dw数据仓库五层架构

DW数据仓库五层架构是一种颇为流行的数据仓库架构，其分别由源数据层、集成层、存储层、应用层和展现层构成。在本篇文章中，我们将对DW数据仓库五层架构进行技术向解析，并提供相应的代码示例。

1. 源数据层

源数据层是数据仓库中最基础的层次，它主要用于存储数据的原始来源，可以是传感器、数据库、文件等。在这一层次，我们严格按照数据的结构对其进行归纳和整合，以确保数据的准确性和完整性。

例如，我们考虑一个简单的电商网站，我们需要在源数据层中存储诸如用户信息、订单信息、商品信息等数据，如下所示：

CREATE TABLE user_info (
  user_id INT,
  user_name VARCHAR(50),
  user_age INT,
  user_gender VARCHAR(10),
  user_address VARCHAR(100)
);
CREATE TABLE order_info (
  order_id INT,
  user_id INT,
  order_time DATETIME,
  order_goods VARCHAR(100),
  order_price DECIMAL(10,2)
);
CREATE TABLE goods_info (
  goods_id INT,
  goods_name VARCHAR(50),
  goods_price DECIMAL(10,2),
  goods_stock INT,
  goods_type VARCHAR(50)
);

2. 集成层

集成层是DW数据仓库中非常重要的一层，它主要用于将源数据层中的数据进行整合，提取其中的关键信息。在集成层中，我们可以通过ETL工具（例如Pentaho、Talend等）将源数据层中的数据进行清洗、转换和加载，建立数据仓库的事实表和维度表。

例如，我们考虑如何将用户信息、订单信息和商品信息整合在一起，我们可以建立如下的用户事实表：

CREATE TABLE fact_user (
  user_id INT,
  user_name VARCHAR(50),
  user_age INT,
  user_gender VARCHAR(10),
  user_address VARCHAR(100),
  order_num INT,
  order_total_price DECIMAL(10,2),
  order_details VARCHAR(500)
);

在集成层中，我们可以通过ETL工具获取用户信息、订单信息和商品信息，然后