数据仓库建设-数仓分层

**数据仓库建设——数仓分层**

在数据仓库建设中，分层是指将数据仓库按照一定的逻辑结构划分为多个层次，每一层负责处理特定的数据处理任务。这种分层设计可以提高数据仓库的可维护性、扩展性和性能。

**1.业务层**

业务层是最上层，也是最重要的一层，它直接面向业务系统，负责将原始数据从业务系统中提取出来，并进行初步处理，如数据清洗、格式转换等。业务层通常使用关系型数据库管理系统（RDBMS）或NoSQL数据库来存储和管理数据。

**2. 统计层**

统计层是第二层，它负责将原始数据从业务层中提取出来，并进行统计分析，如汇总、聚合等。统计层通常使用数据仓库管理系统（DWMS）或大数据处理框架如Hadoop来存储和管理数据。

**3. 维度层**

维度层是第三层，它负责将统计数据从统计层中提取出来，并进行维度建模，如时间、地理等。维度层通常使用关系型数据库管理系统（RDBMS）或NoSQL数据库来存储和管理数据。

**4.事实层**

事实层是最下层，它负责将维度数据从维度层中提取出来，并进行事实建模，如销售额、利润等。事实层通常使用关系型数据库管理系统（RDBMS）或NoSQL数据库来存储和管理数据。

**5.报告层**

报告层是最上层，也是最重要的一层，它负责将事实数据从事实层中提取出来，并进行报告生成，如图表、报表等。报告层通常使用数据可视化工具如Tableau或Power BI来生成报告。

**示例代码**

以下是一个简单的示例，展示了如何在不同层次之间进行数据传递：

sql--业务层：从业务系统中提取原始数据CREATE TABLE orders (
 id INT PRIMARY KEY,
 customer_id INT,
 order_date DATE,
 total DECIMAL(10,2)
);

INSERT INTO orders (id, customer_id, order_date, total)VALUES (1,1, '2020-01-01',100.00);

sql-- 统计层：将原始数据从业务层中提取出来，并进行统计分析CREATE TABLE sales (
 id INT PRIMARY KEY,
 customer_id INT,
 order_date DATE,
 total DECIMAL(10,2)
);

INSERT INTO sales (id, customer_id, order_date, total)SELECT id, customer_id, order_date, total FROM orders;

sql-- 维度层：将统计数据从统计层中提取出来，并进行维度建模CREATE TABLE time_dim (
 date DATE PRIMARY KEY,
 quarter INT,
 year INT);

INSERT INTO time_dim (date, quarter, year)SELECT order_date, QUARTER(order_date), YEAR(order_date) FROM sales;

sql-- 事实层：将维度数据从维度层中提取出来，并进行事实建模CREATE TABLE fact_sales (
 id INT PRIMARY KEY,
 customer_id INT,
 order_date DATE,
 total DECIMAL(10,2),
 quarter INT,
 year INT);

INSERT INTO fact_sales (id, customer_id, order_date, total, quarter, year)SELECT s.id, s.customer_id, s.order_date, s.total, td.quarter, td.year FROM sales s JOIN time_dim td ON s.order_date = td.date;

sql-- 报告层：将事实数据从事实层中提取出来，并进行报告生成CREATE TABLE report_sales (
 quarter INT PRIMARY KEY,
 year INT,
 total DECIMAL(10,2)
);

INSERT INTO report_sales (quarter, year, total)SELECT quarter, year, SUM(total) FROM fact_sales GROUP BY quarter, year;