数据仓库的主流分层架构

数据仓库的分层架构主要是为了更好地组织和管理数据，以及优化数据处理和分析的效率。一般来说，数据仓库可以分为以下几个层次：

源数据层（Source Layer）：也称为ODS（Operational Data Store）层，是数据仓库的最底层，主要存储原始的业务数据。这些数据通常直接从各个业务系统中抽取，不经过任何清洗或转换。
数据仓库明细层（Data Warehouse Detail, DWD）：这一层主要存储明细数据，即对源数据层的数据进行清洗、转换和加载后的结果。数据仓库明细层的数据应该是一致的、准确的、干净的数据，即去除了杂质的数据。
数据仓库汇总层（Data Warehouse Summary, DWS）：这一层主要存储汇总数据，即对DWD层的数据进行进一步的聚合和汇总。数据仓库汇总层的数据可以支持更高级别的数据分析和报表生成。
应用层（Application Layer）：也称为数据应用层（Data Application Layer），是数据仓库的最顶层。这一层的数据主要面向具体的业务应用，如报表、专题分析、数据挖掘等。应用层的数据可以来自DWD层或DWS层，根据具体业务需求进行选择和组合。

除了以上四个层次外，有些数据仓库还会包含一个临时层（Temporary Layer），用于存储一些中间的计算结果或临时数据。这些临时数据在计算完成后通常会被删除，以节省存储空间。

通过分层架构的设计，数据仓库可以更好地满足不同的业务需求，提高数据处理和分析的效率，同时也方便数据的维护和管理。