数据仓库ods dw层_数据仓库ods层和dw层的区别

DWD（Data WareHouse Detail）数据明细层，主要是将从业务数据库中同步过来的ODS层数据进行清洗和整合成相应的事实表。事实表作为数据仓库维度建模的核心，需要紧紧围绕着业务过程来设计。在拿到业务系统的表结构后，进行大概的梳理，再与业务方沟通整个业务过程的流转过程，对业务的整个生命周期进行分析，明确关键的业务步骤，在能满足业务需求的前提下，尽可能设计出更通用的模型。

业务方有时只仅仅只是考虑了当下的情况。例如业务想要一个审核通过人员的明细数据，我们设计了一个全量的审核明细表，过了几天，业务方又想要分析审核流程中每个环节的转化情况，我们又要设计一张增量的明细表。一张表就可以满足需要的事被弄成了两张，而如果放弃前一张表一方面否定了自己之前的工作，另一方面所有依赖的下游都需要变更取数逻辑，增加了工作量；不放弃表的数量增加，数据就有了两个逻辑出口，统一口径和数据管理也成为一个问题。而这一切都可以在模型设计前期与业务沟通的过程中避免。因此我们在与业务沟通时，一方面了解整个业务周期过程，另一方面要考虑的是从业务方的角度来，分析当下业务需求和未来潜在的需求，尽量做到一次设计，全面覆盖。

DWD层中主要的事实表有三种类型 : 事务事实表、周期快照事实表和累积快照事实表。

（一）事务事实表

事务事实表，主要分两种单事务事实表和多事务事实表。

1.单事务事实表

针对单个业务过程而设计一个事实表。这样的设计可以对每个业务过程进行单独分析，并且对于业务方而言，符合其逻辑认知，使用起来没有障碍。

2.多事务事实表

单事务事实表比较容易实现，但也有一定的缺点。1.在多个业务过程在维度和粒度一致的

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