分层概念

ODS：原始数据层，存放业务原始数据；
DWD：明细数据层，对原始数据进行清洗，如去空值、日期格式转换、数据脱敏、脏数据处理等；
DWS：数据服务层，对明细数据层进行轻度汇总；
DWT：数据主题层，以DWS层为基础，进行数据累计汇总；
ADS：数据应用层，为数据应用提供数据、指标等；

分层的意义

1.把复杂问题简单化，庞大混杂的业务数据 清洗为简洁清洗的运营数据；
2.减少重复研发，对定期重复查询数据进行程序化处理；
3.使用数据与原始数据解耦，与运行中的业务数据隔离，在新的环境将复杂的业务数据转化为运营指标数据；

数仓理论

关系建模(OLTP)

第一范式：属性不可分割
第二范式：没有不完全函数依赖
第三范式：没有传递函数依赖

维度建模(OLAP)

维度表：事件的描述信息
事实表：事实表中每行数据代表一个事件。
星型模型和雪花模型 区别主要是在于维度层级，星型模型维度只有一层，而雪花模型可能会涉及多级；雪花型比较接近3NF。