以下各层按照从底部到顶部排列，从原始数据到最终应用
1 Operation Data Store 原始数据层
存放最原始的数据，结构与数据源结构一致，属于准备区
- 基于从业务系统同步过来的数据结构
- 可以保存所有历史数据，应选择高压缩格式，如gzip
- 命名规则应为ods_tableName_inc/full
2a Data Warehouse Detail 明细数据层
基于维度建模理论构建，存放维度模型中的事实表，保存业务过程中最小粒度的操作记录
2b Dimension 公共维度层
基于维度建模理论构建，存放维度模型中的维度表，保存一致性维度信息
2c Data Warehouse Summary 汇总数据层
基于指标需求，以分析的主题为对象作为建模驱动，构建公共统计力度的汇总表（？
example
需求1：统计各省份退货率 = 退货次数 / 下单次数
需求2：统计各省份支付率 = 支付次数 / 下单次数
两个需求中都涉及对一张表(下单表)的利用，可以将该表处理好的数据结果放入汇总层，这样后续的其他数据处理操作中直接引用汇总好的结果即可
3 Application Data Service 数据应用层
存放各项统计指标结果
标签：数仓,建模,分层,存放,下单,维度,Data From： https://www.cnblogs.com/Akira300000/p/17815740.html