DWS层是面向分析维度进行设计的,分析维度通常是业务经常需要的看数据的角度。 DWS层的表服务于数据报表和数据产品的指标需求 ADS层的指标数据会存在交叉探查的情况,所以DWS层的指标要保持命名和口径一致,避免ADS层的指标数据混乱 DWS是公共汇总层,提供不同维度的统计指标,指标的口径要保持一致,并且要提供详细的描述 以...
DWS层的设计得能适应这种变化,方便添加新的数据表、字段或者主题。比如公司新开展了跨境电商业务,DWS层能很容易地把跨境业务相关的数据融入现有的体系里,而不需要大动干戈地重新设计整个架构。 5. 性能优化原则:因为DWS层数据量往往很大,查询和处理速度得快。这就需要合理设计表结构,比如使用合适的索引,把经常一起...
DWS层是面向分析维度进行设计的,分析维度通常是业务经常需要的看数据的角度。 DWS层的表服务于数据报表和数据产品的指标需求 ADS层的指标数据会存在交叉探查的情况,所以DWS层的指标要保持命名和口径一致,避免ADS层的指标数据混乱 DWS是公共汇总层,提供不同维度的统计指标,指标的口径要保持一致,并且要提供详细的描述 以...
往往我们要先满足需求(活下去),再研发公共数据层(构建美好未来),在满足业务需求的过程中,再根据需求不断对模型进行迭代和优化,随着时间的推移,越来越多的业务需求可以通过DWS层的数据完成。 这一过程中,完善度是很好的考核标准,主要看DWS层汇总的数据能满足多少的查询需求,如果汇总数据无法满足需求,使用数据的人就必...
3. DWS层设计原则 3.1 聚集原则 聚集是指针对原始明细粒度的数据进行汇总。DWS汇总数据层是面向分析对象的主题聚集建模,以零售的场景为例,我们最终的分析目标为:最近一天某个类目(例如,厨具)商品在各省的销售总额、该类目销售额Top10的商品名称、各省用户购买力分布。
总之,DWS层是离线电商数仓之用户行为数据仓库搭建的重要组成部分,它的设计直接影响到数据仓库的稳定性和性能。在设计DWS层时,我们需要考虑数据清洗、转换、聚合和存储等多个方面,确保数据的质量和一致性。通过建立良好的DWS层,我们可以为后续的数据分析和挖掘提供可靠的数据支持,帮助企业更好地挖掘用户价值。相关...
一、DWS层与DWM层的设计 1、设计思路 分流到了DWD层,并将数据分别出传入指定的topic 规划需要实时计算的指标,形成主题宽表,作为DWS层 2、需求梳理 DWM 层主要服务 DWS,因为部分需求从 DWD 层到DWS 层中间会有一定的计算量,这部分计算的结果很有可能被多个 DWS 层主题复用, ...
2.便于数据分析:层宽表设计使得数据更加结构化,便于进行数据挖掘和分析,从而为金融机构的业务决策提供有力支持。 3.适应性强:DWS 层宽表设计可以灵活适应金融业务的变化,使得金融数据管理更加灵活和高效。 随着金融业务的不断发展和金融科技的日益普及,DWS 层宽表设计在金融领域的应用前景十分广阔。©...
建立DWS层可以减少重复计算，提高数据处理效率。在复杂业务场景中，DWS层允许进行轻度汇总，提供标准化的指标数据，简化分析过程。3. DWS层设计原则 聚集原则：对原始数据进行主题性汇总，确保维度和度量的一致性。数据公用性原则：确保汇总数据对分析和决策过程具有通用性，便于第三方使用。4. DWS层设计流程...
3.尚硅谷大数据学科--项目实战/尚硅谷大数据项目之电商数仓5.0/视频/141-DWS层-设计-抽取派生指标.mp4 原链接:http://www.atguigu.com/ 视频文本 温馨提示:文本由机器自动转译,部分词句存在误差,以视频为准 00:00 好了,各位同学,那现在我们继续往下走,呃,首先我们现在要做的工作就是先把刚刚我们这些需求所对...