数据仓库复用性：分层架构详细介绍和方案
数据仓库复用性设计的分层架构详细介绍和方案
数据仓库的分层架构设计是实现数据复用性和灵活性的核心。以下是详细的设计方法和可实施的方案，结合实际案例，涵盖分层的目标、职责、数据组织方式以及适用场景。
1. 数据仓库分层架构概述
1.1 分层架构的目标
- 解耦：将数据的采集、存储、清洗、分析、应用各阶段进行解耦。
- 复用：支持多个业务场景的复用，避免重复开发。
- 稳定：分层提供稳定的数据接口，减少对底层数据的直接依赖。
- 治理：在分层中嵌入数据治理机制，确保数据质量和一致性。
2. 分层架构设计的通用方案
2.1 分层架构的常见模型
2.1.1 四层架构模型
-
ODS层（Operational Data Store，操作数据存储层）
- 特点：存储原始业务数据，尽量保持数据的完整性和历史性。
- 主要职责：
- 数据源到数据仓库的采集层。
- 原始数据的落地存储。
- 数据粒度：原始业务数据（如交易日志、设备事件、接口数据）。
- 示例表：
ods_order_logs：存储原始订单数据。
-
DWD层（Data Warehouse Detail，数据仓库明细层）
- 特点：清洗、规范后的明细数据。
- 主要职责：
- 数据清洗、标准化。
- 域内数据的宽表建模。
- 数据粒度：清洗后的明细数据（如一行代表一笔订单、一位用户）。
- 示例表：
dwd_order_fact：订单宽表，包含订单金额、用户ID、时间等。
-
DWS层（Data Warehouse Summary，数据仓库汇总层）
- 特点：聚合、汇总后的主题数据。
- 主要职责：
- 跨域数据整合。
- 基于业务需求提供汇总数据。
- 数据粒度：汇总数据（如每日订单总量、区域销售额）。
- 示例表：
dws_sales_summary：按日期和区域汇总的销售数据。
-
ADS层（Application Data Service，应用数据服务层）
- 特点：面向应用的专用数据。
- 主要职责：
- 针对具体业务场景（如报表、数据接口）设计。
- 数据优化（预计算、缓存）。
- 数据粒度：定制化数据。
- 示例表：
ads_top_customers：高消费用户列表，供营销使用。
2.2 分层架构的职责划分
| 层级 | 数据特点 | 目标 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| ODS层 | 原始数据，未清洗 | 数据落地，保留完整历史数据 | 数据备份、数据溯源 |
| DWD层 | 清洗后的明细数据 | 数据标准化，支持分析 | 基础指标统计，跨域数据准备 |
| DWS层 | 汇总后的主题数据 | 聚合分析，提供主题域分析数据 | 高层次业务分析（如趋势分析、KPI统计） |
| ADS层 | 面向应用场景的专用数据 | 定制化服务，快速响应需求 | BI报表、API服务、机器学习模型 |
3. 详细设计方案与技术实现
3.1 ODS层设计
3.1.1 设计目标
- 原始数据的采集和存储，支持多源数据整合。
- 保留业务数据的全量字段，尽量不做加工处理。
3.1.2 数据组织方式
- 表结构：按照数据源或业务域划分。
- 数据格式：支持多种格式（JSON、Parquet、CSV）。
- 数据分区：按时间分区（如每天一个分区）。
3.1.3 示例
表名：ods_order_logs
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
order_id | String | 订单ID |
user_id | String | 用户ID |
create_time | Timestamp | 创建时间 |
raw_data | JSON | 原始订单数据 |
3.2 DWD层设计
3.2.1 设计目标
- 数据清洗、标准化。
- 消除冗余字段和错误数据。
- 生成分析友好的宽表。
3.2.2 数据组织方式
- 表结构：按照主题域和实体划分（如用户、订单、商品）。
- 数据存储：以宽表方式存储，减少查询复杂度。
3.2.3 示例
表名：dwd_order_fact
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
order_id | String | 订单ID |
user_id | String | 用户ID |
order_amount | Decimal | 订单金额 |
payment_status | String | 支付状态 |
处理逻辑：
- 清洗
order_amount字段，填充默认值。 - 标准化时间字段的格式。
3.3 DWS层设计
3.3.1 设计目标
- 聚合、汇总后的主题数据。
- 适配跨域数据分析需求。
3.3.2 数据组织方式
- 表结构：按照业务主题划分（如销售、客户）。
- 数据存储：支持多维度分析的OLAP表。
3.3.3 示例
表名：dws_sales_summary
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
date | Date | 日期 |
region | String | 区域 |
total_orders | Integer | 总订单数 |
total_revenue | Decimal | 总收入 |
处理逻辑：
- 按日期、区域进行分组汇总。
- 计算总收入和订单数。
3.4 ADS层设计
3.4.1 设计目标
- 针对特定业务场景优化数据查询。
- 提供预计算结果和定制化数据。
3.4.2 数据组织方式
- 表结构：按具体应用场景设计。
- 数据存储：支持高并发访问（如ClickHouse、Elasticsearch）。
3.4.3 示例
表名：ads_top_customers
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
user_id | String | 用户ID |
order_count | Integer | 订单数 |
total_spend | Decimal | 总消费金额 |
4. 实施中的关键点
4.1 数据标准化
- 字段命名：统一使用小写+下划线（如
user_id）。 - 时间格式：统一采用ISO 8601标准（如
2025-01-15T00:00:00Z）。
4.2 数据治理
- 数据质量：在DWD层实现数据清洗规则。
- 权限管理：在ADS层限制敏感数据访问。
4.3 技术选型
- 数据存储：HDFS（ODS层）、Hive/Spark（DWD/DWS层）、ClickHouse/Doris（ADS层）。
- ETL工具：Apache Nifi、Apache Airflow。
- 查询工具：Apache Superset、Tableau。
5. 实际案例分析：餐饮SaaS数据仓库
背景
多租户SaaS平台，为多个餐饮品牌提供数据分析服务。
分层架构设计
- ODS层：存储原始订单、支付、用户行为数据。
- DWD层：生成订单宽表、用户行为宽表。
- DWS层：生成每日销售汇总表、用户留存表。
- ADS层：提供高消费用户列表、热点商品榜单。
实现效果
- 复用性：支持多租户场景，减少重复开发。
- 高效性：通过预计算和宽表设计，加速数据查询。
- 可扩展性：新增品牌或数据源无需大规模改动。
总结
分层架构设计通过解耦数据处理过程和分工明确的分层模型，实现了数据仓库的复用性、高效性和可扩展性。在实际应用中，结合业务需求、数据量和技术栈选择，能进一步优化性能和易用性。
原文地址：https://blog.csdn.net/z1941563559/article/details/145170552
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