根据自下而上的顺序

发布时间：2025-06-24 17:19:52  作者：北方职教升学中心  阅读量：846

DWD层一般按照业务主题建模󿀌包括多维度表和事实表󿀌维度表可用于描述业务数据的特征，事实表包括关键数据指标（销量、报表、

ADS层（Application Data Service）：#xfff00数据应用层c;其主要功能是保存结果数据，为外部系统提供查询接口󿼌基于数据仓库的数据为企业提供增值应用，并将数据仓库的数据应用于企业决策、
DWS层（Data Warehouse Summary）：数据汇总层󿀌也称为宽表层�通过聚合和汇总󿀌根据主题总结DWD层中的数据，形成宽表󿀌然后提高数据分析性能。异常数据排除等操作，统一处理，用于存储详细完整的数据，支持数据分析。价格等）。

借助帆软图，描述数据分层的数据流。标准化、(2.2).。维度退化、
ODS层（Operational Data Store）：贴源层，也称为操作数据源层󿀌࿰是数据仓库的核心组成部分c;本层主要用于保存原始数据，完成数据积累󿀌通常反映了企业业务系统中的最新操作，同时也是数据仓库的基础，磁盘中保存了ODS层的数据，它直接反映了数据仓库的一个特点——非易失性。控制等领域。
DWD层（Data Warehouse Detail）：数据明细层󿀌接收数据仓库ODS层的原始数据，并进行清洗、OLAP（通常用于数据仓库ADS层;Online Analytical Processing）技术，用于快速访问和查询数据。(2.1).。缓存和预聚合技术通常用于ADS层。DWS层通常包含多个宽度表，每个宽度表都是由多个事实表和维度表聚合和分组操作生成的，DWS层中的宽表可以满足特定主题和不同维度的分析需求，减少其他手表的操作，提高数据分析性能。数据仓库ADS层一般包括多个宽度表，BI工具或自定义应用程序通常可以查询和访问这些宽表c;为了满足企业的各种数据需求，提高访问速度，数据索引、

职责简介。最关键的一层，该层主要用于提供标准化和共享的维度模型，为数据分析提供便利。
CDM层༈Common Dimensional Model）：公共维度模型层，它是数据仓库中最核心、(3).。数据仓库分为：

ETL层（Extract-Transform-Load）：数据清洁层󰀌存储原始数据；ODS层（Operational Data Store）：操作数据源层；CDM层（Common Dimensional Model）：公共维度模型层，	  主要包括DWD层（Data Warehouse Detail #xff09的数据明细层; 和 DWS层（Data Warehouse Summary #xfff09数据汇总层;࿱两部分b;ADS层（Application Data Service）：数据应用层。CDM层通常包括数据明细层（DWD）和数据汇总层（DWS）两个部分。

根据自下而上的顺序，分析、

职责简介(1).。

数据流转。(2).。

分层简介。