4) 累积快照事实表
- 多个业务过程联合分析而构建的事实表，如采购单的流转环节。
- 用于分析事件时间和时间之间的间隔周期。
- 少量的且当前事务型不支持的，如关闭、发货等相关的统计。
4. DWS公共汇总层设计规范
数据仓库的性能是数据仓库建设是否成功的重要标准之一。聚集主要是通过汇总明细粒度数据来获得改进查询性能的效果。通过访问聚集数据，可以减少数据库在响应查询时必须执行的工作量，能够快速响应用户的查询，同时有利于减少不同用访问明细数据带来的结果不一致问题。
1) 聚集的基本原则
- 一致性。聚集表必须提供与查询明细粒度数据一致的查询结果。
- 避免单一表设计。不要在同一个表中存储不同层次的聚集数据。
- 聚集粒度可不同。聚集并不需要保持与原始明细粒度数据一样的粒度，聚集只关心所需要查询的维度。
2) 聚集的基本步骤
第一步：确定聚集维度
在原始明细模型中会存在多个描述事实的维度，如日期、商品类别、卖家等，这时候需要确定根据什么维度聚集，如果只关心商品的交易额情况，那么就可以根据商品维度聚集数据。
第二步：确定一致性上钻
这时候要关心是按月汇总还是按天汇总，是按照商品汇总还是按照类目汇总，如果按照类目汇总，还需要关心是按照大类汇总还是小类汇总。当然，我们要做的只是了解用户需要什么，然后按照他们想要的进行聚集。
第三步：确定聚集事实
在原始明细模型中可能会有多个事实的度量，比如在交易中有交易额、交易数量等，这时候要明确是按照交易额汇总还是按照成交数量汇总。
3) 公共汇总层设计原则
除了聚集基本的原则外，公共汇总层还必须遵循以下原则：
- 数据公用性。汇总的聚集会有第三者使用吗？基于某个维度的聚集是不是经常用于数据分析中？如果答案是肯定的，那么就有必要把明细数据经过汇总沉淀到聚集表中。
- 不跨数据域。数据域是在较高层次上对数据进行分类聚集的抽象。如以业务
- 区分统计周期。在表的命名上要能说明数据的统计周期，如
_Id表示最近1天，_td表示截至当天，_nd表示最近N天。
四、数仓命名规范
1. 词根设计规范
词根属于数仓建设中的规范，属于元数据管理的范畴，现在把这个划到数据治理的一部分。完整的数仓建设是包含数据治理的，只是现在谈到数仓偏向于数据建模， 而谈到数据治理，更多的是关于数据规范、数据管理。
表命名，其实在很大程度上是对元数据描述的一种体现，表命名规范越完善，我 们能从表名获取到的信息就越多。比如：一部分业务是关于货架的，英文名是：rack， rack 就是一个词根，那我们就在所有的表、字段等用到的地方都叫 rack，不要叫成 别的什么。
这就是词根的作用，用来统一命名，表达同一个含义。
指标体系中有很多“率”的指标，都可以拆解成 XXX+率，率可以叫 rate，那我 们所有的指标都叫做 XXX+rate。
词根：可以用来统一表名、字段名、主题域名等等。
举例： 以流程图的方式来展示，更加直观和易懂，本图侧重 dwm 层表的命名 规范，其余命名是类似的道理：
第一个判断条件是该表的用途，是中间表、原始日志还是业务展示用的表 如果该表被判断为中间表，就会走入下一个判断条件：表是否有 group 操作 通过是否有 group 操作来判断该表该划分在 dwd 层还是 dwm 和 dws 层 如果不是 dwd 层，则需要判断该表是否是多个行为的汇总表（即宽表） 最后再分别填上事业群、部门、业务线、自定义名称和更新频率等信息即可。
分层：表的使用范围
事业群和部门：生产该表或者该数据的团队
业务线：表明该数据是哪个产品或者业务线相关
主题域：分析问题的角度，对象实体
自定义：一般会尽可能多描述该表的信息，比如活跃表、留存表等
更新周期：比如说天级还是月级更新
数仓表的命名规范如下：
1. 数仓层次:
公用维度：dim
DM层：dm
ODS层：ods
DWD层：dwd
DWS层：dws
2. 周期/数据范围：
日快照：d
增量：i
全量：f
周：w
拉链表：l
非分区全量表：a
2. 表命名规范
1) 常规表
常规表是我们需要固化的表，是正式使用的表，是目前一段时间内需要去维护去 完善的表。
规范：分层前缀[dwd|dws|ads]_部门_业务域_主题域_XXX_更新周期|数据范围
业务域、主题域我们都可以用词根的方式枚举清楚，不断完善。
更新周期主要的是时间粒度、日、月、年、周等。
2) 中间表
中间表一般出现在 Job 中，是 Job 中临时存储的中间数据的表，中间表的作 用域只限于当前 Job 执行过程中，Job 一旦执行完成，该中间表的使命就完 成了，是可以删除的（按照自己公司的场景自由选择，以前公司会保留几天 的中间表数据，用来排查问题）。
规范：mid_table_name_[0~9|dim]
table_name 是我们任务中目标表的名字，通常来说一个任务只有一个目标表。 这里加上表名，是为了防止自由发挥的时候表名冲突，而末尾大家可以选择自由发挥，起一些有意义的名字，或者简单粗暴，使用数字代替，各有优劣吧，谨慎选择。
通常会遇到需要补全维度的表，这里使用 dim 结尾。
如果要保留历史的中间表，可以加上日期或者时间戳。
3) 临时表
临时表是临时测试的表，是临时使用一次的表，就是暂时保存下数据看看，后续一般不再使用的表，是可以随时删除的表。
规范：tmp_xxx
只要加上 tmp 开头即可，其他名字随意，注意 tmp 开头的表不要用来实际使用，只是测试验证而已。
4) 维度表
维度表是基于底层数据，抽象出来的描述类的表。维度表可以自动从底层表抽象出来，也可以手工来维护。
规范：dim_xxx
维度表，统一以 dim 开头，后面加上，对该指标的描述。
5) 手工表
手工表是手工维护的表，手工初始化一次之后，一般不会自动改变，后面变更，也是手工来维护。
一般来说，手工的数据粒度是偏细的，所以暂时统一放在 dwd 层，后面如果有目标值或者其他类型手工数据，再根据实际情况分层。
规范：dwd_业务域_manual_xxx
手工表，增加特殊的主题域，manual，表示手工维护表。
3. 指标命名规范
1) 公共规则
- 所有单词小写
- 单词之间下划线分割（反例：appName 或 AppName）
- 可读性优于长度 (词根，避免出现同一个指标，命名一致性)
- 禁止使用 sql 关键字，如字段名与关键字冲突时 +col
- 数量字段后缀 _cnt 等标识...
- 金额字段后缀 _price 标识
- 天分区使用字段 dt，格式统一（yyyymmdd 或 yyyy-mm-dd）
- 小时分区使用字段 hh，范围（00-23）
- 分钟分区使用字段 mi，范围（00-59）
- 布尔类型标识：is_{业务}，不允许出现空值
2) 指标命名规范
结合指标的特性以及词根管理规范，将指标进行结构化处理。
- 基础指标词根，即所有指标必须包含以下基础词根：
- 业务修饰词，用于描述业务场景的词汇，例如trade-交易。
3.日期修饰词，用于修饰业务发生的时间区间。
4.聚合修饰词，对结果进行聚集操作。
5.基础指标，单一的业务修饰词+基础指标词根构建基础指标 ，例如：交易金额-trade_amt。
6.派生指标，多修饰词+基础指标词根构建派生指标。派生指标继承基础指标的特性，例如：安装门店数量-install_poi_cnt。
7.普通指标命名规范，与字段命名规范一致，由词汇转换即可以。
参考
本文档规范依据来源参考：
- 《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》
- 《数仓工具箱：维度建模权威指南》
- 最强最全面的数仓建设规范指南
- 美团数据平台及数仓建设实践，超十万字总结
