数仓架构图

阿里巴巴的数据团队把表数据模型分为三层 ：操作数据层（ ODS ）、
公共维度模型层（ DM ）和应用数据层（ DS ）， 其中公共维度模型层
包括明细数据层（ DWD ）和汇总数据层（ DWS ）。模型层次关系如
9.9 所示。

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公共维度模型层（ CDM ）：存放明细事实数据、维表数据及公共指
标汇总数据 其中明细事实数据、维表数 一般根据 ODS 层数据加工
生成 ：公共指标汇总数据 般根据维表数据和明细事实数据加工生成。
CDM 层又细分为 DWD 层和 DWS 层，分别是明细数据层和汇总数
据层，采用维度模型方法作为理论基础 更多地采用 些维度退化手法，
将维度退化至事实表中，减少事实表和维表的关联 ，提高明细数据
易用性 ：同时在汇总数据层， 加强指标的维度退化， 采取更多的宽表
手段构建公共指标数据层，提升公共指标的复用性，减少重复加工。其
主要功能如下。
·组合相关和相似数据：采用明细宽表，复用关联计算，减少数据
扫描。
·公共指标统 加工：基于 OneData 体系构建命名规范、口径
和算法统 的统计指标，为上层数据产品、应用和服务提供公共
指标 立逻辑汇总宽表。
建立 致性维度：建立 致的数据分析维表，降低数据计算口径、
算法不统一的风险。
应用数据层（ ADS ）：存放数据产品个性化的统计指标数据，根据
CD 层与 ODS 层加工生成

其模型架构如图 9.10 所示。阿里巴巴通过构建全域的公共层数据，
极大地控制了数据规模的增长趋势，同时在整体的数据研发效率、成本
节约、性能改进方面都有不错的效果。

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