此规范源自滴滴工作期间的实践

一、数仓层级

层级	全拼	中文说明	备注
dim	dimension	维度层	DIM数据层的表主要存放维度数据。数据表可以由手动维护的一个文件生成，或者先将mysql的原始数据表拉取到ods层，在通过HQL转换为dim表。 该层为维度数据，维度是对具体分析对象的分析角度，维度要具备丰富的属性，历史信息的可追溯性，对通用的维表要保持一致性，避免维度二义性。
dm	data market	集市层	DM数据层的表存放统计结果表，用于报表页面展示。 按业务主题组织高度汇总数据，产出通用的指标数据，统一指标计算口径和方法，避免指标冗余计算导致数据不一致。 面向具体统计需求的；按业务主题划分;对数据进行高度汇总；同一指标只能存储在一张表中；尽量避免dm层表依赖dm表。 粒度：对于多粒度多层级的汇总。
dwm	data warehouse model	汇总层	DWM数据层的表是对ODS层或DWV的数据表进行微聚合。 按业务主题组织轻度汇总数据，产出通用、稳定的预处理数据，尽可能多的满足数据需求，避免后期重复计算。尽量避免dw层表依赖dw表。
dwv / dwd	data warehouse view / detail	明细层	DWV数据层的表是对ODS层数据表的关联、字段重命名或类型转换。 按业务主题组织明细数据，产出数据格式统一、质量可靠、易于应用的业务明细数据。 按业务主题划分;对数据进行清洗、转换、聚合，一般不做汇总操作。 为缩短数据计算的链路，没有必要每个ods表都一一建立dwd表。最多的场景是做数据聚合时建立。
ods	operational data store	源数据层	ODS数据层的表主要存放原始数据信息。 该层接收来自不同源系统数据，只用于数据仓库内部使用，不对外开放。为方便问题跟踪和抽取效率，同时保持响应相关需求的能力， 该层数据原则上和源系统数据保持一致，不做任何处理。

字段规范

• ODS数据表中从mysql数据源中抓取的表字段名称按照原始名称存放，保持不变。
• ODS数据表中从public数据源中抓取的表字段只有prefix_key和param字段（map类型）。
• 字段中涉及乘客司机订单信息，分别用passenger、driver、order来表示，不要简写。其他单词可以简写。
• order_id、passenger_id、driver_id统一使用bigint类型。
• 经纬度统一使用double类型。
• city_id统一使用int类型，其中用-1代表其他。
• 涉及到钱的字段必须在字段注释中标注是分或元。
• DWV、DWM、DM层的表中涉及到钱的字段统一用decimal字段类型，单位元。ODS层的表按原始mysql类型存储。
• DWV、DWM层的如订单数、支付数这样的统计字段统一使用bigint类型。
• 字段中多个单词以下划线进行连接。
  

二、主题

主题是根据本公司的业务进行划分的。

主题可以分主题、子主题两级：对于按业务群建立的数仓，先按业务线分主题，然后再分子主题。

主题英文命名保存业务线内一致即可。

主题举例如下。

主题	主题类型
用户	通用
订单	通用
交易	通用
营销	通用
访问	通用

此规范源自滴滴工作期间的实践

一、数仓层级

层级	全拼	中文说明	备注
dim	dimension	维度层	DIM数据层的表主要存放维度数据。数据表可以由手动维护的一个文件生成，或者先将mysql的原始数据表拉取到ods层，在通过HQL转换为dim表。 该层为维度数据，维度是对具体分析对象的分析角度，维度要具备丰富的属性，历史信息的可追溯性，对通用的维表要保持一致性，避免维度二义性。
dm	data market	集市层	DM数据层的表存放统计结果表，用于报表页面展示。 按业务主题组织高度汇总数据，产出通用的指标数据，统一指标计算口径和方法，避免指标冗余计算导致数据不一致。 面向具体统计需求的；按业务主题划分;对数据进行高度汇总；同一指标只能存储在一张表中；尽量避免dm层表依赖dm表。 粒度：对于多粒度多层级的汇总。
dwm	data warehouse model	汇总层	DWM数据层的表是对ODS层或DWV的数据表进行微聚合。 按业务主题组织轻度汇总数据，产出通用、稳定的预处理数据，尽可能多的满足数据需求，避免后期重复计算。尽量避免dw层表依赖dw表。
dwv / dwd	data warehouse view / detail	明细层	DWV数据层的表是对ODS层数据表的关联、字段重命名或类型转换。 按业务主题组织明细数据，产出数据格式统一、质量可靠、易于应用的业务明细数据。 按业务主题划分;对数据进行清洗、转换、聚合，一般不做汇总操作。 为缩短数据计算的链路，没有必要每个ods表都一一建立dwd表。最多的场景是做数据聚合时建立。
ods	operational data store	源数据层	ODS数据层的表主要存放原始数据信息。 该层接收来自不同源系统数据，只用于数据仓库内部使用，不对外开放。为方便问题跟踪和抽取效率，同时保持响应相关需求的能力， 该层数据原则上和源系统数据保持一致，不做任何处理。

字段规范

• ODS数据表中从mysql数据源中抓取的表字段名称按照原始名称存放，保持不变。
• ODS数据表中从public数据源中抓取的表字段只有prefix_key和param字段（map类型）。
• 字段中涉及乘客司机订单信息，分别用passenger、driver、order来表示，不要简写。其他单词可以简写。
• order_id、passenger_id、driver_id统一使用bigint类型。
• 经纬度统一使用double类型。
• city_id统一使用int类型，其中用-1代表其他。
• 涉及到钱的字段必须在字段注释中标注是分或元。
• DWV、DWM、DM层的表中涉及到钱的字段统一用decimal字段类型，单位元。ODS层的表按原始mysql类型存储。
• DWV、DWM层的如订单数、支付数这样的统计字段统一使用bigint类型。
• 字段中多个单词以下划线进行连接。
  

二、主题

主题是根据本公司的业务进行划分的。

主题可以分主题、子主题两级：对于按业务群建立的数仓，先按业务线分主题，然后再分子主题。

主题英文命名保存业务线内一致即可。

主题举例如下。

主题	主题类型
用户	通用
订单	通用
交易	通用
营销	通用
访问	通用