dm层和dws层区别

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mob64ca12ea8117 2024-01-10 04:37:29 ©著作权

文章标签 DM 数据数据模型 文章分类 HarmonyOS 后端开发

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DM层和DWS层区别

在数据仓库中，数据模型是非常重要的。数据模型用于存储和组织数据，以便于查询和分析。在数据仓库中，通常会有多个数据模型，其中两个主要的模型是DM层和DWS层。本文将介绍DM层和DWS层的区别，并提供相应的代码示例。

DM层

DM层（Data Mart Layer）是数据仓库中的一个重要部分。它主要用于存储和组织业务数据，以满足用户的查询需求。DM层通常具有以下特点：

面向业务用户：DM层的数据模型是根据业务需求而设计的，以便于业务用户进行查询和分析。它通常具有较高的灵活性，可以根据业务需求进行快速的变更和扩展。
冗余数据：为了提高查询性能，DM层可能会包含一些冗余数据。这些冗余数据可以减少查询的复杂性和查询时间。
汇总数据：DM层通常会进行数据汇总，以便于提供更高层次的业务分析。这些汇总数据可以提供更高效的查询和报表。

下面是一个DM层的示例代码：

-- 创建DM层的数据模型
CREATE TABLE dm_orders (
    order_id INT,
    customer_id INT,
    product_id INT,
    order_date DATE,
    order_amount DECIMAL(10,2),
    PRIMARY KEY (order_id)
);

-- 插入数据
INSERT INTO dm_orders (order_id, customer_id, product_id, order_date, order_amount)
VALUES (1, 1001, 2001, '2021-01-01', 100.00),
       (2, 1002, 2002, '2021-01-02', 200.00),
       (3, 1003, 2003, '2021-01-03', 300.00);

DWS层

DWS层（Data Warehouse Layer）是数据仓库中的另一个重要部分。它主要用于存储和组织汇总数据，以便于进行复杂的分析和报表。DWS层通常具有以下特点：

面向分析用户：DWS层的数据模型是根据分析需求而设计的，以提供更复杂和深入的分析。DWS层通常具有较高的数据规模和复杂性。
高度汇总数据：DWS层通常会进行多层次的数据汇总，以提供更丰富的分析维度和指标。这些汇总数据可以提供更细致和全面的分析结果。
可扩展性和性能：DWS层通常需要处理大量数据，并提供高性能的查询和分析。因此，DWS层的数据模型需要具有良好的可扩展性和性能。

下面是一个DWS层的示例代码：

-- 创建DWS层的数据模型
CREATE TABLE dws_orders (
    order_date DATE,
    customer_id INT,
    product_id INT,
    total_amount DECIMAL(10,2),
    PRIMARY KEY (order_date, customer_id, product_id)
);

-- 插入数据
INSERT INTO dws_orders (order_date, customer_id, product_id, total_amount)
VALUES ('2021-01-01', 1001, 2001, 100.00),
       ('2021-01-02', 1002, 2002, 200.00),
       ('2021-01-03', 1003, 2003, 300.00);