一、各行业使用的分层模型不同的行业使用的分层也有所不同，但思想都差不多1.电信通讯stage层 ->bdl层 ->analysis层2.传统金融/保险ods层 ->pdm层 ->dm层3.互联网金融/电商odl层 ->bdl层 ->idl层 ->adl层二、专业术语ODL层 （Operational Data Layer）：操作数据层 保存原始数据。外
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2023-09-20 22:08:03
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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
数据仓库中的数据表，往往是分层管理、分层计算的；所谓分层，具体来说，就是将大量的数据表按照一定规则和定义来进行逻辑划分；ADS层： 应用服务层DWS层：数仓汇总层DWD层：数仓明细层ODS层：操作数据（最原始的数据）层 -- 贴源层DIM层：存储维表ODS层：对应着外部数据源ETL到数仓体系之后的表！DWD层：数仓明细层；一般是对ODS层的表按主题进行加工和划分；本层中表记录的还是明细数据；DWS
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2023-08-10 20:00:07
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一、如何分层结合Inmon和Kimball的集线器式和总线式的数据仓库的优点，分层为ODS【-MID】-DW-DM-OLAP/OLAM/app ODS层是将OLTP数据通过ETL同步到数据仓库来作为数据仓库最基础的数据来源。在这个过程中，数据经过了一定的清洗，比如字段的统一，脏数据的去除等，但是数据的粒度是不会变化的。ODS层的数据可以只保留一定的时间。 MID中间层是采用Inmon集线器架构的方
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2023-09-05 10:13:54
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### 数据仓库层问题的复盘与解决方案
在现代数据管理的环境中，数据仓库层扮演着至关重要的角色。然而，随着数据的不断增长与业务需求的变化，数据仓库层面临着各种挑战。本篇博文将详细记录如何定位与解决数据仓库层的问题，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南以及生态扩展。
#### 背景定位
在2023年的第一个季度，某大型企业的数据仓库发生了显著性能下降的问题。随着日益增加的用户请
目录1、数据仓库ETL/ELTETL层建设遇到的挑战2、数据仓库ODS层3、数据仓库CDM层4、数据仓库ADS层这是一张典型的数据仓库架构图。按自下而上的顺序，分别为数据仓库ETL（Extract-Transform-Load）、ODS（Operational Data Store）层、CDM（Common Dimensional Model）层和ADS（Application Data Stor
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2024-08-27 15:44:50
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1.概述方法论的核心：从业务架构设计到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可管理、可追溯、可规避重复建设。1.1 定位及价值统一、规范化的数据接入层（ODS）和数据中间层（DWD 和 DWS）提供标准化、共享的数据服务能力降低数据互通成本，释放计算、存储、人力等资源1.2 体系架构[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ruVWiiac-165071867
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2024-06-07 21:19:40
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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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数据分层数据运营层：ODS(Operational Data Store)ODS层，最接近源数据层，为了考虑后续数据追溯，这一层不建议做过多的数据清洗工作，最好原封不动的接入原始数据。数据仓库层：DW(Data Warehouse)数据仓库层是我们在做数据仓库时要核心设计的一层，在这里，要从ODS层提取数据建立各种数据模型，DW层又细分为DWD层，DWM层和DWS层。DWD(Data Wareho
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2024-02-08 21:52:48
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为什么数据仓库要分层用空间换时间，通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验（效率），因此数据仓库会存在大量冗余的数据；如果不分层的话，如果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，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。数据仓库分为那
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2023-09-10 11:44:06
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一、数仓如何产生价值当企业需要对不同来源、不同形式、不同主题的数据整合起来，供给数据分析、数据挖掘、数据报表使用时，有这么一个中间层将各种原始数据科学地加工处理成下游需要的样子。这个中间层就是数据仓库产生价值的地方。二、常见架构2.1 数据垂直划分--分层大多数的互联网公司的数仓结构，粗略的看一般都是分三层：ODS(操作数据层)、CDM(公共维度模型层)、ADS(应用数据层)，只是各个公司中间的C
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2023-11-02 22:20:59
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目录1、ES数据库的简介2、ES数据库的特点3、ES的应用场景4、ES数据库和关系型数据库的比较5、ES的工作原理5.1、lucence存储和检索5.2 、ES写数据5.3、 ES读数据5.4、 ES检索关键词5.5、 ES删数据常见的五种数据库为：redis、mysql、ES、hbase、hive。其中的es是一种容纳较大规模并且交互性好的数据库，还是一个分布式文档数据库，其中每个字段都可被索引
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2023-07-14 17:18:56
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为什么叫BDM、为什么叫FDM 一、模型分层缓冲数据模型 BDM （Buffer data model） 源业务系统数据的快照，保存细节数据，按天分区，会保持最近一段时间数据。一般情况下，每个BDM表对应着源业务系统的一个表或者一个日志文件，数据结构与线上基本是对应的。绝大多数的数据快照是经过增量抽取策略抽过来了，对于不支持增量抽取策略或者数据量极少的表采用全量抽取的策略。基础数据模型 FDM （
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2024-05-29 10:12:27
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电商数仓一、数仓分层1、为什么要分层2、数据集市与数据仓库概念3、数仓命名规范（1）表命名（2）脚本命名（3）表字段类型二、数仓理论1、范式理论（1）范式概念（2）函数依赖（3）三范式区分2、关系建模与维度建模（1）关系建模（2）维度建模3、维度表和事实表（重点）（1）维度表（2）事实表（2.1）事务型事实表（2.2）周期型快照事实表（2.3）累积型快照事实表4、维度模型分类（1）模型选择5、数
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2023-12-28 06:31:47
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一、数仓如何产生价值不同来源、不同形式、不同主题的数据整合起来，供给数据分析、数据挖掘、数据报表使用时，有这么一个中间层将各种原始数据科学地加工处理成下游需要的样子。这个中间层就是数据仓库产生价值的地方。二、常见架构2.1 数据垂直划分--分层ODS(操作数据层)、CDM(公共维度模型层)、ADS(应用数据层)，只是各个公司中间的CDM层的细分会有所不同，甚至对于同一公司，其中间层的
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2024-03-04 15:00:53
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1.什么是“层”？数据仓库的核心功能是存储数据，所以层就是指一批相似特征表的集合。2.层包含的内容DB对象：表、视图、触发器、存储过程、序列等等，设计时会为同层对象规划独立的路径（例如，Hive的库、Oracle的Schema等）； ETL:封装好的一组sql代码或者ETL工具的作业（作业也是由sql代码构成），核心就是加工数据；调度任务：编排ETL任务，将数据正确的加载到目标表；实施规
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2023-08-19 17:58:35
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目录一.概述1 什么是数据仓库?2 为什么要设计数据分层？3 数据仓库有什么特点？二.分层架构1 常见通用的数仓分层2 外卖数仓分层2.1 分层情况2.2 不同层级数据特点 一.概述在阅读本文之前，我们先来了解几个基本的概念。1 什么是数据仓库?数据仓库（Data Warehouse）简称DW或DWH，是数据库的一种概念上的升级，可以说是为满足新需求设计的一种新数据库，而这个数据库是需容纳更多的
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2024-03-01 14:44:22
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数仓在建设过程中，对数据的组织管理上，不仅要根据业务进行纵向的主题域划分，还需要横向的数仓分层规范。本文作者围绕企业数仓分层展开分析，希望对你有帮助。从事数仓相关工作的人员都知道数仓模型设计的首要工作之一就是进行模型分层，可见模型分层在模型设计过程中的重要性，确实优秀的分层设计是一个数仓项目能否建设成功的核心要素，让数据易理解和高复用是分层的核心目标。 &n
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2023-12-17 19:13:30
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一 常见的缓存形式 :1.文件缓存 (为了避免I/O开销,尽量使用内存缓存)2.内存缓存 二 为什么要使用缓存缓存数据是为了让客户端很少甚至不访问数据库服务器进行的数据查询,高并发下,能最大程度降低对数据库服务器的访问压力一般的数据请求:用户请求->数据查询->连接数据库服务器并查询数据->将数据缓存起来(缓存方式: HTML , 内存 , [JSON, 序
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2023-12-18 11:00:50
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文章目录11.0 数仓搭建ODS层11.1 ODS层（用户行为数据11.1.1 创建日志表ods_log11.1.2 Shell中单引号和双引号区别11.1.3 ODS层日志表加载数据脚本11.2 ODS层（业务数据）11.2.1 活动信息表11.2.2 活动规则表11.2.3 一级品类表11.2.4 二级品类表11.2.5 三级品类表11.2.6 编码字典表11.2.7 省份表11.2.8 地
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2023-12-13 10:49:56
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