如上文所说，一个基本的数据仓库分为贴源层，历史层，数据模型层
本文主要来讲一下历史层(his），重点是如下三个方面
1.历史层的数据清洗
2.历史层的数据存储
3.历史层的数据校验
历史层，顾名思义，就是保存所有的历史数据，我们知道数据仓库的一个原则就是数据是不变的，就是说进来了的数据就不做更改，不做删除，那这个不做更改，不做删除，主要体现在的就是历史层。
数据仓库体系是一个OLAP体系，主要用来分析历史数据的，那么历史层数据的保存就显得异常的重要。
一.历史层的数据清洗
到了历史层，其实对清洗的要求也不会很高，如果在ODS层做了基本的清洗，那么在历史层要做的清洗就更少了。历史层因为是保存历史的数据，简单的理解就是把ODS的数据全部都存一遍，历史层的粒度最好还是保持最细的粒度，在历史层来说，相对更为重要的应该是存储了。本文也主要讲述历史层的存储
二.历史层的数据存储
历史层的数据存储主要有4种，1.全量，2.增量切片，3.全量切片，4.拉链
1.全量
如前面ODS讲到的，如果我们是全量把数据导入到ODS的，我们会根据业务需要，如果是缓慢变化的，或者确认这种变化后对我们的业务作用基本可以忽略不计的，我们通常就采取全量的方式存储，这样的存储方式其实是和ODS里面一样的。
2.全量切片
如前面ODS讲到的，如果我们是全量把数据导入到ODS的，如果数据量不是很大的话，我们通常考虑全量切片的方式。就是把每一次全量抽取过来的数据都保存下来，然后在后面加一个操作时间字段
这里要讲一下选择全量存储，还是全量切片存储的问题
对于数据仓库来说，因为要保存历史的数据，历史的变化，那么在这种原则下，我们肯定优先选择全量切片存储了。但是，我们还需要考虑其他的存储和实际的业务情况。
(1)个就是存储空间的问题，假设一张很大的表从源体系全量抽取的，每天1个T，一年下来就365T，hive中再乘以3，那对存储空间的要求实在太多了。可能这张表变化的字段就是一个一年就用一次的字段。从存储和使用比来说，划不来。
(2)个就是使用问题，在hive这种有分区的数仓体系中还好，如果是oracle，TD等数据仓库，如果这张表存储了1年的数据，我要查一个某一天的数据的某一部分，可能怎么样都没法查出来了
所以通常的原则，1.是小表，变化比较频繁的表，变化的字段比较重要，并且经常要进行历史对比的表，考虑全量切片
如果是变化比较慢，并且变化的字段基本不用的，就全量存储就好，比如，一张地区维度表，把北京市统一改为北京存储了，其实就没有必要每天都存一遍了。
(3).就是数据量大，变化的字段比较缓慢的，这样也考虑用全量表
那么这里问题就来了，如果数据量大，又变化的字段比较重要呢？
也许这真的就是数据存储中的一个难题了，现在大数据量，又变化快的情况，可能主要使用的还是增量切片的方式，
3.增量切片，就是把新增的数据存储下来，或者说变化的数据存储下来，一般来说，这是当前一种主要的存储形态
主要优点有2个：
1> 增量数据相对全量数据来说，量级会少好多，会节省很多存储空间
2>每天存储变化的值，在我们做相关使用时，效率会更高，总体的数据量级会少
4.拉链表
拉链表对于很多人来说可能比较陌生，一般做数据仓库没做个一年，可能都不会接触到这种类型的表，并且目前考虑用这种表存储的情况，实际来说比较少，这里就说两点：1.拉链表本质上适合与缓慢变化的大量数据集，2.拉链表的使用不方便。
三.历史层的数据校验
历史数据的准确性，是数据仓库分析的基础，对于历史数据的校验，其他也遵循通用的校验方法，因为多了历史数据缘故，还可以加一些趋势性的校验方法，比如同比，环比的数据总量，某一类指标的变化阈值，都可以根据历史数据做一定的预警
