1. 数仓分层的经典四层（ODS/DWD/DWS/ADS）各自职责、数据粒度与命名规范是什么？为什么数仓必须分层而不能直接使用业务库表？
问题
请说明经典四层架构 ODS、DWD、DWS、ADS 各自承担什么职责、数据粒度如何设计、命名规范是什么，并解释为什么数仓必须分层而不能直接使用业务库表？
考察点
- 四层架构的职责边界与数据粒度定义
- 各层命名规范与分层必要性
- 分层对数据治理与复用性的价值
答案
经典四层分为：ODS（操作数据存储层）直接贴源保留业务库的原始数据，粒度与源库一致，命名通常为 ods_业务过程+表名，只做轻度清洗与去重；DWD（明细数据层）做维度建模，把 ODS 明细按事实表规范化，粒度是业务过程的最小粒度，命名如 dwd_主题域_业务过程_事实表，常做清洗、脱敏、维度退化、空值处理；DWS（汇总数据层）按主题域做轻度的汇总宽表，粒度是"维度+统计粒度"的汇总，命名如 dws_主题域_对象_汇总粒度，承载公共指标与常见维度组合；ADS（应用数据层）面向具体应用或报表定制，粒度贴合业务需求，命名如 ads_业务线_指标_场景。数仓必须分层而不可直接用业务库表，原因在于：业务库面向在线事务、频繁更新且结构不稳定，直接查询会加重业务库压力并受制于其表结构；分层通过"贴源—加工—汇总—应用"的解耦，让每层职责单一、可复用，统一口径、统一加工逻辑，便于权限管控、数据追踪与回溯，也提升了数据质量和开发的协作效率。
解析
分层的本质是"以空间换时间"——多存几份数据换取查询效率、复用性和口径一致性。ODS 保真保证可追溯，DWD 规范化保证分析口径统一，DWS 预聚合保证查询性能，ADS 面向应用保证交付灵活。若只用业务库表，则无法做到口径统一、历史回溯和性能优化，这正是数仓存在的根本原因。
示例代码
-- 各层命名示例（建表命名规范）
CREATE TABLE ods_trade_order_di ( -- ODS：贴源明细，日增量
order_id BIGINT,
user_id BIGINT,
amount DECIMAL(10,2),
create_time TIMESTAMP
);
CREATE TABLE dwd_trade_order_detail_di ( -- DWD：明细事实表
order_id BIGINT, user_id BIGINT,
amount DECIMAL(10,2), province_id BIGINT,
create_time TIMESTAMP
);
CREATE TABLE dws_trade_user_daily_1d ( -- DWS：用户日汇总
user_id BIGINT, dt DATE,
order_cnt BIGINT, order_amount DECIMAL(14,2)
);
CREATE TABLE ads_trade_dashboard_di ( -- ADS：报表应用
dt DATE, province_id BIGINT, gmv DECIMAL(14,2)
);