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数据仓库层是我们在做数据仓库时要核心设计的一层，在这里，从 ODS 层中获得的数据按照主题建立各种数据模型。DW层又细分为 DWD（Data Warehouse Detail）层、DWM（Data WareHouse Middle）层和DWS（Data WareHouse Servce）层。
数据明细层：DWD（Data Warehouse Detail）
该层一般保持和ODS层一样的数据粒度，并且提供一定的数据质量保证。同时，为了提高数据明细层的易用性，该层会采用一些维度退化手法，将维度退化至事实表中，减少事实表和维表的关联。
另外，在该层也会做一部分的数据聚合，将相同主题的数据汇集到一张表中，提高数据的可用性，后文会举例说明。
数据中间层：DWM（Data WareHouse Middle）
该层会在DWD层的数据基础上，对数据做轻度的聚合操作，生成一系列的中间表，提升公共指标的复用性，减少重复加工。
直观来讲，就是对通用的核心维度进行聚合操作，算出相应的统计指标。
数据服务层：DWS（Data WareHouse Servce）
又称数据集市或宽表。按照业务划分，如流量、订单、用户等，生成字段比较多的宽表，用于提供后续的业务查询，OLAP分析，数据分发等。
一般来讲，该层的数据表会相对比较少，一张表会涵盖比较多的业务内容，由于其字段较多，因此一般也会称该层的表为宽表。
在实际计算中，如果直接从DWD或者ODS计算出宽表的统计指标，会存在计算量太大并且维度太少的问题，因此一般的做法是，在DWM层先计算出多个小的中间表，然后再拼接成一张DWS的宽表。由于宽和窄的界限不易界定，也可以去掉DWM这一层，只留DWS层，将所有的数据在放在DWS亦可。