详解数据仓库和数据集市:ODS、DW、DWD、DWM、DWS、ADS

发布网友发布时间：2024-09-25 16:53

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热心网友时间：2024-10-29 01:05

数据仓库和数据集市是企业数据管理的重要组成部分，它们在数据处理流程中扮演着关键角色。数据仓库（DW或DWH）是一种专门设计用于支持复杂分析和决策支持的系统，它包括ETL（抽取、转换、加载）过程和一套完整的理论体系。例如，AWS Redshift、Greenplum和Hive等是常见的数据仓库解决方案。数据仓库的目的是为了提供有序的数据基础，进行清洗、转换和重组等预处理工作。

数据分层是解决数据复杂性和混乱的关键，通常分为数据运营层（ODS）、数据仓库层（DW）、数据服务层（ADS）。ODS负责原始数据的接收和初步处理，DWD进行进一步清洗和规范化，DWM进行轻度聚合以提高效率，而DWS则是生成宽表，为分析和业务查询服务。

数据集市（Data Mart）则是数据仓库的细分，满足特定部门或用户需求的分析数据集，通常以星型或雪花型结构存储。它们是从数据仓库中提取的，专为特定分析目的设计，如客户信息分析。

关于ODS与DWD，DWD是针对ODS数据不完全干净的情况进行补充清洗，而DWS则在DWD基础上提供轻度聚合的数据服务。APP层存储的是面向业务的宽表，可能存放在性能更好的系统如Redis或ES中。