数据仓库如何分层、为什么要分层？前文已经提到，这里再简单回顾一下。

数仓分层的目的？

• 清晰的数据结构与依赖关系
• 减少数据的重复开发
• 统一数据口径
• 保证数据一致性
• 分配管理数据权限

数仓如何分层，一般划分为四层或五层！

• ODS（原始数据层）
• DWD（明细数据层）
• DWS（汇总数据层）
• DIM（公共维度层）
• ADS（数据应用层

数据仓库分层虽然整体上有一定的规范，但是每个公司都有自己的一套规则，细节上可能存在差异。数据仓库内部的划分不是为了分层而分层，分层的目的是为了解决数据、任务和工作流程的组织、数据流向、数据血缘、读写权限控制、不同业务需求的满足等各类问题。

数据仓库的分层可能有有四层，也可能有五层或者六层。虽然你已经知道了每层的具体含义与作用，但是有时候并不是很清楚这些层级之间的分割层次是什么，出现复杂的业务往往让我们无从下手，所以层级的划分一定要结合公司的具体业务来做。

宽表

我们经常听到拉一张宽表，出一张宽表这种说法。通常宽表是由很多维度、事实表关联后形成的一张涵盖多种业务、字段非常多的大表。可能刚开始维度数据比较少，但是随着业务的增长，数据维度越来越多。

我们所建的宽表越来越大，带来的影响就是没有清晰的表结构和随意增长的宽度。这时我们可能要根据主题来划分宽表，按照某一主题事实去扩展维度，宽表不再依赖具体的业务过程，而是根据整体业务线进行匹配。

事实表

根据数据的生命周期和特点，在数据仓库中，事实表可以分为不同类型，主要包括：事务事实表、周期快照事实表和累积快照事实表。

1、事务事实表

事务事实表用来记录各业务过程，跟踪时间上某点的度量事件，它保存的是各业务过程的原子操作事件，即是最基本的事实。例如交易流水、操作日志等，这些数据在创建后就不会再变化，因此事务事实表的每条记录表示一个瞬时的事件。在数据仓库中，这类数据通常包含与业务对象相关的度量、日期、事实类型等字段信息。

事务型事实表可用于分析与各业务过程相关的各项统计指标，由于其保存了最细粒度的数据，可以提供最大限度的灵活性。

2、周期型快照事实表

周期快照事实表以具有规律性的、可预见的时间间隔来记录事实，主要用于记录与业务对象相关的周期性变化数据，一般周期可以是每天、每周、每月等。

周期快照事实表特点：随着业务周期性的推进而变化，记录某个时间段内的业务数据度量和状态度量的变化。常用于统计与业务对象相关的周期性数据，例如年度销售额、商品库存、账户余额这些存量型指标，业务系统中通常会计算并保存最新结果。在数据仓库中，这类数据通常包含与业务对象相关的度量、日期、周期、状态度量等字段信息。

3、累积型快照事实表

用来描述过程开始和结束之间的关键步骤事件，覆盖过程的整个生命周期，通常具有多个时间字段来记录关键时间点，当过程随着生命周期不断变化时，记录也会随着过程的变化而被修改，通常用来统计不确定周期的数据。

与周期快照事实表不同，累积快照事实表没有确定的周期，而是针对一个业务对象完全覆盖一个事实的生命周期进行记录。如，订单状态表就是一个典型的累积快照事实表，该表记录了订单的所有状态变化，如下单、出库、发货等，同时该表中的数据不断更新，需要进行随时修改。

为了记录一个事实的生命周期中的关键时间点，累积快照事实表通常会包含多个时间字段，例如订单状态表中的订单创建时间、订单更新时间、订单完成时间等。