数据仓库是数据驱动企业决策的关键所在，而在数据仓库的建设中，分层是一个重要的概念。了解数据仓库的分层对于准备参加数据仓库面试是至关重要的。
在数据仓库中，分层是指将数据按照其不同的用途和特性划分成不同的层次，使得数据的组织更加有条理和逻辑。一般情况下，数据仓库分为以下几层：
1、事实层
事实层是数据仓库的核心，它包含了企业的事实事件和度量值。事实层中的度量值通常是数值型的，用于衡量企业业务运营的绩效。例如，在销售数据仓库中，销售额、销售量、客户数等都是度量值。事实层中还包括了事实的修饰词，如时间、地点、产品等。
2、维度层
维度层包含了描述事实事件的相关信息，如时间、地点、产品等。维度层中的信息通常是以文本形式存在的，难以直接进行计算，但有助于用户对事实进行多维度的分析。
3、汇总层
汇总层是对事实层中数据进行汇总的结果。汇总层的数据可以帮助用户更快地获取信息，同时减少计算量。例如，在销售数据仓库中，月销售额、年销售额等都是汇总层的数据。
4、DIM层
DIM层（Dimension Indented Modeling）是一种对维度进行层级划分的建模方法。在DIM层中，维度被划分为不同的层级，如时间维度中的年、季、月、日等层级。DIM层中的数据可以帮助用户更细致地分析数据，同时减少数据的存储量。
以上是数据仓库中常见的几层，不同的数据仓库可能有不同的分层方式。分层使得数据仓库中的数据更加有条理和易于管理，同时可以提高用户对数据的分析和决策效率。
在实际应用中，不同层次的数据通常存储在不同的物理设备上，以便于管理和维护。例如，维度层中的信息通常存储在关系型数据库中，而事实层中的数据则存储在基于行的存储格式中。同时，为了提高数据的查询效率，数据仓库中还会使用索引、预聚合等方式对数据进行优化。
总结：在数据仓库的建设中，分层是一个重要的概念。了解数据仓库的分层有助于提高用户对数据的分析和决策效率。
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