一个源表只允许被同步一次全量初始化 和 增量的同步处理逻辑要清晰以统计如期和时间进行分区存储自动填充在源表中不存在的字段 表分类和生命周期 ODS流水全量表
不可再生的永久保存；日志可按留存要求；按需设置保留特殊日期数据；按需设置保留特殊月份数据； ODS镜像全量表
推荐按天存储对历史变化进行保留最新的数据存储在最大的分区历史数据按需保留 ODS增量数据
推荐按天存储有对应全量表的，建议只保留14天的数据无对应全量表的永久保留 ODS ETL过程中的临时表
推荐按需保留最多保留7天建议用完既删，下次使用再生成 BDSync 非去重数据
通过中间层保留，默认用完及删除，不建议保留 数据质量
- 全量表必须配置唯一性字段标识对分区空数据进行监控对枚举类型字段进行枚举变化和分布监控ODS表数据量级和记录数做环比监控ODS全表必须要有注释
维度的组合和拆分公共维度在不同的物理表中的字段名称、数据类型、数据内容必须保持一致
组合原则：
将维度与关联性强的字段进行组合，一起查询，一起展示，两个维度必须具有天然的关系，如：商品的基本属性和所属品牌。
无相关性：如一些使用频率较小的杂项维度，可以构建一个集合杂项维度的特殊属性。
行为维度：经过计算的度量，但下游当维度处理，例：点击量 0-1000,100-1000等，可以做聚合分类。
拆分与冗余：
存储及生命周期管理针对重要性，业务相关性、源、使用频率等可分为核心表、扩展表。 数据记录较大的维度，可以适当冗余一些子集
- 3 个月内最大访问跨度<=4 天时，建议保留最近 7 天分区；3 个月内最大访问跨度<=12 天时，建议保留最近 15 天分区；3 个月内最大访问跨度<=30 天时，建议保留最近 33 天分区；3 个月内最大访问跨度<=90 天时，建议保留最近 120 天分区；3 个月内最大访问跨度<=180 天时，建议保留最近 240 天分区；3 个月内最大访问跨度<=300 天时，建议保留最近 400 天分区；
建议按天分区。
- 3 个月内最大访问跨度<=4 天时，建议保留最近 7 天分区；3 个月内最大访问跨度<=12 天时，建议保留最近 15 天分区；3 个月内最大访问跨度<=30 天时，建议保留最近 33 天分区；3 个月内最大访问跨度<=90 天时，建议保留最近 120 天分区；3 个月内最大访问跨度<=180 天时，建议保留最近 240 天分区；3 个月内最大访问跨度<=300 天时，建议保留最近 400 天分区；
**事务型事实表设计准则 **
基于数据应用需求的分析设计事务型事实表，结合下游较大的针对某个业务过程和分析指标需求，可考虑基于某个事件过程构建事务型实时表；一般选用事件的发生日期或时间作为分区字段，便于扫描和裁剪；冗余子集原则，有利于降低后续 IO 开销；明细层事实表维度退化，减少后续使用 join 成本。 周期快照事实表
周期快照事实表中的每行汇总了发生在某一标准周期，如某一天、某周某月的多个度量事件。粒度是周期性的，不是个体的事务。通常包含许多事实，因为任何与事实表粒度一致的度量事件都是被允许的。 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。 DWS公共层的设计规范
聚集的基本原则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。
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。 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。
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。
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。
