数据分层是数仓模型设计中十分重要的环节，优秀的分层设计能够让整个数据体系更易理解和使用。

本文将整理出一套适合公司行业提的的通用方法，指导分层建模思想，具体包含内容如下：
1.数仓建模分层的意义和作用
2.切实可用的分层设计，以及分层设计元层
3.分层案例
4.切实可行的意见

浅谈数仓分层 - 图1

数仓分层意义

数仓分层目的是使用空间换时间，通过大量预处理，提升用户数据加工效率等，故而存在大量数据冗余。如果不分层，源业务系统的业务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程，工作量巨大。

通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程，因为把原来一步的工作分到了多个步骤去完成，相当于把一个复杂的工作拆成了多个简单的工作，把一个大的黑盒变成了一个白盒，每一层的处理逻辑都相对简单和容易理解，这样我们比较容易保证每一个步骤的正确性，当数据发生错误的时候，往往我们只需要局部调整某个步骤即可。

综上所述数据分层将可以给我们带来如下的好处：

  1. 清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用域和职责，在使用表的时候能更方便地定位和理解
  2. 减少重复开发：规范数据分层，开发一些通用的中间层数据，能够减少极大的重复计算
  3. 统一数据口径：通过数据分层，提供统一的数据出口，统一对外输出的数据口径
  4. 复杂问题简单化：将一个复杂的任务分解成多个步骤来完成，每一层解决特定的问题

    通用可行的数仓分层设计方案

    为了满足前面提到数据分层带来的好处，建议将数据模型分为三层：基础数据层（ ODS、STG ）、公共维度模型层（CDM或EDW）和数据应用层（ADS）。如下图所示。简单来讲，我们可以理解为：基础数据层存放的是接入的原始数据，DW层是存放我们要重点设计的数据仓库中间层数据，数据应用层是面向业务定制的应用数据。

基础数据层

包含 STG（数据缓冲层）与 ODS（原始数据层）两层，这两层数据结构与业务数据几乎一致。

STG 数据准备区或数据缓冲区

定位是缓存来自 DB 抽取、消息、日志解析落地的临时数据，结构与业务系统保持一致；负责对垃圾数据、不规范数据进行清洗转换；该层除为ODS 层服务外，不提供服务，也就是不能被其他更上层次调用。

ODS原始数据层或操作数据层

操作数据层定位于业务明细数据保留区，负责保留数据接入时点后历史变更数据，数据原则上全量保留。可以在此层对增量数据或者拉链表数据进行合并。

公共维度模型层CDM（Common Data Model）或者 企业级数据仓库EDW （Enterprise Data Warehouse）

公共维度模型层主要用于存放明细事实数据、维表数据及公共指标汇总数据，其中明细事实数据、维表数据一般根据ODS层数据加工生成；公共指标汇总数据一般根据维表数据和明细事实数据加工生成。本层采用维度模型作为建模方法的理论基础，更多的是通过采用一些维度退化手段，将维度退化至事实表中，减少维表和事实表的关联，提高数据易用性。

明细数据层：DWD（Data Warehouse Detail）

该层一般保持和ODS层一样的数据粒度，并且提供一定的数据质量保证。同时，为了提高数据明细层的易用性，该层会采用一些维度退化手法，将维度退化至事实表中，减少事实表和维表的关联。同时在此层会采用明细宽表，复用关联计算，极少数据扫描。举例：订单主表以及订单明细表，可以以订单明细表作为最小粒度，连表整合订单表数据，生成dwd层订单事实表。

数据汇总层：DWS（Data WareHouse Summary）

该层会在DWD层的数据基础上，对数据做轻度的聚合操作，生成一系列的中间表，提升公共指标的复用性，减少重复加工。直观来讲，就是对通用的核心维度进行聚合操作，算出相应的统计指标。

公共维度模型层CDM主要作用

1、组合相关和相识数据，采用明细宽表，复用关联计算，减少数据扫描
2、公共指标统一加工，为上层数据产品应用，服务提供公共指标，建立逻辑汇总宽表
3、建立一致性维度，一致性的数据分析维度，降低数据计算口径，解决算法不同意的风险

应⽤层 ADS（Application Data Mart-应⽤数据集市）

数据应用层，也叫DM(数据集市)或APP层等，面试实际的数据需求，可以直接给业务人员使用，以DWD或者DWS层的数据为基础，组成各种统计报表。除此之外还有一些直接的表现形式，例如主题大宽度表集市，以及横表转纵表等。

宽表

宽表这块我的理解是，基于维度模型的扩展，采用退化维度的方式，将不同维度的度量放入数据表的不同列中，同时将于主分析维度相关的指标进行整合，更利于理解，以及较好的查询性能。

宽表物理设计结构：
1、基本属性
2、日行为汇总指标
3、周期行为汇总指标
4、历史累计属性和指标

思考和总结一下

从数据应用理解上来讲，目的是希望越上层次，对使用者约友好。比如ADS层，基本是完全为应用来设计的，很易懂，DWS层的话，相对来讲就会有一点点理解成本，然后DWD层就比较难理解了，因为它的维度可能会比较多，而且一个需求可能要多张表经过很复杂的计算才能完成。

从能力范围来讲，我们希望80%需求由20%的表来支持。直接点讲，就是大部分（80%以上）的需求，都用DWS的表来支持就行，DWS支持不了的，就用DWD的表来支持，这些都支持不了的极少一部分数据需要从原始日志中后去。