【阿里巴巴中台—模型设计】模型分层和原则

一、模型分层

维度建模将数据分为三层：操作数据层（ODS），公共纬度模型层（CDM），应用数据层（ADS），其中，CDM又分为明细数据层（DWD）和汇总数据层（DWS）。

操作数据层（ODS）：把操作系统数据几乎无处理的存放到数据仓库系统中。
公共纬度模型层（CDM）：又细分为DWD和DWS，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，更多采用一些维度退化方法，将维度退化至事实表中，减少事实表和维表的关联，提高明细数据表的易用性，同时在汇总数据层，加强指标的维度退化，采取更多的宽表化手段构建公共指标数据层，提升公共指标的复用性。
应用数据层（ADS）：存放数据产品个性化的统计指标数据，根据CDM与ODS加工生成。

模型架构如下：

二、设计原则

1、高内聚和低耦合：将业务相近或者相关、粒度相同的数据设计为一个逻辑或者物理模型；按照使用概率将数据进行分开储存 2、核心模型和扩展模型分离：核心模型包括的字段支持最常用的业务，保持核心模型的简洁 3、公共处理逻辑下沉：对公用处理逻辑进行提早下沉。 4、成本和性能的平衡：适当的冗余能换取查询性能、不适宜过度冗余浪费储存成本 5、数据可回滚：支持数据可以回滚 6、一致性：统一企业数据的口径 7、命名清晰、可理解