浅谈数仓建设中的分层

数据仓库分层的理由与好处

数据仓库分层主要是为了提升效率和简化工作流程，它允许通过空间换时间的方式来存储和管理大量历史数据。分层可以简化SQL查询，减少运行时间，降低重复开发的需要，并保证数据和指标的统一。此外，它可以将复杂的数据处理问题简单化，并提高数据安全性，通过不同层级的数据开放，避免敏感信息泄露，并进行数据加密。分层还带来了更规范有条理的数据管理，清晰的数据血缘关系和统一的数据表和指标。

常用的数仓分层模型

阿里的数仓架构采用了五层模型：ODS、DWD、DIM、DWS和ADS。ODS是原始数据层，与业务数据库保持一致，是数仓的基础。DWD是明细数据层，对ODS数据进行清洗并按业务过程归类。DIM是维度数据层，为业务中常用的维度建模。DWS是数据服务层，通过汇总DWD和DIM的数据得到高维聚合数据。最后，ADS是应用数据服务层，提供面向具体应用的聚合数据。一般而言，数仓可以分为三大层次：原始数据层、清洗处理层和面向应用层。

如何有效地对数仓进行分层

在实施数仓分层时，应遵循特定原则以避免不必要的复杂性和资源浪费。核心原则是使数据更规范、清晰和易用，而不是追求多层次。重要的是要记住，上层的数据粒度更粗，表达的内容有限，且每层的表应该只依赖于其上一层来避免循环依赖。建议根据业务场景的复杂性选择合适数目的层级：简单场景适合三层模型，而复杂场景可能需要四层或更多层级。最终，适合自己业务需求的分层方法才是最佳选择。