在数据仓库中,DWD、DWB和DWS分别扮演着不同的角色。DWD主要用于数据的存储和管理,DWB负责连接业务系统和数据仓库,而DWS则提供数据分析、报表生成和决策支持服务。通过结合使用这些组件,企业可以构建出高效、可靠的数据仓库,为业务发展提供有力支持。同时,借助百度智能云文心快码(Comate)等先进工具,企业可以进一步提升数据...
分别是ODS、DWD、DIM、DWS、DWT、以及ADS层。其中除了ADS层(数据应用层、报表应用层指标计算存储)不涉及建模以外。其他均涉及建模工作。 三、ODS层 1、ODS层设计要点 这层又叫“贴源层”,存储来自多个业务系统、前端埋点、爬虫获取等的一系列数据源的数据。我们主要做三件事: ...
答案：数据仓库分层中的DWD、DWB、DWS分别是数据明细层、基础数据缓冲层和服务数据层的缩写。解释：1. 数据明细层：这一层主要存储原始数据或经过初步处理的明细数据。它是数据仓库中最接近数据源的一层，包含了大量的业务细节数据，这些数据未经聚合或汇总，保留了原始状态。这一层的数据为后续的数据处理...