 每天凌晨同步新增的 10 万条数据，并打上 

实例：整合 CRM 系统的用户基本信息 + 积分系统的用户等级 + 埋点系统的用户标签，生成一张唯一的 

。无论分析销售还是分析点击，都用这张表里的 

实例：输入：ODS 的订单表 + ODS 的订单详情表 + DIM 的商品表。处理：清洗掉测试订单，统一货币单位，将

 分组，计算当天的下单次数、总金额、退货金额。输出：

。效果：查询某用户一年的数据，只需扫描 365 行，而不是几千万行明细。

。处理：筛选出过去 30 天消费大于 1 万且最近 7 天未登录的用户，提取姓名和手机号。输出：

，直接供客服系统调用进行电话回访。

全流程案例演示：计算“2026 年 3 月 4 日各省份的销售总额”

老言带你们看一个指标是如何在各层流转的：

实例：源系统订单表 t_order 有 1000 万条数据。ODS 层表 ods_t_order_di 每天凌晨同步新增的 10 万条数据，并打上 dt='2026-03-04' 的分区标签。

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数据仓库分层架构详解：从ODS原始数据层到ADS应用层，5大层级各司其职。ODS层作为数据缓冲区，DIM层统一维度口径，DWD层处理明细数据，DWS层进行轻度聚合，ADS层直接对接业务应用。分层设计确保数据质量，提升查询效率，支持灵活扩展。

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