数据仓库的分层及执行流程

数据仓库的分层主要包括ODS（OperationalDataStore，操作数据存储）、DW（DataWarehouse，数据仓库）、DWD（DataWarehouseDetail，数据仓库明细层）、DWS（DataWarehouseService，数据仓库服务层）和ADS（AnalysisDataService，分析数据服务层）等五个层次。执行流程一般包括数据抽取、数据清洗、数据加载、数据存储和数据查询等五个步骤。

1.ODS层：ODS层是数据仓库的第一层，主要负责从源系统中抽取数据并进行初步的数据清洗，以保证数据的质量。这一层的数据通常是以源系统中的原始数据为主，结构与源系统保持一致。

2.DW层：DW层是数据仓库的第二层，主要负责对ODS层的数据进行进一步的数据清洗和数据转换，以满足数据仓库的需求。这一层的数据通常是以主题域为主，结构与源系统不同。

3.DWD层：DWD层是数据仓库的第三层，主要负责对DW层的数据进行详细的解析和数据整合，以满足深度分析的需求。这一层的数据通常是以明细数据为主，结构与DW层不同。

4.DWS层：DWS层是数据仓库的第四层，主要负责对DWD层的数据进行数据聚合和数据汇总，以满足广度分析的需求。这一层的数据通常是以汇总数据为主，结构与DWD层不同。

5.ADS层：ADS层是数据仓库的第五层，主要负责向用户提供数据分析服务，用户可以通过ADS层进行数据查询和数据分析。

拓展资料：

1.数据抽取：数据抽取是从源系统中抽取数据的过程，一般包括全量抽取和增量抽取两种方式。

2.数据清洗：数据清洗是数据仓库中的重要步骤，主要负责去除数据中的错误、重复和无关数据，以保证数据的质量。

3.数据加载：数据加载是将清洗后的数据加载到数据仓库中的过程，一般包括批量加载和实时加载两种方式。

数据仓库的分层和执行流程是数据仓库设计和实施的重要环节，通过合理的分层和执行流程，可以有效地提高数据仓库的性能和效率，满足用户的数据分析需求。