数仓的分层需要创建多个库吗

数仓的分层可以在一个库中实现，也可以在多个库中实现。通常情况下，为了方便管理和维护，会将数据仓库的不同层级存储在不同的数据库中。比如，将原始数据存储在一个数据库中，将清洗后的数据存储在另一个数据库中，将预处理后的数据存储在另一个数据库中，最后将分析结果存储在另一个数据库中。这样可以更好地控制数据的访问权限和数据的安全性，同时也方便对不同层级的数据进行管理和维护。

相关问题

银行信贷风控数仓分层

### 银行信贷风险控制数据仓库分层架构设计

#### 三层架构概述
银行信贷风控数据仓库采用典型的分层架构，旨在提高数据处理效率并增强系统的可维护性和扩展性。该架构通常被划分为三个主要层次：原始数据管理层(ODS)，数据仓库层(DW)，以及应用数据管理层(ADM)[^2]。

#### 原始数据管理层 (ODS)
作为最底层的数据入口，ODS负责接收来自不同渠道的源系统数据，并对其进行初步清洗和转换操作。此阶段不会对数据进行复杂的加工或聚合计算，而是保持其接近于原始状态以便后续深入分析。对于银行信贷业务而言，这包括但不限于客户的交易记录、信用报告以及其他外部征信信息等[^3]。

#### 数据仓库层 (DW)
##### DWD - 数据明细层
在这一层级上，基于ODS中的基础数据构建详细的事实表与维度表，形成标准化的事实-维度模型。针对信贷风险管理需求特别关注借款人基本信息、贷款申请详情、还款历史等方面的数据细节描述[DWD（Data Warehouse Detail）]。

##### DWM - 中间汇总层
进一步提炼自DWD层的信息，在这里实现了更高程度上的抽象概括——即通过对特定时间段内同类事件的发生频率统计或是跨多个实体之间的关联关系挖掘等方式得到更为综合性的指标数值。例如，月度逾期率趋势变化图谱可以帮助管理者更好地把握整体资产质量状况和发展态势[^4]。

##### DWS - 应用服务层
最终面向各类前端应用程序提供经过高度精炼后的成品型数据集。此类资源可以直接用于支持实时查询请求、生成定期报表亦或是训练预测算法模型等活动之中。特别是在信贷审批流程里发挥着至关重要的作用，因为它能够迅速响应前台提出的各种复杂多变的要求，从而保障决策制定过程既高效又精准[^5]。

#### 应用数据管理层 (ADM)
处于顶层位置的应用数据管理层专注于满足具体的业务应用场景下的特殊要求。它不仅包含了前面提到过的营销集市所依赖的客户画像体系，还有专门为应对潜在违约风险而设立的风险评分机制及其配套预警功能模块。这些高级别的数据分析工具和服务共同构成了完整的信贷风控解决方案框架，确保金融机构能够在激烈的市场竞争环境中始终保持稳健的发展步伐[^1]。

-- SQL 示例：创建一个简单的视图来展示最近三个月内的新发放个人住房按揭贷款情况
CREATE VIEW Recent_Mortgage_Loans AS
SELECT 
    loan_id,
    customer_name,
    amount,
    start_date,
    end_date,
    interest_rate
FROM loans
WHERE product_type = 'Personal Mortgage'
AND start_date >= DATE_SUB(CURRENT_DATE, INTERVAL 3 MONTH);

数仓分层每一层都包包含了什么

和事业单位中，VMware ESXi可以用于服务器虚拟化环境的搭建等。

实现功能的配置数仓分层一般包含以下几层：

1. 原始数据层（Staging Layer）：包含从各个步骤：

1）下载并安装VMware ESXi软件。
2）配置物理机器的硬件参数和网络连接。
3）创建一个虚拟机，配置虚拟机的操作系统、CPU、内存、硬盘等参数。
4数据源提取的原始数据，数据经过简单的清洗和转换后，保存到该层中。

2）安装操作系统和应用程序。
5）配置虚拟机的网络连接，使虚拟机能够与物理. 数据清洗层（Data Integration Layer）：对原始数据进行清洗、过滤、转换等操作，使得网络相连。
6）克隆虚拟机，以便可以创建多个相同的虚拟机。
7）配置虚数据可以被后续的数据处理层使用。该层一般包括数据清洗、数据重构、数据合并等拟机的资源共享，使多个虚拟机可以共享同一份数据。
8）配置虚拟机的备处理过程。

3. 数据处理层（Data Warehouse Layer）：将经过清洗和转换的数据保存到数据仓份和恢复功能，以便在虚拟机出现故障时可以快速恢复数据。

具体在企事库中，以供数据分析和报表生成使用。该层一般包括数据抽取、数据转换、数据业单位的应用特点：

1）提高资源利用率：企业和事业单位通常有大量的加载等处理过程。

4. 数据应用层（Data Mart Layer）：为不同的业务部门提供定闲置资源，通过VMware ESXi可以将这些资源有效地利用起来，从而降低IT成本。
制化的数据应用服务，即将数据仓库中的数据按照不同的业务需求进行划分，2）简化管理：通过VMware ESXi，可以将多个物理机器上的虚拟机集中管理，减少了对硬件的维护和管理工作。
3）提高可用性和可伸缩性：通过VM形成多个数据集市。

5. 数据分析层（Business Intelligence Layer）：对数据进行分析和挖掘，ware ESXi，可以快速地创建和销毁虚拟机，从而提高系统的可用性和可伸缩为企业决策提供支持。该层一般包括数据查询、报表生成、数据可视化等处理过程。