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这是一张典型的数据仓库架构图。按自下而上的顺序，分别为数据仓库ETL（Extract-Transform-Load）层、ODS（Operational Data Store）层、CDM（Common Dimensional Model）层和ADS（Application Data Store）层。其中CDM层主要包括DWD层（Data Warehouse Detail）和DWS层（Data Warehouse Summary）两部分。
数仓架构图
开始之前给大家分享一份《数据仓库建设方案》，包含了数仓的技术架构、数仓建设关键动作、数仓载体/工具、配置参考、大数据场景支撑案例等内容，限时免费下载！数据仓库ODS层也称为操作数据源层，是数据仓库中的一个核心组成部分。该层主要用于保存原始数据，完成数据积存，通常反映了企业业务系统中的最新操作，同时也是进行数据仓库的基础。
数据仓库ODS层通常采用可靠的数据仓库ETL工具为数据仓库提供数据，以此使源数据和数据仓库之间保持同步。同时，数据仓库ODS层的数据被保存在磁盘中，直接体现了数据仓库的一个特性——非易失性，即在停机或崩溃的情况下，数据不会丢失。数仓特点：非易失性
CDM层是指公共维度模型层，是数据仓库中最核心和最关键的一层。主要用于提供标准化、共享的维度模型，为数据分析提供便利。CDM层通常包括数据明细层（DWD）和数据汇总层（DWS）两个部分。DWD层指数据明细层，通常接收数据仓库ODS层的原始数据，并进行清洗、标准化、维度退化、异常数据剔除等操作，进行统一处理，为数据分析提供支持。DWD层一般按照业务主题建模，包含多个维度和事实表，维度表可以用来描述业务数据的特征，而事实表则包含了关键数据指标（如销量、价格等）。DWS层指数据汇总层，其主要作用是通过聚合和汇总，将DWD层中的数据按照主题进行汇总，形成宽表，进而提升数据分析性能。DWS层通常包含多个宽表，每个宽表都是由多个事实表和维度表经过聚合和分组运算生成的。DWS层中的宽表可以满足特定主题和不同维度的分析需求，减少了对其他表的操作，提升数据分析性能。数仓CDM层工作示例
ADS层也称为数据应用层，其主要功能是保存结果数据，为外部系统提供查询接口，基于数据仓库的数据为企业提供增值应用，并将数据仓库的数据应用于企业决策、报表、分析、控制等领域。ADS层通常采用OLAP（Online Analytical Processing）技术，用于快速访问和查询数据。ADS层一般包括多个宽表，用于支持与企业应用有关的查询、分析、报告、控制、决策等操作。这些宽表一般可以通过BI工具或自定义应用程序查询和访问，以满足企业的各种数据需求。为了提高访问和查询速度，ADS层通常使用数据索引、缓存和预聚合等技术。有时为了更好地管理和维护数据仓库，可以将ADS层从数据仓库中独立出去，成为一个独立的数据集市层（Data Mart）。数据集市层专门为某一特定业务需求而建立，可以基于某一个特定的主题或者某个业务领域建模，以满足该领域的数据分析和查询需求。数仓ADS层工作示例
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