这是彭文华的第124篇原创

初学数仓的同学都喜欢问一个很有意思的问题：数据仓库到底要分几层？我一般的回答都是：你想分几层就分几层。很显然，虽然我是很认真的在回答，但是提问题的人会感觉非常不认真。还是完完整整的阐述一下数仓分层的基础逻辑吧。

为什么要分层？

想要知道数仓要分几层，那就必须得先回答另一个问题：就是数据仓库为什么要分层？分层思想到底是在干什么？

直接上结论：分层是为了解耦。请把这句话刻在脑子里。因为这决定了你的数据架构到底要分几层。

我们直接读取数据源出报表不行么？行！但是你的前台业务、中间的数据处理逻辑和后端的数据库会完全绑死，任何一个点发生变化，都得修改整个设计。

那按数据处理的逻辑，一个中间表拆一层行么？行啊。但是你这样链条太长，不仅流程管控难度提升，而且一旦发生问题，追溯几乎变得不可能。

所以，既不能不分，又不能分的太多。那应该怎么弄呢？

你看信息系统的架构发展历程，就是从单体-->水平分层/垂直拆分-->微服务-->服务网格，都是不停的拆，这是在干啥？就是在解耦，再解耦。但是也没有无限的往下拆，拆到服务网格，就开始合并了，这就是中台的逻辑。

数据架构上也是一样，有ODS层是为了保存原始数据，有明细层是为了保证后续数据的干净和统一，有汇总层是为了减少运算，有宽表层/维度建模层是为了使用方便，有DM层是为了某个领域使用方便。这也是不停的在解耦、再解耦。

所以要分几层，取决于公司是业务有多复杂，变化有多频繁，我们对应的就需要对业务和原始数据之间做多少层的解耦。

一般有哪些层？

ODS（Operation Data Store），操作数据层，即原始数据层，又叫贴源层，与业务系统基本同构（可能会增加管理字段），目的是保留历史，解耦业务数据库，这样整个数据平台只需要访问一次业务数据库即可。所以ODS层存在的意义是尽可能减少对业务数据库的访问压力。ODS层有些时候会细分为两层，一个STG数据缓冲层，存原始数据，一个ODS，存简单清洗的数据。

DWD（Data Warehouse Detail），明细数据层，对数据进行清洗、代码统一、字段统一、格式统一、简单聚合等工作。DWD层存在的意义是做数据的标准化，为后续的处理提供干净、统一、标准的数据。

DWB（Data Warehouse base），基础数据层，又叫轻度汇总层，遵照维度模型的原理，将数据拆成维度和事实，进行维度、事实的统一。对数据进行轻度汇总，形成指标结果。

DWS（Data Warehouse Service），服务数据层，按照业务目标，对已经处理好的数据进行横向汇聚、纵向汇总。按照宽表模型进行数据冗余和预计算，以空间换时间。

宽表层，大数据环境下的DWS层。存储各种宽表。

DIM层，即dimension，维度，即存储所有维度（可以理解为码表）。其实DIM不应该单独作为一层，因为从DWD层开始向上的所有层都需要用到DIM中的内容，所以他是横跨多层的。

标签层，即标签工厂生产的各种标签，用户标签、商品标签等等，一般在DWD层之上，DWB层之下，互联网业务特有，现在也慢慢扩展到其他领域。

DM层，又叫主题层，与主题域不一样，这是在企业级数仓之上，对某个单独业务或者部门专门设立的小型数据集市。DM层又可以根据业务需求再次拆分。

应该如何设计数仓分层架构？

还是回到最开始的那句话：看你的业务复杂度和实际情况。假如说，时间紧任务重，一周就要看结果，那就别说了，直接连业务数据库是最合适的。要啥分层？没那个时间。

如果说公司业务简单，且相对比较固定，数据来源不多，结构也很清晰，需求也不多，可以ODS+DWD+DWS，三层足矣。ODS起到解耦业务数据库+异构数据源的问题，DWD解决数据脏乱差的问题，DWS直接面向前台业务需求。够了。

如果说公司业务一般复杂，每年都要跟着战略变，那就中规中矩的设计4层，多一层DWB层做汇总，多一层解耦，业务变化的时候，我们只改DWS层就好了，最多穿透到DWB层。每年按照战略调整一次，工作量也不会太大，最重要的是能保证底层结构的稳定和数据分析的可持续性。

如果说公司业务非常复杂，业务线众多，那就在4层基础上加一层DM，每条业务线一个单独的DM。如果是集团型的，DM还可以设置在汇总层下面。放在那里，取决于组织结构。

如果说公司业务变化非常频繁，仨月变一次业务方向，后台数据每天都改数据库，说实话，没啥好办法。要么用人力堆，要么提取相对比较固定的内容去建设数仓，变化太快的直接做固定报表吧。前后都变，中间的没法干活，怎么解耦都没用。谁有好办法，可以告诉我，我去学习一下。

至于DIM层，不管哪一种方式，都需要。

互联网模式加一层标签层。

大数据环境可以用宽表层替换DWS层（其实都一样）。

数仓分层示例参考

3层数仓架构（方案一）：

3层数据仓库建设的架构一般指的是ODS、DW（数仓）、DM（数据集市），其中DW和DM又可以再拆成N层。不过我没有找到大厂的这种架构分享，大抵是因为这么各大厂不屑于画这么简单的分层架构图吧。

3层数仓架构（方案二）：

另外一种3层数仓是ODS+DWD+DWS，这样就能满足解耦业务数据库、数据标准化+统一化和面向应用等基础功能。同样也没有找到大厂的3层分享案例。各位凑合着看吧。

美团大交通4层实时数仓架构：

来源于美团技术公众号

特意放上实时数仓的架构图，就是想说明一下无论是实时数仓还是离线数仓，架构都是一样的，该分几层分几层。只不过实时数仓用的是Kafka等MQ作为实时存储介质。

搜狐5层数据仓库架构：

来源于搜狐公开PPT

这是搜狐的5层数据仓库架构。之所以放搜狐的案例，是因为这里有一个STG层。这边把ODS细分为STG和ODS。STG是数据缓冲层，相当于贴源层，就是跟业务系统保持一致的结构，而这个架构中的ODS是经过简单清洗的明细数据。

美团酒旅6层数仓架构：

来源于美团技术公众号

这是美团酒旅业务的数仓架构，业务足够复杂，所以分成6层了。以第3代为例，ODS、数据整合层、多维明细层、汇总层、主题层、应用层。每一层的目的非常清晰。

• ODS：汇聚原始数据；

• 数据整合层：对数据进行清洗、筛选、整合等操作；

• 多维明细层：进行维度建模；

• 汇总层：进行各级汇总；

• 主题层：按照业务领域，切分主题域，提供面向业务主题的数据集；

• 应用层：面向前端应用汇聚数据。

另外，美团的这张图，也体现了架构的另外一个重点：架构是需要不断的优化调整的，不能超前太多，也不能脱离业务。按照Inmon和Kimball吵了十几年的经验上看，建议架构设计时，按超越当前实际情况1~1.5年的设计是比较合适的。超越太长会导致建设期过长或者条件不成熟而失败，太短则修改太过频繁。

总结

数据仓库分层的核心逻辑是解耦。需要在有限时间、资源等条件下满足业务需求，同时又要兼顾业务的快速变化。所以我们作为数据架构师，需要兼顾业务的复杂变化，以及开发的复杂度和可维护性，在两者之间做一个平衡和取舍。

至于分几层，建议按照目前的业务和建设现状，进行合理解构和分层设计，一般刚开始做，建议3、4层。规划1-1.5年的架构，然后不断的建设、优化、再优化。不断逼近满足所有需求。

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