数仓项目

数仓项目是“数据仓库”模式下开发和管理的单元；创建一个数仓项目，必须基于一个数仓引擎，也必须绑定一个数据库。

数仓引擎

数仓引擎对应于DMS中管理的数据库实例，数据仓库目前支持的数据库类型包括：ADB for MySQL 3.0、ADB for PostgreSQL、RDS for MySQL。此外，用做数据仓库的数据库实例必须处于安全协同模式下（管控模式的说明请参考这里）。

数据集成提供了不同数据库之前传输数据的能力，方便用户将数据汇聚到数据仓库中进行开发。按实时性的不同，我们分为了实时同步、离线同步两种。

实时同步采用阿里云DTS的数据同步功能，可以保证数据能实时同步到目标数据库中，是打造实时数仓的基础，具体的收费、购买、配置参考这里。

离线同步采用阿里云DTS的数据迁移功能，离线批量地将数据迁移到目标数据库中，还可结合调度实现周期性增量同步，如：每日增量。

内部表（简称：内表）是真实存在于数仓引擎中的表，是数仓开发过程中数据加工、存储和交换的主要对象。内表可关联主题，打上业务标签；也可关联层级，实现数仓的分层管理。

外部表（简称：外表）是指数仓引擎之外、其他系统里的表。外部表需要在数仓开发中先定义，然后才能使用。当用户有少量数据存储在外部系统里，外表是一种便捷的访问方式，可实现外表数据的便捷导入，也可与内表进行关联查询。

主题是根据业务情况进行纵向划分数据域的标签，DMS数据仓库当前支持两级主题，例如：一级主题日志域根据业务场景可以拆分为曝光、浏览、点击等二级主题： theme

我们默认将数据仓库分为三层（可自行修改），自下而上为：数据引入层（ODS，Operation Data Store）、数据公共层（CDM，Common Data Model）和数据应用层（ADS，Application Data Service）。

数据引入层（ODS，Operation Data Store）：将原始数据几乎无处理的存放在数据仓库系统，结构上与源系统基本保持一致，是数据仓库的数据准备区，主要完成基础数据引入到数据仓库的职责。
数据公共层（CDM，Common Data Model，又称通用数据模型层），包含维度表（DIM）、明细事实表（DWS）和公共汇总层（DWD），由ODS层数据加工而成。主要完成数据加工与整合，建立一致性的维度，构建可复用的面向分析和统计的明细事实表，以及汇总公共粒度的指标。
数据应用层（ADS，Application Data Service）：存放数据产品个性化的统计指标数据。根据CDM与ODS层数据加工生成。

提供内部表和任务节点的分类作用。

其他概念，例如任务流、变量定义、运维中心跟任务编排模式下一致。