扫盲系列（3）：数据仓库架构详解

作者：finedatalink

发布时间：2023.8.7

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这是一张典型的数据仓库架构图。按自下而上的顺序，分别为数据仓库ETL（Extract-Transform-Load）、ODS（Operational Data Store）层、CDM（Common Dimensional Model）层和ADS（Application Data Store）层。其中CDM层主要包括DWD层（Data Warehouse Detail）和DWS层（Data Warehouse Summary）两部分。

数据仓库分层

数据仓库架构图

1、数据仓库ETL/ELT

数据仓库ETL主要用于完成数据接入的过程，即从业务系统或其他数据源中提取数据，并进行数据清洗、转换和加载到目的地系统（如数据仓库）中的过程。该过程中，数据会经历抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）三个阶段，最终达到数据从源头流动到目标端的目的。

数据仓库ELT指的是将数据抽取出来后，直接进行加载，最后再进行数据转换的一种数据集成和处理方式。与传统的 ETL不同，ELT将数据的处理和加工过程转移到了数据仓库中，利用数据仓库的数据计算能力和分布式处理能力来处理和转换数据。

ETL层建设遇到的挑战

具体来说，数据抽取是指从源数据系统中提取数据到目标数据系统，一般可以通过现成的工具来完成，如Sqoop、Kettle等。数据转换是指将抽取的数据进行清洗、标准化、加工等操作。这里需要注意的是，对于非结构化或半结构化数据，由于数据格式多样化、标准化难度较大，因此可能需要花费一些时间进行数据清洗和处理。

FineDataLink是一款ETL工具，支持三十多种格式和结构的异构数据源，可以将这些异构数据源集成到一个统一的数据仓库中，并进行清洗、转换和分析，显着降低开发人员、数据分析师和研究人员的工作量，提高数据处理的效率和准确性，帮助企业更好地管理和分析数据。

fdl-ETL数据转换

FineDataLink的数据转换功能

最后，数据加载是将经过转换处理后的数据加载到目标系统中，一般也会采用现成的工具来完成，如Informatica、ODI等。

ETL流程图

2、数据仓库ODS层

数据仓库ODS层也称为操作数据源层，是数据仓库中的一个核心组成部分。该层主要用于保存原始数据，完成数据积存，通常反映了企业业务系统中的最新操作，同时也是进行数据仓库的基础。

数据仓库ODS层通常采用可靠的数据仓库ETL工具为数据仓库提供数据，以此使源数据和数据仓库之间保持同步。同时，数据仓库ODS层的数据被保存在磁盘中，直接体现了我们之前讲过的数据仓库的一个特性——非易失性（参见文章《扫盲系列（1）：数据仓库之基本概述》），即在停机或崩溃的情况下，数据不会丢失。

非易失性

3、数据仓库CDM层

CDM层是指公共维度模型层，是数据仓库中最核心和最关键的一层。主要用于提供标准化、共享的维度模型，为数据分析提供便利。CDM层通常包括数据明细层（DWD）和数据汇总层（DWS）两个部分。

DWD层指数据明细层，通常接收数据仓库ODS层的原始数据，并进行清洗、标准化、维度退化、异常数据剔除等操作，进行统一处理，为数据分析提供支持。DWD层一般按照业务主题建模，包含多个维度和事实表，维度表可以用来描述业务数据的特征，而事实表则包含了关键数据指标（如销量、价格等）。

DWS层指数据汇总层，其主要作用是通过聚合和汇总，将DWD层中的数据按照主题进行汇总，形成宽表，进而提升数据分析性能。DWS层通常包含多个宽表，每个宽表都是由多个事实表和维度表经过聚合和分组运算生成的。DWS层中的宽表可以满足特定主题和不同维度的分析需求，减少了对其他表的操作，提升数据分析性能。

CDM工作示意图

4、数据仓库ADS层

ADS层也称为数据应用层，其主要功能是保存结果数据，为外部系统提供查询接口，基于数据仓库的数据为企业提供增值应用，并将数据仓库的数据应用于企业决策、报表、分析、控制等领域。ADS层通常采用OLAP（Online Analytical Processing）技术，用于快速访问和查询数据。

ADS层一般包括多个宽表，用于支持与企业应用有关的查询、分析、报告、控制、决策等操作。这些宽表一般可以通过BI工具或自定义应用程序查询和访问，以满足企业的各种数据需求。为了提高访问和查询速度，ADS层通常使用数据索引、缓存和预聚合等技术。

有时为了更好地管理和维护数据仓库，可以将ADS层从数据仓库中独立出去，成为一个独立的数据集市层（Data Mart）。数据集市层专门为某一特定业务需求而建立，可以基于某一个特定的主题或者某个业务领域建模，以满足该领域的数据分析和查询需求。