




存放明细事实数据、维表数据及公共指标汇总数据,其中明细事实数据、维表数据一般根据ods层数据加工生成;公共指标汇总数据一般根据维表数据和明细事实数据加工生成。
cdm层又细分为dwd层和dws层,分别是明细数据层和汇总数据层,采用维度模型方法作为理论基础,更多地采用一些维度退化手法,将维度退化至事实表中,减少事实表和维表的关联,步态大数据中心建设多少钱,提高明细数据表的易用性;同时在汇总数据层,加强指标的维度退化,采取更多的宽表化手段构建公共指标数据层,提升公共指标的复用性,减少重复加工。其主要功能如下。
组合相关和相似数据:采用明细宽表,复用关联计算,减少数据扫描。
公共指标统一加工:基于onedata体系构建命名规范、口径一致和算法统一的统计指标,为上层数据产品、应用和服务提供公共指标;建立逻辑汇总宽表。
建立一致性维度:建立一致的数据分析维表,降低数据计算口径、算法不统一的风险。
公共处理逻辑下沉及单一——越是底层公用的处理逻辑越应该在数据调度依赖的底层进行封装与实现,北京大数据中心建设多少钱,不要让公用的处理逻辑暴露给应用层实现,运动大数据中心建设多少钱,不要让公共逻辑多处同时存在。
成本与性能平衡——适当的数据冗余可换取查询和刷新性能,不宜过度冗余与数据复贴。
数据可回滚——处理逻辑不变,在不同时间多次运行数据结果确定不变。
业务板块:根据业务的属性划分出几个相对独立的业务板块,运动大数据中心建设多少钱,业务板块之间的指标或业务重叠性较小。
规范定义:结合行业的数据仓库建设经验和自身数据特点,设计出的一套数据规范命名体系,规范定义将会被用在模型设计中。后面章节将会详细说明。
模型设计:以维度建模理论为基础,基于维度建模总线架构,构建一致性的维度和事实(进行规范定义)。同时,在落地表模型时,基于自身业务特点,设计出一套表规范命名体系。
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