数据仓库分层是什么意思

数据仓库分层是数据仓库架构中的一种设计模式，它将数据仓库划分为不同的层次，每个层次承担不同的任务，并进行相应的数据转换和加工，从而实现数据的高效管理和查询。数据仓库分层主要包括三个层次：数据存储层、数据集成层和数据展示层。

1. 数据存储层

数据存储层是数据仓库的最底层，它承担数据的存储任务。数据存储层通常使用关系型数据库来存储数据，也可以使用非关系型数据库或者文件系统来存储多媒体和非结构化数据。数据存储层的主要任务是管理数据的存储和维护。

2. 数据集成层

数据集成层是数据仓库的中间层，它承担数据的集成和清洗任务。数据集成层将来自不同数据源的数据进行集成，清洗和转换，以便更好地支持数据仓库的查询和分析。数据集成层通常包括ETL工具（Extract-Transform-Load）和数据集成引擎，它们可以将多种数据格式转换为数据仓库可用的通用数据格式。

3. 数据展示层

数据展示层是数据仓库的最上层，它承担数据的展示和分析任务。数据展示层将数据呈现给用户，以支持数据的查询、分析和决策。数据展示层通常采用各种数据可视化工具和报表工具，以便用户更好地理解数据并制定相应的策略。

代码示例:

下面是一个简单的Python脚本，演示了如何使用ETL工具将数据从不同来源集成到数据仓库中。

import pandas as pd
import sqlalchemy

# 从MySQL数据库读取数据
def read_mysql():
    conn_str = 'mysql+pymysql://user:password@host/dbname'
    engine = sqlalchemy.create_engine(conn_str)
    query = 'select * from table'
    df = pd.read_sql_query(query, engine)
    return df

# 从CSV文件读取