简述数据分层是根据什么 ？
参考回答
数据分层通常是根据数据的性质、业务需求以及数据的使用方式来进行的。主要考虑以下几个方面：
- 数据的来源和类型：数据的来源和类型决定了数据分层的结构。例如，操作型数据和历史数据可能被分在不同的层次，前者通常用于日常业务操作，后者则用于分析和决策支持。
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数据的处理和存储要求：不同层的数据有不同的处理和存储要求。例如，原始数据（如事务日志）可能会存储在数据湖或原始层，而处理后、经过清洗和转换的数据则存储在数据仓库中，便于分析。
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数据的使用频率和粒度：数据的使用频率和粒度也是划分数据层的重要依据。实时数据、历史数据、汇总数据等会根据其使用的不同频率和深度，分配到不同的层次。
详细讲解与拓展
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数据的来源和类型：
数据来源的不同决定了其在数据仓库中的存储层级。例如：- 操作型数据：这些数据通常来自实时系统（如CRM、ERP等），属于事务性数据，处理的是业务的实时活动。操作型数据一般存放在原始数据层（Raw Data Layer），主要用于短期的数据存储和处理。
- 历史数据：这些数据往往经过一段时间积累，主要用于趋势分析、报表和决策支持。历史数据通常存储在数据仓库层（Data Warehouse Layer），便于进行聚合分析。
- 元数据：这是描述数据的“数据”，如数据字典、数据模型等。元数据在数据分层中有独立的存储层，通常是元数据层（Metadata Layer），用来帮助管理数据和数据质量。
- 数据的处理和存储要求：
不同的层次对于数据的处理和存储有不同的要求：- 原始数据层：该层用于存储从源系统提取的数据，通常是未经加工的原始数据，格式各异。数据的存储需要保证其完整性，并保留数据的原始形态。此层的主要任务是保存数据备份，以防止数据丢失。
- 数据仓库层：经过ETL处理的数据在这一层得到存储，数据通常是经过清洗、转化后的历史数据，支持多维分析。此层的存储要求高效支持复杂的查询和报表。
- 数据湖层：对于非结构化数据，如日志文件、音视频文件等，可以使用数据湖存储。数据湖层通常不要求数据的格式和结构规范，支持大规模数据的存储。
- 数据的使用频率和粒度：
根据数据的使用频率和粒度进行分层可以帮助提升系统效率：- 实时数据：如传感器数据、在线交易数据等，这些数据需要快速获取并实时处理。实时数据通常存储在实时数据层或数据流层。
- 历史数据：这些数据已经被处理过，主要用于查询和分析，使用频率较低。历史数据存储在数据仓库层，可以通过聚合、清洗等方式进行优化，帮助快速响应查询请求。
- 汇总数据：汇总数据通常是按某些维度（如时间、地域等）聚合过的数据，支持快速决策和查询。汇总数据一般存储在数据展示层，它为分析人员提供快速访问的能力。
总结
数据分层是根据数据的来源、类型、处理需求、使用频率和粒度等因素来决定的。通过合理的数据分层，可以提高系统的性能、易用性和可维护性，同时也能更好地满足不同业务需求。