数仓建表规范

基本设计思路

概念： ODS层是从业务系统过渡到数据仓库核心层的操作数据的存储层，ODS层的数据结构与业务系统基本保持一致，同时不做长时间的数据存储。

说明：最原始的数据，存储格式txt。

概念： DWD层是维度和事实属性、度量信息融合所生成的明细宽表层，其设计目的是为后续的DWS层提供基础，也可以在DWS层无法支撑需求时直接为ADS层提供数据。DWD层作为数据模型架构的核心明细层，一般要考虑扩展性和兼容性，其核心逻辑的变动要对下游保持尽可能的透明

说明：存储经过标准规范化处理（即数据清洗）后的运营数据

概念：DWS层面向分析主题建模。DWS层的设计目的是为ADS层提供足够的灵活性和扩展性的基础。

说明：数据服务主题层或者宽表层，按数据、业务专题进行划分，支持OLAP分析、数据分发等，其信息主要来源于DWD 或TMP层汇总数据。实例：新激活用户表、日活表、历史激活用户表

概念：ADS层主要包括对数据结果的加工整合，以满足数据应用的最终使用需要

说明：应用数据层, 面向具体应用的表，要创建在这层，可导入hbase或mysql等使用。实例：按季、月、周、天、小时等粒度计算汇总的结果存入mysql、hbase的报表

概念：维度数据层，主要包含一些业务维度数据。实例：地区表，渠道表，行为表。

说明：

命名：

说明：测试用的表。

1．数据要干净、有效

要保证进入数据模型的数据是经过清洗和规范的。

2．模型可扩展

核心模型要尽可能保持稳定，经常变化的业务可以通过扩展模型进行分离。

3．禁止逆向调用

禁止逆向调用，例如不能出现ODS层调用CDM层和ADS层的数据。

4．数据可回滚

数据模型多次重跑的结果数据必须保持一致。

5．成本控制

在构建数据模型时，要充分考虑计算和存储资源间的平衡。

即ODS->DWD->DW->DWS->ADS。

正常流向：ODS->DWD->DW->DWS->ADS，当出现ODS->DWD->DWS->ADS这种关系时，说明

主题域未覆盖全。应将DWD数据落到DW中，对于使用频度非常低的表允许DWD->DWS。

尽量避免出现DWS宽表中使用DWD又使用（该DWD所归属主题域）DW的表。

同一主题域内对于DW生成DW的表，原则上要尽量避免，否则会影响ETL的效率。

DW、DWS和ADS中禁止直接使用ODS的表， ODS的表只能被DWD引用。

禁止出现反向依赖，例如DW的表依赖DWS的表。

业务规范层	数据库名称	数据库释义	物理表命名规范	数据存储格式
ODS	ods	从公司各业务mysql表同步的快照信息和运营埋点数据	埋点日志：ods_log_{埋点说明}{更新方式}{时间粒度} 运营数据库：ods_{业务数据库表}{更新方式}{时间粒度}	Text
DWD	dwd	包含公司各业务经过ETL后的基础事实明细表	埋点日志：dwd_log_业务过程_更新方式_时间粒度运营数据库：dwd_{数据库类型（mysqlhbasewtable edis）}{业务过程}{更新方式}{时间粒度} 多数据源：dwd{业务过程}{更新方式}{时间粒度}	Parquet
DWS	dws	按数据、业务专题进行划分的轻度汇总数据	dws_{业务主题域}{业务过程}{更新方式}_{时间粒度}	Parquet
DIM	dim	业务维度相关的字典数据	dim_{维度类型（catecitychannelgroup）}{更新方式}{时间粒度}	Text
TMP	temp	存放数据计算过程中的临时结果表	tmp_{数据层类型(dwddwsads)_{业务过程描述}	Parquet
ADS	ads	存放面向各业务应用分析的通用结果表	ads_{数据主题域}{业务过程描述}{更新方式}_{时间粒度}	TextParquet