数据仓库

一、 数据仓库如何分层？ （项目实例进行）

 　　　　标准的数据仓库分为：ods（临时存储层）、 pwd（数据仓库层）、mid（数据集市层）、app（应用层）。

　　　　ODS层：临时存储层。 他和系统源数据是同构的， 而且这一层数据粒度是最细的， 这一层的表分为两种， 一种是存储当前需要加载的数据， 一种是用于存储处理完的数据。

　　　　PWD层：数据仓库层。它的数据是干净的数据， 是一致准确的， 也就是清洗后的数据， 它的数据一般都遵循数据库第三范式，数据粒度和ODS相同， 他会保存系统中所有的历史数据。

　　　　MID层：数据集市层。它是面向主题组织数据的，通常是星型和雪花模型的数据，从数据粒度来讲，它是轻度汇总级别的数据，已经不存在明细的数据了， 从广度来讲， 它包含了所有业务数据。 从分析角度来看， 用户通常只需要分析近几年的数据。

　　　　APP层：数据应用层。这一层的数据是完全为了满足具体的分析需求而构建的数据， 也是星型或雪花模型的数据。 是高度汇总的数据，并不一定覆盖所有的业务数据， 而是MID层数据的一个真子集。