数据仓库分层数据集市

数据仓库是企业级数据分析和决策支持的重要基础设施。在大型企业中，数据平台通常会采取分层数据集市的架构来管理数据，在此模型中，数据仓库被拆分成多个数据集市，以支持数据的细化和快速查询，提供了更好的性能和可扩展性。今天我们将深入讲解一下数据仓库分层数据集市的实现原理和代码示例。

一、数据仓库分层数据集市的概念

数据仓库分层数据集市通常由三层组成：底层数据仓库层、中间数据集市层和顶层报告和分析层。分层架构提供了数据的分层等级，以便数据分析师深入了解企业数据的不同方面。

1. 底层数据仓库层

底层数据仓库层是数据仓库的核心数据存储组件，负责提取、清洗和加载原始数据，同时以稳定的方式存储数据。在底层存储器中，数据通常是按主题、实体或过程组织的，并且还可以包括详细的历史数据。数据此时不会聚合或者汇总，以便中间层可以进行精确的数据提取和转换。

2. 中间数据集市层

中间数据集市层的目的是为数据分析师提供一个简单的数据查询环境，以便他们更好地理解底层数据和实现数据转换。中间层以子集的形式存储底层数据仓库层的数据，并且包含与需求相关的集市。中间层可以包括针对不同目的的独立数据集市，例如财务、销售、采购等。以子集的形式存储能够提高查询效率，同时还能更好地保护数据安全。

3. 顶层报告和分析层

报告和分析层是数据分析师和业务领导者使用的面向查询和