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数据仓库是数据库技术在发展到一定程度之后才出现的，而今天我们就通过案例分析来了解一下，数据仓库系统的组成结构与层次应用等内容。
整体来看，数据仓库系统对业务数据和 server 日志等原始数据进行汇聚，数据分析处理后，提供给前端应用系统进行使用，包括 BI ( Business Intelligence )、搜索、推荐等各类应用场景。
在数据仓库系统内部，需要对数据进行分层，主要有如下好处：
防止烟囱式开发，减少重复开发，开发通用中间层数据，减少重复计算;
将复杂问题简单化，将复杂任务的多个步骤分解到各个层次中，每一层只处理较少的步骤，使单个任务更容易理解;
可进行数据血缘追踪，便于快速定位问题;
整个数据层次清晰，每个层次的数据都有职责定位，便于使用和理解。
数据仓库主要分为 STG、ODS、DWD、DWS、ADS 和 DIM 共 6 个层次，数据从底层开始，向上层进行传递、转换、重组等操作，可以理解为，根据数据分析业务的需要，对原有的 OLAP 多维数据，进行维度和指标的重新组合。层次的具体描述如下：
STG 原始数据层： 用来表示原始数据在数据仓库的落地，数据结构和原始系统发送上来的保持一致。
ODS 数据操作层： 用于原始数据在数据平台的落地。数据从数据结构、数据之间的逻辑关系上都与原始数据层基本保持一致。在源数据装入这一层时，要进行诸如业务字段提取或去掉不用字段、脏数据处理等等。
DWD 数据明细层： 用于源系统数据在数据平台中的永久存储。它用以支撑 DWS 层和 ADS 层无法覆盖的需求，比如像用户购买详单类业务需求。这一层主要解决一些数据质量问题和数据的完整度问题。
DWS 数据服务层： 数据汇总层，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。按照业务划分，如流量、产品、用户等，生成字段比较多的宽表，用于提供后续的业务查询，OLAP 分析，数据分发等。
ADS 应用数据层： 该层存放数据产品个性化的统计指标数据，一般以某个业务应用为出发点进行建设， ADS 层只关心自己需要的数据，不会全盘考虑企业整体的数据架构和应用。面向实际的业务数据需求，以 DWD 或者 DWS 层的数据为基础，组成各种统计报表。
DIM 维度层： 主要存储公共的属性数据，比如产品类别、地理位置、时间详情等信息。综上所述，数据仓库建设的主要工作，就是对原始业务数据进行汇聚，进行分层次的数据处理，生成业务需要的数据，提供给前端业务使用。
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2025-08-07
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