存儲數據分層

Ⅰ 各位大神，數據倉庫分層 DWD DWB DWS 分別是什麼縮寫啊

數據倉庫領域中，存在幾種不同的層次縮寫，它們分別為:

DW，代表數據倉庫，是存儲和管理企業歷史數據的集中存儲區域。

數據倉庫的分層設計有助於提高效率和靈活性。從底層到上層，我們有：

DWD，即Data Warehouse Detail，也稱作ODS層，它作為業務層與數據倉庫之間的隔離層，主要存儲詳細且有時是實時的數據。

DWB，即Data Warehouse Base，作為基礎數據層，它存儲的是客觀、標准化的數據，通常作為中間層，包含大量的度量指標。

DWS，即Data Warehouse Service，是基於DWB構建的，服務於特定主題分析的層，通常呈現為寬表，便於數據分析和報告。

數據倉庫分層的主要原因包括：提高數據處理效率，減少冗餘；適應業務規則變化，簡化數據清洗過程；通過分層管理實現任務分步處理，降低復雜性；空間換時間，提供多層次模型便於高效訪問；分解復雜問題，便於維護和應對業務變化。

標準的分層架構可能包括ODS（臨時存儲層）、PDW（數據倉庫層）、MID（數據集市層）和APP（應用層），但這並不是固定不變的，實際應用中可根據需求進行調整。

Ⅱ 數據分層的目的在於

數據分層的目的在於提高數據處理的效率與精準度、簡化數據處理過程、優化數據存儲空間等。

一、提高數據處理的效率與精準度

數據分層可以將大量的數據劃分為不同的層，每層都包含了具有相似特徵的數據，從而方便對數據進行批量處理。

對於某些特殊的數據，可以將其單獨劃分一層，以避免對其他數據造成干擾。通過數據分層，可以對數據集進行更精細的劃分，從而提高數據處理的精準度。

3、大數據存儲與處理領域

在面對大規模數據處理時，數據分層可以幫助實現數據的分布式存儲和計算，提高系統的可擴展性和性能，並降低存儲成本。

4、數據安全與隱私保護領域

通過將數據按照不同敏感級別進行分層，可以實施差異化的安全策略和許可權控制措施，從而保護重要數據的機密性和完整性，降低數據泄漏和濫用的風險。

Ⅲ 什麼是數據倉庫，數據倉庫如何分層

數據倉庫分層的原因
1通過數據預處理提高效率，因為預處理，所以會存在冗餘數據
2如果不分層而業務系統的業務規則發生變化，就會影響整個數據清洗過程，工作量巨大
3通過分層管理來實現分步完成工作，這樣每一層的處理邏輯就簡單了

標準的數據倉庫分層：ods（臨時存儲層），pdw（數據倉庫層），mid（數據集市層），app（應用層）
ods：歷史存儲層，它和源系統數據是同構的，而且這一層數據粒度是最細的，這層的表分為兩種，一種是存儲當前需要載入的數據，一種是用於存儲處理完後的數據。
pdw：數據倉庫層，它的數據是干凈的數據，是一致的准確的，也就是清洗後的數據，它的數據一般都遵循資料庫第三範式，數據粒度和ods的粒度相同，它會保存bi系統中所有歷史數據
mid：數據集市層，它是面向主題組織數據的，通常是星狀和雪花狀數據，從數據粒度將，它是輕度匯總級別的數據，已經不存在明細的數據了，從廣度來說，它包含了所有業務數量。從分析角度講，大概就是近幾年
app：應用層，數據粒度高度匯總，倒不一定涵蓋所有業務數據，只是mid層數據的一個子集。

數據倉庫的目的是構建面向分析的集成化數據環境，為企業提供決策支持。數據倉庫的context也可以理解為：數據源，數據倉庫，數據應用

數據倉庫可以理解為中間集成化數據管理的一個平台
etl（抽取extra，轉化transfer，裝載load）是數據倉庫的流水線，也可以認為是數據倉庫的血液。
數據倉庫的存儲並不需要存儲所有原始數據，因為比如你存儲冗長的文本數據完全沒必要，但需要存儲細節數據，因為需求是多變的，而且數據倉庫是導入數據必須經過整理和轉換使它面向主題，因為前台資料庫的數據是基於oltp操作組織優化的，這些可能不適合做分析，面向主題的組織形式才有利於分析。
多維數據模型就是說可以多維度交叉查詢和細分，應用一般都是基於聯機分析處理（online analytical process OLAP），面向特定需求群體的數據集市會基於多位數據模型構建
而報表展示就是將聚合數據和多維分析數據展示到報表，提供簡單和直觀的數據。
元數據，也叫解釋性數據，或者數據字典，會記錄數據倉庫中模型的定義，各層級之間的映射關系，監控數據倉庫的數據狀態和etl的任務運行狀態。一般通過元數據資料庫來統一存儲和管理元數據。