数据仓库为什么要分层

数据仓库分层架构是数据仓库设计中的一个重要概念，其主要目的是为了更好地组织和管理数据，提高数据仓库的可维护性、可扩展性和性能。分层架构将数据仓库划分为多个层次，每个层次都有其特定的职责和功能。以下是数据仓库分层的主要原因和好处：

1. 提高数据的可管理性

数据仓库通常需要处理来自多个异构数据源的数据，这些数据在格式、结构和质量上可能存在很大差异。通过分层架构，可以将数据处理过程分解为多个阶段，每个阶段专注于特定的任务，从而简化数据管理的复杂性。
数据源层（Source Layer）：负责存储原始数据，不进行任何处理。
数据仓库层（Data Warehouse Layer，DW）：负责数据的清洗、转换和整合，形成统一的数据模型。
数据集市层（Data Mart Layer，DM）：根据不同的业务需求，将数据仓库中的数据进一步加工，形成面向特定业务主题的数据集市。
举例：在数据仓库层，可以集中处理数据质量问题，如去除重复记录、修正格式错误等，而在数据集市层则可以针对特定业务需求进行数据加工。

2. 提高数据的可扩展性

分层架构使得数据仓库能够更好地适应数据量的增长和业务需求的变化。每一层都可以独立扩展，而不会对其他层产生过多影响。
数据源层：可以随时添加新的数据源，而无需改动数据仓库层和数据集市层的结构。
数据仓库层：可以灵活调整数据模型，以适应新的业务需求。
数据集市层：可以根据业务部门的需求快速创建新的数据集市，而不会影响整个数据仓库的架构。
举例：当企业新增一个业务系统时，只需在数据源层接入新的数据源，并在数据仓库层进行相应的ETL处理，而无需重新设计整个数据仓库。

3. 提高数据的可维护性

分层架构使得数据仓库的维护更加清晰和高效。每一层都有明确的职责，便于开发和维护人员定位问题和进行优化。
数据源层：便于数据抽取和监控数据源的变更。
数据仓库层：便于进行数据清洗、转换和整合的维护。
数据集市层：便于根据业务需求快速调整数据集市的结构。
举例：如果某个数据源的数据格式发生了变化，只需调整数据源层和数据仓库层的ETL逻辑，而无需改动数据集市层。

4. 提高数据的性能

分层架构可以优化数据的存储和查询性能。数据仓库层通常采用分区存储、索引优化等技术，以提高数据的查询效率。数据集市层则可以根据业务需求进行进一步的优化，如创建物化视图、聚合表等。
数据仓库层：适合存储大规模的明细数据，支持复杂的数据查询和分析。
数据集市层：适合存储经过加工的、面向特定业务主题的数据，支持快速的查询和报表生成。
举例：在数据集市层，可以为频繁查询的报表创建物化视图，从而提高查询性能。

5. 支持数据的逐步加工

数据仓库的分层架构支持数据的逐步加工过程。数据从数据源层经过清洗、转换、整合，最终形成面向业务主题的数据集市。这种逐步加工的过程使得数据质量逐步提升，同时也便于发现和解决数据问题。
数据源层：存储原始数据，可能存在质量问题。
数据仓库层：进行数据清洗和转换，提升数据质量。
数据集市层：进一步加工数据，形成高质量的分析数据。
举例：在数据仓库层，可以去除重复数据、修正格式错误；在数据集市层，可以进行数据聚合和汇总。

6. 支持数据的复用性

分层架构使得数据仓库中的数据可以被多个数据集市复用。数据仓库层存储的是经过清洗和整合的统一数据模型，可以被多个数据集市共享，从而避免了数据的重复存储和处理。
数据仓库层：提供统一的数据模型，支持多个数据集市的复用。
数据集市层：根据不同的业务需求，从数据仓库层获取数据并进行加工。
举例：销售数据可以在多个数据集市中复用，如销售分析数据集市、客户分析数据集市等。

7. 支持数据的版本管理

分层架构便于数据的版本管理。数据仓库层可以保留历史数据的多个版本，支持数据的回溯和版本比较。数据集市层可以根据业务需求选择不同的数据版本进行加工。
数据仓库层：支持数据的历史版本管理，便于数据的回溯和分析。
数据集市层：可以根据业务需求选择特定版本的数据进行加工。
举例：如果某个数据集市需要分析过去某个时间点的数据，可以直接从数据仓库层获取对应版本的数据。
常见的分层架构