从 DWD 到 DWS / ADS，一行发生了什么变化？
沿着 DWD → DWS → ADS 的快照切换，观察账户明细如何收敛为存款余额指标。
从 4 行账户明细到 1 行指标，消失的行去哪了？
从 DWD 到 DWS / ADS，一行发生了什么变化？
同一批余额经过标准化、主题聚合和指标筛选后，行数会变化。每次变化都要重新说清楚：现在的一行代表哪一组业务事实。
聚合不是把数字简单相加；它同时把明细的行含义改成了业务分组。
核心概念
聚合后的数据粒度
GROUP BY 保留的字段共同决定输出的一行代表什么。DWS 的一行不再代表某个账户，而代表一个快照日和一组指标维度。
DWD 还保留哪些事实？
DWD 的 4 行分别对应 A001、A002、A003、A004 在 2026-09-30 的账户余额。即使 A003 缺少客户关联、A004 缺少产品关联，它们仍然是已经发生的余额快照，不能在聚合前凭空消失。
这一步承接第 02 章的判断：数据粒度要能说清楚；这里关注的是加工后的一行含义如何变化，不再重新讲建模理论。
- DWD：一行 = 一个账户 × 一个快照日。
- DWS：一行 = 一个快照日 × 机构 × 客户口径 × 产品 × 币种。
- ADS：一行 = 一张存款余额指标卡 × 一个快照日。
分层快照 · 观察行含义变化
切换一层，重新读一行
在 ODS、DWD、DWS、ADS 之间切换，查看当前层的行数、金额字段和一行代表什么。目标指标会在 ADS 收敛为 300,000。
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DWS 不是“把所有余额加成一行”
DWS 保留指标复用需要的分组字段。A001 和 A002 都属于杭州分行、小微、定期、CNY，所以它们在 DWS 合并成 300,000；A003 的客户口径为空，A004 的产品类型为空，分别落在另外的分组里。
到了 ADS，系统只取指标卡指定的那一组。行数减少不是数据丢失，而是每一层承担的查询问题不同。
可选进阶实验 · 真实 SQL
亲手写一遍这条聚合 SQL
在浏览器里用真实 SQL 引擎（DuckDB）复现 DWD → DWS 聚合：改 WHERE 看统计范围，改 GROUP BY 看一行代表什么，并用确定性参考快照对照结果。默认折叠，不打开就不加载 SQL 引擎。