数据仓库分层4层模型 etl数据抽取工具

数据仓库，听起来像是个超级大冰箱

我们每天都在和数据打交道，就像在冰箱里存取食物一样。数据仓库就是那个超级大冰箱，专门用来存放各种数据。不过，这个冰箱可不是随便放的，它有严格的分层结构，就像我们家里的冰箱有冷藏室、冷冻室一样。今天我们就来聊聊这个“数据仓库分层4层模型”，看看它是怎么把数据整理得井井有条的。

第一层：ODS，原始数据的“保鲜区”

ODS，全称Operational Data Store，是数据仓库的第一层。这一层就像冰箱的保鲜区，专门存放新鲜的原始数据。这些数据刚从各个业务系统中抽取出来，还没经过任何加工。ODS的作用就是确保这些原始数据不被“污染”，保持原汁原味。你可以把它想象成刚从菜市场买回来的新鲜蔬菜，直接放进保鲜区，等待下一步的处理。

第二层：DWD，数据的“清洗区”

DWD，Data Warehouse Detail Layer，是数据仓库的第二层。这一层就像冰箱的清洗区，专门负责对原始数据进行清洗和整理。在ODS中存放的原始数据可能会有一些“脏东西”，比如重复的数据、错误的数据等。DWD的作用就是把这些“脏东西”清理掉，确保数据的干净和准确。你可以把它想象成在厨房里清洗蔬菜的过程，去掉烂叶子、泥土等杂质，让蔬菜变得干净整洁。

第三层：DWS，数据的“加工区”

DWS，Data Warehouse Summary Layer，是数据仓库的第三层。这一层就像冰箱的加工区，专门负责对清洗后的数据进行加工和汇总。在DWD中已经清洗干净的数据会被进一步加工成更有用的信息。比如，把销售数据汇总成月度报表、年度报表等。你可以把它想象成在厨房里切菜、炒菜的过程，把清洗干净的蔬菜变成一道道美味的菜肴。

第四层：ADS，数据的“展示区”

ADS，Application Data Store Layer, 是数据仓库的第四层也是最后一层. 这一层就像冰箱的展示区, 专门负责将加工好的数据展示给用户. 在DWS中已经加工好的信息会被进一步处理成各种报表、图表等形式, 方便用户查看和分析. 你可以把它想象成在餐厅里上菜的过程, 把做好的菜肴端上桌, 让客人享用.