# 数据仓库技术：DWS与ADS的探索之旅
在当今数据驱动的商业环境中，数据仓库（Data Warehouse）技术扮演着至关重要的角色。它不仅帮助企业存储和管理海量数据，还提供了强大的数据分析和决策支持能力。本文将介绍两种流行的数据仓库技术：DWS（Data Warehouse System）和ADS（Analytic Data Store），并提供一些代码示例，帮助读者更好地理解这两种技术。
原创
2024-07-24 09:58:56
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目录搭建ADS层一、设备主题1.1活跃设备数（日、周、月）1.2 每日新增设备1.3留存率1.4沉默用户数1.5本周回流用户数1.6流失用户数1.7最近连续三周活跃用户数1.8最近七天内连续三天活跃用户数二、会员主题2.1会员信息2.2漏斗分析三、商品主题3.1商品主题3.2商品营销排名3.3商品收藏排名3.4商品加入购物车排名3.5商品退款率排名（30天）3.6商品差评率四、营销主题4.1下单数
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2024-04-25 15:15:27
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11. 数仓开发之ADS层流量主题各渠道流量统计建表语句数据装载查看数据路径分析建表语句数据装载查看数据用户主题用户变动统计建表语句数据装载查看分区查看数据用户留存率建表语句数据装载查看分区查看数据用户新增活跃统计建表语句数据装载查看分区查看数据用户行为漏斗分析建表语句数据装载查看分区查看数据新增交易用户统计建表语句数据装载查看分区查看数据商品主题最近7/30日各品牌复购率建表语句数据装载查看分
数据挖掘和数据仓库数据挖掘概念基于AI、机器学习、统计学等技术，高度自动化的分析原有数据，进行归纳推理，从数据仓库中提取可信的、新颖的、有效的、人们感兴趣的、别人能理解的知识的高级处理过程。模式分类：预测性模式或描述性模式实际应用中可细分为：关联模式、分类模式、聚类模式、序列模式目的提高市场的决策能力，检测异常模式，在过去经验的基础上预言未来的趋势。在数据库中找规律步骤：数据准备
数据集成数
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2023-08-30 06:29:12
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# 数据仓库 ADS 层建模
随着企业数据的急剧增长，传统数据存储方式已无法满足当前的需求。数据仓库( Data Warehouse)应运而生，特别是在分析数据的过程中，ADS层（分析数据服务层）的建模显得尤为重要。在本文中，我们将深入探讨数据仓库ADS层建模的基本概念，并通过代码示例来帮助理解。
## 什么是ADS层？
ADS层是数据仓库中的分析数据服务层，主要用于提供格式化和清洗过的数据
# 数据仓库：ADM和ADS的探讨
数据仓库（Data Warehouse）是用于存储和分析大量数据的一种特殊数据库。它集成了来自多个源的不同类型的数据，以支持企业决策。数据仓库中有两种重要的概念：应用数据模型（Application Data Model，简称ADM）和分析数据模型（Analytical Data Model，简称ADS）。本文将细致探讨这两个概念，并通过代码示例进行说明。
数据仓库包括 ADS 的实现方法
## 数据仓库简介
数据仓库是一个用于集中存储、管理和分析大量数据的系统。它可以帮助企业进行数据挖掘、业务分析和决策支持。ADS（Analytical Data Store）是数据仓库中的一个重要组成部分，用于存储和分析大量结构化和半结构化数据。
## 实现步骤
下面是实现数据仓库包括 ADS 的主要步骤，可以用以下表格展示：
| 步骤 | 操作 |
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原创
2024-01-15 19:38:31
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ODS、DW、DM鑫第弟 本科生的小渣渣由于网上的资料过于片段化，导致我们在了解ODS、DW、DM时，不能很好的掌握理解该部分知识，而且查阅过多资料属实浪费时间。所以我将知识整理，以便更好的了解该部分知识，文章最后将给出参考来源。 先介绍几个概念（1）DB（数据库），是现有的数据来源（也称各个系统的元数据），可以分为mysql、SQL Server、文件日志等，为数据仓库提供数据来源的
@目录数据流向何为数仓DW主要特点与数据库的对比为何要分层数据分层数据运营层ODS数据仓库层数据细节层DWD数据中间层DWM数据服务层DWS(DWT)数据应用层ADS事实表 Fact Table维表层Dimension（DIM）临时表TMP数据集市区别数据仓库问题总结ODS与DWD区别？APP层干什么的？附录ETL宽表主题（Subject）数仓笔记数据仓库和数据集市详解：ODS、DW、DWD、DW
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2023-07-09 22:18:34
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ODS层ODS(Operational Data Store) 操作性数据，是作为数据库到数据仓库的一种过渡，ODS的数据结构一般与数据来源保持一致，便于减少ETL的工作复杂性，而且ODS的数据周期一般比较短。ODS的数据最终流入DW（就是接收到的最原始的数据）DWD层+DW (Data Warehouse)数据仓库，是数据的归宿，这里保持这所有的从ODS到来的数据，并长期报错，而且这些数据不会被
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2023-07-13 21:48:16
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目录一、基本介绍二、数据仓库的特点1、面向主题2、数据集成3、相对稳定4. 反映历史变化三、数仓工具1、一般工具2、大数据学习工具之Hive2.1 Hive的大数据学习优势 2.2 Hive数据仓库架构及原理四、数据仓库作用五、数仓分层1、数仓分层作用2、分层架构2.1源数据层（ODS）2.2数据仓库层（DW）2.3数据展示层（DA或APP）2.4维表层（Dimension）3、分层实例
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2023-08-17 10:22:30
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数据开发流程规范及数据监控1 数仓链路优化1.1 CDM概述CDM：公共数据层，由DWD+DWS+ADS+DIM共同构成（1）DWD核心：公共处理逻辑收敛和下沉（2）DWS+ADS的核心：统一公共指标和公共维度，减少数据的不一致性（3）DIM核心：建立整个业务范围内的一致性维度，并确保使用；1.2 公用数据沉淀CDM层需不断根据上游的数据需求，将公用数据沉淀到CDM层，为其他的数据需求提供服务，减
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2023-11-05 21:40:58
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1.ads中非分区表关联问题无法关联或关联出结果不对，主要因为ads目前的非分区表之间的关联仅支持分区列，且分区数相同，主因为ads关联首先根据分区对应，所以所关联的表与当前表分区字段必须一致，分区数也必须一致，否则得到的结果会跟你想象中差很多。而与分区表关联则不受此限制。使用ads中的维度表可以与任意表关联，无需对应分区，无需相同分区数。实际上数据量不大的表优先考虑建成维度表，特别是需要与其他表
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2023-10-30 10:36:14
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一些数据仓库的基本概念数仓分层：数据仓库一半都是默认分4层：ODS(Operation Data Store)层（原始数据层
原始数据层，直接加载原始日志、数据，数据保存原貌不做处理DWD(Data Warehouse Detail)层（明细数据层
明细数据层，结构和粒度与原始表保持一致，对ODS层数据进行清洗，也叫DWI层DWS(Data Warehouse service)层（服务
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2023-11-06 17:48:43
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1、数据仓库分层ODS(原始数据层)：对数据的一个备份。例如从MySQL中导入数据表到HDFS中，只是把MySQL中的表复制一份到HDFS中。DWD(明细数据层)：对ODS层表中的数据进行清洗。例如对表中一些脏数据进行过滤或不符合指标的数据进行过滤。DWS(服务数据层)：以DWD层数据为基础，进行汇总。例如一个用户的当日收藏数初步统计。ADS(数据应用层)：一般情况下，以DWS为基础，或其他层级的
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2023-07-11 00:46:48
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2、数据仓库分层2-1、分层的简单介绍一般大数据数据仓库的分层结构如图所示：其中，ODS层是近源层，一般是同步业务端数据，数据不进行更改（但是可以扩充字段，比如更新时间、来源等）；CDM层是用来进行数据清洗、数据分析以及建模；ADS层存储的是清洗好的数据，对外提供数据服务，狭义上也称为数据集市层。CDM层又分为数据明细层DWD和数据汇总层DWS层：DWD层存储的是各种经过维度退化进行简单汇总的零散
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2023-09-26 13:46:55
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从实际项目角度来谈谈。数据仓库和BI数据仓库是一个大的数据存储集合，出于企业的分析性报告和决策支持目的而创建，按照分析的主题对业务数据进行筛选与整合。仓库中的数据来源于各种mysql、mangoDB、以及业务系统库中的数据，最终输出成各种业务报表，分析报表，或者用于企业的数据分析、数据挖掘。知名的商业数据仓库有Oracle、DB2、Teradata。而BI商业智能，可以定义为一个系统方案，从数据仓
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2024-02-13 14:00:00
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AnalyticDB（简称ADS，以下ADS均代表AnalyticDB) 是阿里巴巴自研的一款面向互联网，高并发的在线数据库。目前已经广泛应用于阿里巴巴集团内部，并在阿里公有云上进行售卖，同时也可以通过阿里专有云的形式向大客户提供高效的计算分析能力。由于ADS产品设计的目的就是要解决PB级，千万级到万亿记录的复杂查询性能。对一些传统数据库的用户来说有些概念有很大不同，需要理解其背后含义才能充分发挥
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2024-01-19 23:42:46
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# 数据仓库 ADS 星型结构简介
数据仓库是一个用于存储、整合和分析大量数据的系统。在数据仓库中，数据以不同的结构存储，而其中一种常见的结构就是 ADS 星型结构。在本篇文章中，我们将详细介绍 ADS 星型结构的特点、使用场景和实现方法，并附带代码示例来帮助读者更好地理解。
## ADS 星型结构简介
ADS 星型结构是一种基于主题的数据仓库模型，它以一个中心表为核心，周围围绕着多个维度表
原创
2024-01-09 23:02:34
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数据仓库的概述数据仓库的概述**数据仓库层级**1、数据库2、数据集市3、数据仓库（Data Warehouse），可简写为DW或DWH。4、数据湖数据主题数据模型数据库操作数据库定义语言DDL、DML、DCL、TCLDDL：表级操作DML：行级操作DCL：权限控制TCL：事务（提交与回滚） 数据仓库的概述1. 数据仓库是面向主题的
2. 数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的，每一个主题
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2023-08-08 11:28:27
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