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数据仓库采用Doris进行搭建，并分为ODS/DWD/DWM/DWS/ADS等层级结构进行分层数据存储。Doris是百度开源的MPP数据库，可有效支撑大数据量的数据计算和分布式扩展存储。

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数据仓库分层架构设计目标

1. 解耦与复用性：通过分层隔离原始数据与业务逻辑，提升数据复用性。

2. 高效计算：逐层聚合减少重复计算，优化查询性能。

3. 数据治理：规范数据血缘、质量监控与权限管理。

4. 灵活扩展：适应业务变化，快速响应新需求。

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基于Doris的分层架构设计

1. ODS层（Operational Data Store）

• 作用：

  • 原始数据接入层，存储未经处理的业务系统数据（全量/增量）。

  • 数据格式与来源系统一致，保留历史变更痕迹（如日志、事务表）。

• Doris实现策略：

  • 表设计：

    • 按业务主题分区（如dt=YYYYMMDD），支持增量数据按天/小时分区。

    • 使用 Duplicate数据模型，存储原始明细数据，避免数据丢失。

  • 数据接入：

    • 通过Flink CDC、Kafka或DataX实时/批量同步MySQL、日志等数据源。

  • 优化点：

    • 启用冷热数据分离策略，将历史数据转存至低成本存储（如HDFS）。

2. DWD层（Data Warehouse Detail）

• 作用：

  • 清洗、标准化ODS层数据，解决脏数据、缺失值、编码不一致等问题。

  • 构建业务一致性维度，生成事实表与维度表。

• Doris实现策略：

  • 表设计：

    • 使用 Aggregate/Unique数据模型，按业务主键去重，确保数据唯一性。

    • 定义明确的Schema（如字段类型、约束），添加注释说明业务含义。

  • ETL流程：

    • 通过Spark/Flink进行数据清洗（如过滤无效记录、补全默认值）。

    • 关联维度表生成宽表（如用户ID转用户名、商品ID转类目）。

  • 优化点：

    • 利用Doris的 物化视图 预计算常用维度组合，加速查询。

3. DWM层（Data Warehouse Middle）

• 作用：

  • 轻度汇总层，基于DWD层数据进行跨主题的中间层聚合（如按小时/天粒度统计）。

  • 服务于共性业务指标（如UV、PV、交易额），减少上层重复计算。

• Doris实现策略：

  • 表设计：

    • 使用 Aggregate数据模型，预聚合常用维度（如时间、地域、产品线）。

    • 按时间范围分桶（如按周分桶），提升范围查询性能。

  • 数据处理：

    • 通过定时任务（Airflow/DolphinScheduler）调度SQL实现增量聚合。

  • 优化点：

    • 针对高频查询指标，设置 Bloom Filter索引 加速过滤。

4. DWS层（Data Warehouse Service）

• 作用：

  • 高度汇总层，面向业务主题的宽表设计（如用户画像、订单分析）。

  • 提供可直接查询的指标数据，支持OLAP分析与BI报表。

• Doris实现策略：

  • 表设计：

    • 使用 Duplicate/Aggregate模型，按业务场景设计宽表（如用户行为宽表含点击、购买、浏览）。

    • 分区键选择高频过滤字段（如user_id、product_id）。

  • 数据加工：

    • 通过Doris的 Rollup表 实现多维度上卷（如从省份到国家层级汇总）。

  • 优化点：

    • 启用 动态分区 自动管理分区生命周期。

5. ADS层（Application Data Service）

• 作用：

  • 应用数据层，直接对接前端业务系统（如报表、API接口）。

  • 按需加工个性化指标，满足实时/离线场景的快速响应。

• Doris实现策略：

  • 表设计：

    • 使用 Unique模型 存储最终结果数据（如每日营收报表、实时大屏指标）。

    • 根据查询需求设置合适的分桶数（避免数据倾斜）。

  • 数据同步：

    • 通过Doris的 External Table 直接查询Hive/HDFS数据，减少数据迁移成本。

  • 优化点：

    • 为高频查询配置 查询缓存（如Session级别缓存）。

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Doris分层架构的核心技术优势

1. 高性能查询：

   • MPP架构 + 列式存储，支持高并发复杂查询。

   • 分区与分桶策略结合，减少数据扫描范围。

2. 灵活数据模型：

   • Aggregate/Unique/Duplicate模型适配不同场景。

   • 物化视图与Rollup表实现预计算加速。

3. 实时与离线融合：

   • 支持批量数据导入（Broker Load）与实时流写入（Routine Load）。

4. 资源隔离：

   • 通过资源标签（Resource Tag）隔离不同层级负载，保障核心任务稳定性。

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分层数据流转示意图

sql

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数据源 → ODS层（原始数据）  ↓ ETL清洗  
DWD层（明细数据）  ↓ 轻度聚合  
DWM层（中间汇总）  ↓ 主题宽表构建  
DWS层（服务数据）  ↓ 业务加工  
ADS层（应用数据） → BI/报表/API

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总结

基于Doris的分层架构设计，通过 ODS→DWD→DWM→DWS→ADS 逐层加工，实现了数据从原始采集到业务可用的高效转化。Doris凭借其实时分析能力、灵活数据模型与分布式架构，成为支撑数据中台建设的理想引擎，尤其适用于高并发查询、实时报表与复杂分析场景。