数据治理系列：数据仓库物理分层_数据仓库逻辑分层
OLTP 与 OLAP
OLTP 联机事务处理
OLTP是传统关系型数据库的主要应用，主要用于日常事物、交易系统的处理
1、数据量存储相对来说不大
2、实时性要求高，需要支持事物
3、数据一般存储在关系型数据库 (oracle 或 mysql 、postgresql中)
OLAP 联机分析处理
OLAP是数据仓库的主要应用，支持复杂的分析查询，侧重决策支持
1、实时性要求不是很高， ETL 一般都是 T+1 的数据；
2、数据量很大；
3、主要用于分析决策；
清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用域，这样我们在使用表的时候能更方便地定位和理解
脏数据清洗：屏蔽原始数据的异常
屏蔽业务影响：不必改一次业务就需要重新接入数据
数据血缘追踪：简单来讲可以这样理解，我们最终给业务呈现的是能直接使用的一张业务表，但是它的来源有很多，如果有一张
来源表出问题了，我们希望能够快速准确地定位到问题，并清楚它的危害范围。
减少重复开发：规范数据分层，开发一些通用的中间层数据，能够减少极大的重复计算。
把复杂问题简单化。将一个复杂的任务分解成多个步骤来完成，每一层只处理单一的步骤，比较简单和容易理解。便于维护数据
的准确性，当数据出现问题之后，可以不用修复所有的数据，只需要从有问题的步骤开始修复。
逻辑分层
数仓分层，一般按ods->dw->dm整体架构。不同的企业，不同的业务场景，有衍生出不同的分层架构模式。例如经典四层架构：ods->dwd->dws-ads，bdl->fdl->gdl->adl等。
分层依据
分层的依据在ods、da、dim层一般无歧义，关键在dw层的分层依据，也是数据仓库分层建设的核心。
每层划分的依据如下：
ods层：存放原始数据信息，原则上不进行任何的数据清晰，和数据源保持一致。
dw层：数据公共层，是数仓建设的重点，一般是日志子表和一些宽表，主要完成数据的清洗、转换等
dm层：数据集市层，是最直接体系数据资产的层，一般是汇总数据，现在已经逐步弱化，面向挖掘、数据分析等
da层：数据应用层，高度汇总数据，主要用于报表展示。
技术选型，传统数仓一般以Oracle、greenplum、teradata 等，互联网数仓一般以Hadoop生态圈为主，离线以Hive为核心，准实时以spark为核心，实时以flink为核心构建。
分层实现
数据仓库一般分为三层，自上而下分别为数据贴源层(ODS，Operation Data Store)、数据公共层(CDM，Common Data Model)和数据应用层(ADS，Application Data Service)。
ODS层
贴源层，与业务库保持一致，不做任何处理
CDM层
数据公共层CDM(Common Data Model，又称通用数据模型层)，包括DIM维度表、DWD,DW和DWS，由ODS层数据加工而成。主要完成数据加工与整合，建立一致性的维度，构建可复用的面向分析和统计的明细事实表，以及汇总公共粒度的指标
公共维度层(DIM)：基于维度建模理念思想，建立企业一致性维度。降低数据计算口径和算法不统一风险。 公共维度层的表通常也被称为逻辑维度表，维度和维度逻 辑表通常一一对应。
明细粒度事实层(DWD)：对数据进行规范化编码转换，清洗，统一格式，脱敏等，不做横向整合
主题宽表层(DW) 对dwd各种信息进行整合，输出主题宽表(面 向业务过 程，不同业务过程的信息不冗余建设，采用外键形式)
公共汇总粒度事实层(DWS)：以分析的主题对象作为建模驱动，基于上层的应用和产品的指标需求，构建公共粒度的汇总指标事实表，以宽表化手段物理化模型。构建命名规范、口径一致的统计指标，为上层提供公共指标，建立汇总宽表、明细事实表。
公共汇总粒度事实层的表通常也被称为汇总逻辑表，用于存放派生指标数据。
ADS层
数据应用层ADS(Application Data Service)：面向业务需求定制开发，存放数据产品个性化的统计指标数据。
逻辑分层架构
分层的好处
清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用域，这样我们在使用表的时候能更方便地定位和理解。
数据血缘追踪：简单来讲可以这样理解，我们最终给业务呈现的是一张能直接使用的张业务表，但是它的来源有很多，如果有一张来源表出问题了，我们希望能够快速准确地定位到问题，并清楚它的危害范围。
减少重复开发：规范数据分层，开发一些通用的中间层数据，能够减少极大的重复计算。
把复杂问题简单化：将一个复杂的任务分解成多个步骤来完成，每一层只处理单一的步骤，比较简单和容易理解。而且便于维护数据的准确性，当数据出现问题之后，可以不用修复所有的数据，只需要从有问题的步骤开始修复。
数据调研
业务调研，业务侧对齐，遵循关系型数据库建模方式，从概念模型(cdm)->逻辑模型(ldm)->物理模型(pdm)建模套路，是一个从抽象到具体的一个不断细化完善的分析，设计和开发的过程。
需求调研，现有BI报表需求，统计需求，用户画像，推荐系统等数据应用。
数据库调研，了解数据库表数据结构、数据形态，全局把握业务流程数据流向，做到真正业务流程和数据结构结合。
04. 主题域划分
业务高度抽象，可先确定企业业务bu模块，然后可根据概念模型(cdm)进行一级主题划分，确定一致性维度和事实流程，构建总线矩阵。
图片来源 Kimball《The Data Warehouse Toolkits，- 3rd Edition》
按照kimball大师经典建模四步骤：选择业务过程->声明粒度->确定维度->确定事实 进行维度建模。
数仓规范
构建企业级数据仓库，必不可少的就是制定数仓规范。包括命名规范，流程规范，设计规范，开发规范 等。无规矩不成方圆，建设数仓也是这样。