数据仓库，Data Warehouse，可简写为DW或DWH。是面向主题的、集成的（非简单的数据堆积）、相对稳定的、反应历史变化的数据集合，数仓中的数据是有组织有结构的存储数据集合，用于对管理决策过程的支持。

面向主题：主题是指使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，每个主题都对应一个相应的分析领域，一个主题通常与多个信息系统相关。

数据分层好处如下：

ü 清晰的数据结构：每层数据都有各自的作用域和职责，在使用表的时候更方便定位和理解。

ü 减少重复开发：规范数据分层，开发一层公用的中间层数据，减少重复计算流转数据。

ü 统一数据出口：通过数据分层，提供统一的数据出口，保证对外输出数据口径一致。

ü 简化问题：通过数据分层，将复杂的业务简单化，将复杂的业务拆解为多层数据，每层数据负责解决特定的问题。

l ODS(Operational Data Store)层 - 操作数据层

ODS层，操作数据层，也叫贴源层，本层直接存放从业务系统抽取过来的数据，这些数据从结构上和数据上与业务系统保持一致，降低了数据抽取的复杂性，本层数据大多是按照源头业务系统的分类方式而分类的。一般来讲，为了考虑后续可能需要追溯数据问题，因此对于这一层就不建议做过多的数据清洗工作，原封不动地接入原始数据即可。

l DW（Data Warehouse）层 - 数据仓库层

数据仓库层是我们在做数据仓库时要核心设计的一层，本层将从 ODS 层中获得的数据按照主题建立各种数据模型，每一个主题对应一个宏观的分析领域，数据仓库层排除对决策无用的数据，提供特定主题的简明视图。DW层又细分为 DWD（Data Warehouse Detail）层、DWM（Data Warehouse Middle）层和DWS（Data Warehouse Service）层。

n 数据明细层：DWD（Data Warehouse Detail）

该层一般保持和ODS层一样的数据粒度，并且提供一定的数据质量保证，在ODS的基础上对数据进行加工处理，提供更干净的数据。同时，为了提高数据明细层的易用性，该层会采用一些维度退化手法，当一个维度没有数据仓库需要的任何数据时，就可以退化维度，将维度退化至事实表中，减少事实表和维表的关联。例如：订单id,这种量级很大的维度，没必要用一张维度表来进行存储，而我们一般在进行数据分析时订单id又非常重要，所以我们将订单id冗余在事实表中，这种维度就是退化维度。

n 数据中间层：DWM（Data Warehouse Middle）

该层会在DWD层的数据基础上，对数据做轻度的聚合操作，生成一系列的中间表，提升公共指标的复用性，减少重复加工处理数据。简单来说，就是对通用的维度进行聚合操作，算出相应的统计指标，方便复用。

n 数据服务层：DWS（Data Warehouse Service）

该层数据表会相对比较少，大多都是宽表(一张表会涵盖比较多的业务内容，表中的字段较多)。按照主题划分，如订单、用户等，生成字段比较多的宽表，用于提供后续的业务查询，OLAP分析，数据分发等。

在实际业务处理中，如果直接从DWD或者ODS计算出宽表的统计指标，会存在计算量太大并且维度太少的问题，因此一般的做法是，在DWM层先计算出多个小的中间表，然后再拼接成一张DWS的宽表。由于宽和窄的界限不易界定，也可以去掉DWM这一层，只留DWS层，将所有的数据在放在DWS也没有问题。

l DM(Data Mart)层 - 数据集市层

数据集市层，也可以称为数据应用层，基于DW上的基础数据，整合汇总成分析某一个主题域的报表数据。主要是提供给数据产品和数据分析使用的数据，一般会存放在 ES、PostgreSql、Redis等系统中供线上系统使用，也可能会存在 Hive 或者 Druid 中供数据分析和数据挖掘使用。比如我们经常说的报表数据，一般就放在这里。

数据库与数据仓库区别

数据库：传统关系型数据库的主要应用是OLTP(On-Line Transaction Processing)，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。主要用于业务类系统，主要供基层人员使用，进行一线业务操作。

数据仓库：数仓系统的主要应用主要是OLAP（On-Line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。OLAP数据分析的目标是探索并挖掘数据价值，作为企业高层进行决策的参考。