实时数据仓库分层架构:ODS、DWD、DIM、DWM、DWS和ADS

实时数据仓库（Real-time Data Warehouse）通常参考一种称为Lambda架构的分层架构，将数据处理流程划分为不同的层次，包括原始数据层、批处理层和实时处理层。其中，常见的分层包括ODS、DWD、DIM、DWM、DWS和ADS等。

1. ODS（Operational Data Store，运营数据存储）：ODS是实时数据仓库的第一层，用于接收和存储来自各种业务系统的原始操作数据。ODS通常不对数据进行大规模的处理和转换，而是以近乎原始的形式保存数据，以便后续的数据分析和处理。

2. DWD（Data Warehouse for Detailed Data，明细数据仓库）：DWD是实时数据仓库的批处理层，用于对ODS中的原始数据进行清洗、整合和转换。在DWD层，数据会进行ETL（抽取、转换、加载）处理，包括数据清洗、数据合并、数据格式转换等，以生成符合业务需求的详细数据。

3. DIM（Dimension，维度表）：DIM层是实时数据仓库中的维度表层，用于存储业务维度信息，如产品、用户、时间等。维度表通常具有稳定的数据，用于支持数据的分析和查询操作。在DIM层中，维度数据会被预计算、处理和管理，以提供高效的维度查询和关联操作。

4. DWM（Data Warehouse for Mid-level Data，中层数据仓库）：DWM是实时数据仓库的中层处理层，用于将批处理数据和实时处理数据进行聚合和汇总。在DWM层，可以进行基于时间窗口的数据聚合、统计和汇总，以便提供更高层次的数据分析和查询服务。

5. DWS（Data Warehouse for Summary Data，汇总数据仓库）：DWS是实时数据仓库的汇总数据层，用于存储汇总、预计算的数据。在DWS层，可以进行更高级别的数据聚合和计算，以生成各种汇总指标和报表数据，以支持决策分析和报表生成等需求。

6. ADS（Application Data Service，应用数据服务）：ADS是实时数据仓库的应用数据服务层，用于向应用程序和用户提供数据访问接口和服务。在ADS层，可以构建API、提供数据查询和分析工具，以及支持数据可视化和应用开发等需求。

这些分层在实时数据仓库中起到了不同的作用，将数据处理过程分解成多个层次，使得数据的处理、分析和查询更加高效和灵活。同时，每个层次都具有不同的数据粒度和处理方式，以适应不同层次的业务需求。