简述数仓分层的原则与思路？

参考答案：

数仓分层的原则与思路主要体现在以下几个方面：

一、原则

高内聚和低耦合：在逻辑和物理模型设计中，应遵循高内聚和低耦合的原则。这主要意味着将业务相近或相关的数据、粒度相同的数据设计为一个逻辑或物理模型，同时考虑数据的访问特性，将高概率同时访问的数据放在一起，而将低概率同时访问的数据分开存储。
核心模型与扩展模型分离：建立核心模型与扩展模型体系。核心模型应支持常用核心业务，而扩展模型则满足个性化或少量应用需求。在必要时，核心模型与扩展模型应建立关联，但要避免扩展字段过度侵入核心模型，以保持核心模型的架构简洁性和可维护性。

二、思路

原始数据层：作为数据仓库架构的基础，这一层主要存储从各个数据源采集而来的原始数据。其主要任务是保留数据的完整性，不进行任何数据处理和转换。
清洗和转换层：这一层负责对原始数据进行清洗、加工和转换。在这一层级上，数据会经过清洗、去重、格式转换、增加额外字段等操作，以适应后续的数据分析和查询需求。
维度建模层：这是数据仓库中的核心层级，主要用于构建星型模型或雪花模型，以支持复杂的分析和报表需求。这一层通常包含事实表和维度表，能够通过多维度分析来理解和处理数据。

此外，数仓分层还包括其他层级，如明细数据层（DWD层）、汇总数据层（DWS层）和应用层（APP层）等，每一层都有其特定的功能和作用，共同构成了一个完整的数据仓库体系。

总体来说，数仓分层的原则旨在确保数据的结构化、有序化和高效性，而分层思路则是根据数据的处理流程和应用需求，将数据仓库划分为不同的层级，以便更好地管理和利用数据。