分层数据模型,网络分层模型

分层数据模型,网络分层模型

数据仓库分层在阿里巴巴的数据系统中，建议将数据仓库分为三层，从下到上：数据引入层（ODS，OperationDataStore）、数据公共层（CDM，CommonDataModel）和数据应用层（ADS，应用分层数据模型由一个或多个节点（Node）组成。节点分为两种类型：父节点（ParentNode）和子节点（ChildNode）。整个模型可以看作是一个有顶层和底层的层次结构。其基本结构

分层模型表示树状结构中的数据，其中每个记录都有一个父记录。 为了维持顺序，有一个排序字段可以记录同级节点。 这类模型基本都是为早期的大型机数据库管理系统设计的。例1、RFM·分层模型RFM采用三维指标，每个维度指标又细分为两类，形成八个分析组，据此对分析目标对象进行价值评估和精细化管理。 根据分层结果，总结对象层次特征，有针对性地进行不同的分类。

从数据广度上来说，它并不一定涵盖所有的业务数据，而是MID层数据的真正子集。从某种意义上来说，它是MID层数据的重复。 极端情况下，可以对APP中的各个报告进行总结：数据仓库的分层建模体系是针对数据中心数据模型的分层。业界常见的分层方法是将数据模型分为五层：①ODS层（OperateDataStore，操作数据层），②DIM层（Dimension，维度数据层），

分层数据模型分层数据模型是将数据组织成看起来有点像家谱的分层结构。 有一个父记录，称为"根节点"，并且有多个"子节点"通过链接连接到该父记录。 每个子节点只有一个（2）数据模型分层1）源数据层（ODS）该层数据没有变化，直接使用外围系统的数据结构和数据，不对外开放。它是临时存储层，是接口数据的临时存储区域，为后续的数据处理做准备。

为了实现前面提到的数据分层带来的好处，我们将数据模型分为三层：数据操作层（ODS）、数据仓库层（DW）和数据应用层（APP）。 如下所示。 简单来说，我们可以理解为：*ODS层中最早存储的模型是层次化的数据库模型，类似于一棵倒置的树。 文件以父子方式关联。每个父项可以与多个子项关联，但每个子项仅与一个父项关联。 你们中的大多数人都会熟悉这种结构，