這篇文章主要介紹了數(shù)據(jù)庫中為什么要對數(shù)據(jù)倉庫分層，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

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為什么要對數(shù)據(jù)倉庫分層：
a)用空間換時間，通過大量的預(yù)處理來提升應(yīng)用系統(tǒng)的用戶體驗（效率），因此數(shù)據(jù)倉庫會存在大量冗余的數(shù)據(jù)；

b)如果不分層的話，如果源業(yè)務(wù)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)規(guī)則發(fā)生變化將會影響整個數(shù)據(jù)清洗過程，工作量巨大

c）通過數(shù)據(jù)分層管理可以簡化數(shù)據(jù)清洗的過程，因為把原來一步的工作分到了多個步驟去完成，相當(dāng)于把一個復(fù)雜的工作拆成了多個簡單的工作，把一個大的黑盒變成了一個白盒，每一層的處理邏輯都相對簡單和容易理解，這樣我們比較容易保證每一個步驟的正確性，當(dāng)數(shù)據(jù)發(fā)生錯誤的時候，往往我們只需要局部調(diào)整某個步驟即可。

數(shù)據(jù)倉庫標(biāo)準(zhǔn)上可以分為四層：ODS（臨時存儲層）、PDW（數(shù)據(jù)倉庫層）、MID（數(shù)據(jù)集市層）、APP（應(yīng)用層）

ODS層：
為臨時存儲層，是接口數(shù)據(jù)的臨時存儲區(qū)域，為后一步的數(shù)據(jù)處理做準(zhǔn)備。一般來說ODS層的數(shù)據(jù)和源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)是同構(gòu)的，主要目的是簡化后續(xù)數(shù)據(jù)加工處理的工作。從數(shù)據(jù)粒度上來說ODS層的數(shù)據(jù)粒度是最細(xì)的。ODS層的表通常包括兩類，一個用于存儲當(dāng)前需要加載的數(shù)據(jù)，一個用于存儲處理完后的歷史數(shù)據(jù)。歷史數(shù)據(jù)一般保存3-6個月后需要清除，以節(jié)省空間。但不同的項目要區(qū)別對待，如果源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)量不大，可以保留更長的時間，甚至全量保存；

PDW層：
為數(shù)據(jù)倉庫層，PDW層的數(shù)據(jù)應(yīng)該是一致的、準(zhǔn)確的、干凈的數(shù)據(jù)，即對源系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行了清洗（去除了雜質(zhì)）后的數(shù)據(jù)。這一層的數(shù)據(jù)一般是遵循數(shù)據(jù)庫第三范式的，其數(shù)據(jù)粒度通常和ODS的粒度相同。在PDW層會保存BI系統(tǒng)中所有的歷史數(shù)據(jù)，例如保存10年的數(shù)據(jù)。

MID層：
為數(shù)據(jù)集市層，這層數(shù)據(jù)是面向主題來組織數(shù)據(jù)的，通常是星形或雪花結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)粒度來說，這層的數(shù)據(jù)是輕度匯總級的數(shù)據(jù)，已經(jīng)不存在明細(xì)數(shù)據(jù)了。從數(shù)據(jù)的時間跨度來說，通常是PDW層的一部分，主要的目的是為了滿足用戶分析的需求，而從分析的角度來說，用戶通常只需要分析近幾年（如近三年的數(shù)據(jù)）的即可。從數(shù)據(jù)的廣度來說，仍然覆蓋了所有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。

APP層：
為應(yīng)用層，這層數(shù)據(jù)是完全為了滿足具體的分析需求而構(gòu)建的數(shù)據(jù)，也是星形或雪花結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)粒度來說是高度匯總的數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)的廣度來說，則并不一定會覆蓋所有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，而是MID層數(shù)據(jù)的一個真子集，從某種意義上來說是MID層數(shù)據(jù)的一個重復(fù)。從極端情況來說，可以為每一張報表在APP層構(gòu)建一個模型來支持，達(dá)到以空間換時間的目的數(shù)據(jù)倉庫的標(biāo)準(zhǔn)分層只是一個建議性質(zhì)的標(biāo)準(zhǔn)，實際實施時需要根據(jù)實際情況確定數(shù)據(jù)倉庫的分層，不同類型的數(shù)據(jù)也可能采取不同的分層方法。

---【補(bǔ)充】
數(shù)據(jù)緩存層：
用于存放接口方提供的原始數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫層，此層的表結(jié)構(gòu)與源數(shù)據(jù)保持基本一致，數(shù)據(jù)存放時間根據(jù)數(shù)據(jù)量大小和項目情況而定，如果數(shù)據(jù)量較大，可以只存近期數(shù)據(jù)，將歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行備份。此層的目的在于數(shù)據(jù)的中轉(zhuǎn)和備份。

核心數(shù)據(jù)層：
此層的數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)緩存層的基礎(chǔ)上做了一定程度的整合，稱之為數(shù)據(jù)集市，存儲上仍是關(guān)系模型。此層的目的在于進(jìn)行必要的數(shù)據(jù)整合為下一步多維模型做準(zhǔn)備。

分析應(yīng)用層：
此層的數(shù)據(jù)為根據(jù)業(yè)務(wù)分析需要構(gòu)造的多維模型數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)可以直接用于分析展現(xiàn)。
說明：數(shù)據(jù)層次的劃分可以根據(jù)實際項目需要進(jìn)行裁剪，如果業(yè)務(wù)相對簡單和獨立，可以將核心數(shù)據(jù)層與分析應(yīng)用層進(jìn)行合并。另外，分析應(yīng)用的數(shù)據(jù)可以來自多維模型的數(shù)據(jù)，也可以來自關(guān)系模型數(shù)據(jù)甚至原始數(shù)據(jù)。

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