将数据从来源经过抽取、转换、加载的过程

将业务主体相关的指标、维度、属性等关联到一起的表，存在一定的数据冗余

好处：查询性能得到提高

坏处：不满足三范式，数据存在大量冗余

宽表的设计广泛应用于数据挖掘前的数据准备，相关字段信息都放到一张表中，大大提高了迭代计算的能力

在较高层次上对数据进行综合、归类的一个抽象概念，每一个主题对应一个宏观的分析领域。

Data warehouse数据仓库，是在数据库大量存在的情况下，一整套包括etl、调度、建模在内的完整理论体系。

建设目的：支持复杂的分析操作，侧重决策支持，提供直观的查询结果。

数据仓库不是数据的目的地，而是为数据的目的地做准备，包含：清洗，转义，分类，重组，统计，拆分等

• 操作型数据库面向事务处理任务，数据仓库中的数据按照一定的主题域进行组织
• 主题指的是用户在使用数据仓库进行决策时所关心的重点，一个主题通常与多个操作型信息相关

• 需要对源数据进行统计加工融合
• 在加工的过程中，必须消除数据的不一致，保证数据仓库中存放的是整个企业一致的全局信息

• 数据仓库主要是为决策分析提供数据，涉及的操作主要是数据的查询

数据仓库中的数据都需要标明时间属性

• 让数据结构更加清晰：每个数据层都有自己的作用，更方便使用和维护
• 简化复杂问题：一个复杂的问题拆解成多个步骤，每个层只需解决特定的问题
• 统一输出口径：通过分层，提供统一的数据出口
• 减少重复开发：开发通用的中间层，极大地减少了重复计算的工作

数据准备区，也称贴源层。数据源中的数据经过ETL之后进入本层。

1. 是后面DW层的准备区、
2. 为DWD层提供原始数据
3. 减少对业务系统的影响

考虑后续的追溯数据的问题，该层不必对数据进行过多的清洗，直接接入原始数据也可以，后续工作交给具体分层去做

• 使用sqoop抽取
• 实时：用canal监听mysql的binlog

• 日志一般以文件的形式保存，用flume定时同步
• 用spark streaming或Flink实时接入
• kafka

来自kafka、ActiveMQ等

该层是业务层和数据仓库的隔离层，保持和ODS层一样的粒度，主要是对ODS层做数据清洗和规范化的操作

源数据在装入这一层时，要进行去噪(比如，一个人的年龄是200岁，这算异常数据)、去重(同一ID有多条重复数据)、字段命名规范等。

为了提高数据明细层的易用性，通常会采用一些维度退化的方法，将维度退化到事实表，减少维度表和实时表的关联

在DWD层的数据基础上，对数据进行一些轻微的聚合操作，生成一些中间表，提升复用性，减少重复开发。

总之，对核心维度进行聚合，算出相应的统计指标

基于DWM上的基础数据，整合汇总成分析某一特定领域的数据服务层，一般是宽表，用于后续的OLAP等。

该层的数据会相对较少，一张表会覆盖比较多的业务内容

提供给数据产品和数据分析使用的数据。存放在Redis、ES、PostgreSql等系统供线上系统使用，存放在hive、Druid中供数据分析和数据挖掘使用

事实表指存储事实记录的表，比如商品订单表

与事实表相对应的一种表，保存了维度的属性值，和事实表做关联，相当于将事实表重复出现的属性进行抽取，用一张表进行管理

每一层的计算会有很多临时表，有一个DWTMP层存储临时表

也叫数据市场。为了满足特定部门或用户需求。

数据从企业范围的数据库、数据仓库抽取。

• 数据集市是数据仓库的一个子集，面向部门级业务，而且只面向特定主题。数据集市存储为特定用户预先计算好的数据，满足用户对性能的需求
• 数据仓库是面向主题的、集成的数据的集合，数据集市通常被定义成星型结构或雪花模型