1.数仓是怎么建模的？
a. mysql->EZDML->根据外键把所有表关联起来
b. ods层
保持数据原貌不做任何修改，数据备份
Snappy压缩， 压缩速率是最高的 》 LZO》Gzip, 但是不支持文件切片，parquet列式存储，ORC是采用行列存储的，ORC的对比parquet压缩速率要高，导入速率也是最快的，可以考虑后期换成ORC
创建分区表 ，防止全表扫描
c. DWD
1.选择业务
要根据ADS指标去选，
2.声明粒度
其实就是一行数据干了什么事 ？ 一行信息代表一次下下单，一天的下单，一个月的下单，一般选择最小粒度，别聚合
3.确认维度
维度：时间，地域，用户，产品维度
4.确认事实
确认事实表的度量值： 比如，次数，金额，个数等
5.维度建模， 采用维度建模的星型模型，事实表为一级维度
6.维度退化：将产品表进行拆分，产品表，资源池表，地区维度
7.spark sql数据清洗，空值过滤，脱敏等，清洗到万分之一
8.snappy压缩+ 列式存储
DWS层：数据汇总层
宽表
1.怎么确定宽表？
站在维度的角度去看事实
2.宽表的字段是怎么来的呢？
站在维度的角度去看事实表的度量值
DWT:主题宽表
时间区间，业务事实的累计，这一层只保留三天数据，开始时间，结束时间
ads指标层
报表
指标：
1.用户活跃：在启动日志中统计不同设备的ID出现的次数，去重
2.用户新增：用户活跃表left join新增表，用户新增表中mid为空，即为用户新增
3.用户活跃：留存用户=前一天新增 join 今天的活跃， 今天的最后一次登陆日期为前一天的用户就是留存用户 留存率 = 留存用户/ 前一天新增用户
主维表：
1.产品表 opm_service_info
相关维表：opm_service_template (产品模板表) opm_serivce_atrr_template(产品属性表)，（多值属性，key v存储）
2.用户表 opm_user_user
相关维表：客户表，客户组织信息表：客户表：opm_customer
3.资源池表：opm_pool
4.用户区域表
DWS主题宽表来源
登陆次数： page_log计算user_id和最后登陆的页面不等于null
加购物车次数,商品收藏次数：动作日志表（action_log）判断 add页面参数，sum if进行聚合
用户点击备案次数：
用户操作云主机次数：
用户硬盘扩容次数等100多个行为日志
订单相关：订单事实表里面取数
DWT:（全量用户，保留2天数据）
登陆： 最近1/7/30登陆次数，登陆天数， login_count次数累加
累计登陆次数： sum(login_count)
首日活跃： 登陆日期最小值，需要查询用户维度表的create_time 9999分区
末日活跃： 登陆日期最大值
下单：
首日下单：min(if 订单次数》0)
末日下单：max(if 订单金额大于0)
统计：1/7/30 sum(if(日期< dateAdd())) 最后 用用户维度表left join nvl(count ,0)
ads:
用户行为统计： last ,pageId 不能存在环，桑基图，获取下一行的数据 ，然后加上id,避免环，然后通过row_number拼接成序号
用户指标统计：
划分数据域：
指标：
最近1日、7日、30日
新注册用户数： 找出每个用户的登陆日期
新增下单用户数：找出每个用户的首次下单日期
下单总金额：统计订单当天的最后总金额
下单用户数：使用sum(if()) 统计末次下单金额不为空
活跃用户中未下单用户数：使用sum(if)求末次最后金额等于0 并且最后登陆日期=今天的
流失用户数（user_churn_count）：七日前活跃，最近七日均未活跃， 这个很简单， 日期=今天，并且最后一次登陆时间为七天前
回流用户数：之前的流失用户，在今天活跃了 ，， 先求今天活跃用户数，再求出前一天的用户并且最后登陆时间为六天的数据，join后求count()
用户行为漏洞分析：
政企用户 互联网用户 私有云用户 ——》
维度：
政企用户id
私有云用户id
互联网用户id