數據倉庫通常采用分層架構設計，不同層次承擔不同職能，以下是典型的數據倉庫分層及其分配原則：

1. ODS層（Operation Data Store，操作數據層）

含義：原始數據層，與源系統保持一致的原始數據
分配原則：

• 直接接入源系統數據，不做或做極少加工

• 保留歷史數據，按時間分區存儲

• 數據粒度與源系統完全一致

• 建議保留數據抽取日期標記

2. DWD層（Data Warehouse Detail，明細數據層）

含義：面向主題的明細數據，數據倉庫的核心層
分配原則：

• 對ODS數據進行清洗轉換（去重、空值處理、臟數據處理等）

• 進行維度退化（將相關維度信息冗余到事實表中）

• 保持原子粒度，不做聚合

• 建立一致性維度（如日期、地區等公共維度）

3. DWS層（Data Warehouse Summary，匯總數據層）

含義：面向主題的輕度匯總數據
分配原則：

• 基于DWD層數據進行輕度匯總

• 按業務主題組織數據（如用戶主題、商品主題等）

• 保留較細粒度，通常按天匯總

• 建立寬表，減少后續查詢的關聯操作

4. ADS層（Application Data Store，應用數據層）

含義：面向應用的高度匯總數據
分配原則：

• 面向具體應用場景的高度聚合數據

• 包含指標計算、業務邏輯實現

• 可直接用于報表、分析等應用

• 通常包含KPI指標、業務報表等

5. DIM層（Dimension，維度表層）

含義：一致性維度表
分配原則：

• 存儲所有業務過程共享的維度信息

• 維護緩慢變化維(SCD)的處理策略

• 確保維度一致性（同一維度在不同事實表中的含義一致）

• 包含日期、地區、產品等公共維度

分層設計建議

1. 數據流向：ODS → DWD → DWS → ADS（單向流動）

2. 處理原則：下層為上層服務，上層不跨層引用

3. 復用原則：公共計算下沉，避免重復計算

4. 粒度控制：從下到上，粒度逐漸變粗

5. 歷史數據：ODS和DWD層應保留詳細歷史，上層可適當聚合

通過這種分層設計，可以實現數據倉庫的清晰架構、高效處理和易于維護。