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(1) 模型分层
(2) 模型数据流向
重构之后，
- 稳定业务按照标准的数据流向进行开发，即ODS-->DWD-->DWA-->APP。
- 非稳定业务或探索性需求，可以遵循ODS->DWD->APP或者ODS->DWD->DWT->APP两个模型数据流。
在保障了数据链路的合理性之后，又在此基础上确认了模型分层引用原则：
正常流向：ODS>DWD->DWT->DWA->APP，当出现ODS >DWD->DWA->APP这种关系时，说明主题域未覆盖全。应将DWD数据落到DWT中，对于使用频度非常低的表允许DWD->DWA。
尽量避免出现DWA宽表中使用DWD又使用（该DWD所归属主题域）DWT的表。
同一主题域内对于DWT生成DWT的表，原则上要尽量避免，否则会影响ETL的效率。
DWT、DWA和APP中禁止直接使用ODS的表， ODS的表只能被DWD引用。
禁止出现反向依赖，例如DWT的表依赖DWA的表。
- 主题划分
两类主题的划分：面向业务、面向分析。
(1) 词根
词根是维度和指标管理的基础，划分为普通词根与专有词根，提高词根的易用性和关联性。
- 普通词根：描述事物的最小单元体，如：交易-trade。
- 专有词根：具备约定成俗或行业专属的描述体，如：美元-USD。
(2) 表命名规范
通用规范
- 表名、字段名采用一个下划线分隔词根（示例：clienttype->client_type）。
- 每部分使用小写英文单词，属于通用字段的必须满足通用字段信息的定义。
- 表名、字段名需以字母为开头。
- 表名、字段名最长不超过64个英文字符。
- 优先使用词根中已有关键字（数仓标准配置中的词根管理），定期Review新增命名的不合理性。
- 在表名自定义部分禁止采用非标准的缩写。
表命名规则
表名称 = 类型 + 业务主题 + 子主题 + 表含义 + 存储格式 + 更新频率 +结尾，如下图所示：
(3) 指标命名规范
结合指标的特性以及词根管理规范，将指标进行结构化处理。
A. 基础指标词根，即所有指标必须包含以下基础词根：
B. 业务修饰词，用于描述业务场景的词汇，例如trade-交易。
C.日期修饰词，用于修饰业务发生的时间区间。
D.聚合修饰词，对结果进行聚集操作。
E.基础指标，单一的业务修饰词+基础指标词根构建基础指标 ，例如：交易金额-trade_amt。
F.派生指标，多修饰词+基础指标词根构建派生指标。派生指标继承基础指标的特性，例如：安装门店数量-install_poi_cnt。
G.普通指标命名规范，与字段命名规范一致，由词汇转换即可以。
H.日期类型指标命名规范，命名时要遵循：业务修饰词+基础指标词根+日期修饰词/聚合修饰词。将日期后缀加到名称后面，如下图所示：
I.聚合类型指标，命名时要遵循：业务修饰词+基础指标词根+聚合类型+日期修饰词。将累积标记加到名称后面，如下图所示：
起源功能体系
数仓管理流程
数仓全景图
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