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ods分析,ODS分析

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C18- ods又称ODS柱是一种常用的反相色谱柱，又称C18柱 ， 两个名字是一个东西 。数据分层传统的数据仓库一般分为四层:STG、ODS、DW和DM ， 多仓库建模的分层理论本文完整清晰地讲述了多仓库建模的分层理论，主要观点如下:1 .分层的意义:结构体系清晰，数据血缘追踪，减少重复开发，简化复杂问题 ， 统一数据口径，2.ODS:用作缓冲剂，可以保存一周左右，大部分是用DWD复制的 。保存的目的是为了与来源保持一致 ， 便于追溯，3.DWD:清理和整合ODS的数据，在DWD层，将根据维度模型设计事实表和维度表，DWD层是一个非常标准化、高质量和可信的数据细节层 。4.DWS:基于DWD层，将形成某一主题的轻汇总表或宽表 ， DWS将形成大量降维的事实表，以提高可用性，DWS层应该覆盖80%的应用场景，5.TDM:标签 。通过统一的IDMapping，将同一对象在各业务板块、各业务流程中的数据打通，形成对象的全局数据标签体系，便于深度分析、挖掘和应用 ， 请注意，这个ID不仅指客户或用户ID，还包括其他主数据ID，是整个过程的基础分析，6.ADS:数据应用层的应用数据，为业务定制，主要为data 分析使用的数据产品和数据提供 ， 一般放在ES ， m中 。

1、数仓建模分层理论本文完整清晰地讲述了数据仓库建模的分层理论 。主要观点如下:1 .分层的意义:结构体系清晰，数据血缘追踪，减少重复开发 ， 简化复杂问题，统一数据口径2 。ODS:用作缓冲剂 ， 可以保存一周左右，大部分都是用DWD重复的 。保存的目的是为了与来源保持一致 ， 便于追溯3 。DWD:为ODS制作数据 。在DWD层 ， 将根据维度模型设计事实表和维度表 。DWD层是一个非常标准化、高质量和可信的数据细节层 。4.DWS:基于DWD层，将形成某一主题的轻汇总表或宽表 。DWS将形成大量降维的事实表，以提高可用性 。DWS层应该覆盖80%的应用场景 。5.TDM:标签 。通过统一的IDMapping，将同一对象在各业务板块、各业务流程中的数据打通，形成对象的全局数据标签体系，便于深度分析、挖掘和应用 。请注意，这个ID不仅指客户或用户ID，还包括其他主数据ID 。是整个过程的基础分析 。6.ADS:数据应用层的应用数据，为业务定制，主要为data 分析使用的数据产品和数据提供，一般放在ES，m中 。

2、数据分层传统的数据仓库一般分为四层:STG、ODS、DW、DM 。STG层主要是批处理的形式 。如果根据日志信息实时同步，可以跳过STG层，直接进入ODS层 。所以一般说是三层模型:数据运营层(ODS)、数据仓库层(DW)、数据应用层(APP) 。1.数据操作层:ODS(OperationalDataStore)是“面向主题”的数据操作层，也叫ODS层，是最接近数据源中数据的层 。数据源中的数据经过提取、清洗、传输，也就是传说中的ETL之后，加载到这一层 。

一般来说，为了考虑到以后可能需要追溯数据的问题，不建议对这一层做过多的数据清理，可以原封不动的访问原始数据 。至于数据去噪、去重和异常值处理的过程，可以在后期的DWD层完成 。二、数据仓库层:DW(DataWarehouse)数据仓库层是我们做数据仓库时最核心的设计层 。这里，从ODS层获取的数据按照主题建立各种数据模型 。
3、c18- ods又名【ods分析,ODS分析】ODS柱是常用的反相色谱柱，也叫C18柱，两个名字是一个东西 。指反相色谱的C18柱 ， C18是十八烷基硅烷基(ODS)键合相的简称，如常规的C18硅胶(L1)，是通过化学反应使硅胶表面的硅羟基与十八烷基二甲基氯硅烷反应，然后连接含有C18官能团的官能团 。由于C18官能团是含有18个碳原子的饱和脂肪链，在反相色谱的流动相体系中具有很强的疏水性，因此，疏水性样品在色谱过程中容易与C18官能团相互作用产生色谱保留，保留强度与其疏水性呈正相关 。所以疏水性越强，在反相色谱上的保留越强，洗脱越困难，体现在洗脱峰保留时间越长 。

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