（該問(wèn)題來(lái)自于一位熱心好學(xué)的讀者。非常抱歉，過(guò)了許久才提筆回答。
由于沒(méi)有正兒八緊地做過(guò)數(shù)倉(cāng)開(kāi)發(fā)，僅憑個(gè)人淺薄的理解來(lái)回答該問(wèn)題。）
在數(shù)倉(cāng)中，對(duì)表進(jìn)行分層，我理解有三層含義，其一是在物理資源上劃分（存儲(chǔ)資源&運(yùn)算資源），其二是表名稱(chēng)上區(qū)隔，其三是使用權(quán)限上做切分。后兩條為必要條件。
分層的終極目的，就是提高數(shù)據(jù)應(yīng)用的效率。是否合理也許很難有剛性的標(biāo)準(zhǔn)，但以我的觀察，需要具備如下特征，即可稱(chēng)為合理：
- 不同用戶(hù)角色與表的層次，有明確的對(duì)應(yīng)關(guān)系，但未必要求一對(duì)一。比如，分析師、運(yùn)營(yíng)、數(shù)據(jù)研發(fā)、產(chǎn)品經(jīng)理、決策者等，依據(jù)職能邊界和數(shù)據(jù)消費(fèi)特點(diǎn)，對(duì)應(yīng)不同層次的使用側(cè)重。
- 信息的聚合程度，在不同層次上有明顯的不同。越上層的表，信息聚合度越高，量化程度也越高。
- 表任務(wù)的資源分配、運(yùn)行成本和效率要求，在不同層次上有顯著區(qū)別。
- 數(shù)據(jù)安全等級(jí)和權(quán)限開(kāi)放的程度，在不同層次上也有所區(qū)別。
下圖呈現(xiàn)我對(duì)分層的理解：
如上圖左邊部分，一般來(lái)說(shuō)，表都會(huì)分為生產(chǎn)層（ODS）、公共明細(xì)層（DWD）、公共匯總層（DWS）和應(yīng)用層（ADS）。普遍來(lái)說(shuō)，合理的數(shù)倉(cāng)分層，可做如下表述：
生產(chǎn)層指從各系統(tǒng)中抽取的數(shù)據(jù)，數(shù)量眾多且主題劃分模糊，沒(méi)有做整合。一般除了數(shù)據(jù)研發(fā)和業(yè)務(wù)產(chǎn)研，不向其他角色開(kāi)放。
經(jīng)過(guò)一層ETL后，成為公共明細(xì)層。公共明細(xì)層里的表，往往主題明確，且主題下的各種細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)已經(jīng)完成拼裝；如許多公司會(huì)做訂單大寬表，即把各種有必要的信息標(biāo)準(zhǔn)化后，都成為寬表字段。除了產(chǎn)研，這層表會(huì)向分析師和運(yùn)營(yíng)等角色開(kāi)放。
公共匯總層是在明細(xì)層基礎(chǔ)上再做聚合，往往是將重要信息加工為指標(biāo)表和維度表，并將高頻使用的維度退化到指標(biāo)表中。這也就意味著，匯總層表能較好的支撐業(yè)務(wù)分析。這層表往往是使用者最多，業(yè)務(wù)需求最強(qiáng)的，建設(shè)是否健全，是公司內(nèi)部分析提效的關(guān)鍵。另外，這層表的數(shù)據(jù)安全管理也?最需要重視。
應(yīng)用層表相對(duì)特殊，它的內(nèi)容會(huì)來(lái)自于之下的各層表。它一般只服務(wù)與具體的應(yīng)用產(chǎn)品，所以對(duì)產(chǎn)出時(shí)間和運(yùn)行效率要求較高，往往也不對(duì)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)、分析師等角色開(kāi)放。
DWD+DWS層，往往稱(chēng)為公共層。公共層建設(shè)得越健壯，整個(gè)公司的數(shù)據(jù)應(yīng)用效率越高。層次越往上，與公司業(yè)務(wù)分析的耦合度或者說(shuō)緊密度越高。如上圖右側(cè)內(nèi)容，則是從我角度更細(xì)的分層的表述：
DWD層一分為二，DWD-Process層可理解為業(yè)務(wù)過(guò)程的抽象。比如線(xiàn)上零售業(yè)務(wù)中，用戶(hù)瀏覽、收藏購(gòu)物車(chē)、下單、支付、收貨各環(huán)節(jié)，就是業(yè)務(wù)過(guò)程。DWD-Collection可理解為從各業(yè)務(wù)過(guò)程明細(xì)表中，將高頻使用且重要的信息提取，成為一個(gè)完整業(yè)務(wù)鏈條的信息集成表。比如訂單寬表，就是把下單各個(gè)業(yè)務(wù)過(guò)程中，核心的環(huán)節(jié)進(jìn)行整合，以便在交易分析時(shí)提高效率。
DWS層也能一分為二。Objective一層將可量化的信息提取，聚合到業(yè)務(wù)對(duì)象顆粒度。還是以線(xiàn)上零售為例，用戶(hù)、店鋪、商品等，都是業(yè)務(wù)對(duì)象；而將重要的指標(biāo)和維度整個(gè)為業(yè)務(wù)對(duì)象的匯總表，顯然能大幅度降低分析時(shí)的數(shù)據(jù)獲取成本。Department層更靠近業(yè)務(wù)，往往按業(yè)務(wù)部門(mén)的需求，作出一套匯總表。該部門(mén)成員能夠以很低的上手成本，迅速應(yīng)用全面的數(shù)據(jù)。
以上就是我對(duì)數(shù)倉(cāng)表分層的理解，希望能給讀者們帶來(lái)幫助?。有更多問(wèn)題，歡迎關(guān)注公眾號(hào)：老樹(shù)之見(jiàn)，或發(fā)郵件huchenchuan@hotmail.com進(jìn)行交流。
