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      作為一名數據分析師，我們在數據庫進行數據分析查詢的時候，會有挺多不同的表結構，有寬表、窄表、全量表、增量表、快照表、流水表等等，那具體是什么意思，接下來我們逐一進行介紹。

一、寬表與窄表

     寬表，顧名思義，就是字段列比較多的 數據庫表，長的有上百列、幾百列字段，短的也會至少有幾十個字段，它是把不同數據庫表、不同維度、屬性關聯的字段放在統一歸到一張大表里面存儲，這種類型的表的好處是信息較為全面和完整，這也意味著有提供更多的業務價值，便捷數據分析人員查詢，提高查詢性能，那寬表既然說的有這么好，那是不是數據庫都要去設計成寬表呢？答案是否定的，寬表也會有不好的地方，首先它接入較多維度的數據，會造成數據維度更細，數據列有大量重復數據，占用較多的存儲空間。此外如果業務需求稍微有變化，那就需要重新設計另外一張新的寬表，造成寬表的復用度降低且靈活性也就變得較差，后續系統的開發效率也較低。如果只考慮數據僅僅是滿足業務目標服務，就缺少了對過程的思考與建設，也就是陷入到比較極端的開發狀態中，所以要盡量以最低的開發成本滿足多樣的業務需求，所以寬表也是把雙刃劍。

     比如物流倉儲的全鏈路報表，從店鋪訂單生成、倉庫生產波次響應、出庫單生成、打單、復核、包裝、出庫、退貨等環節數據。快遞全鏈路報表，從電商平臺下單、流轉、攬收、交件、轉運、分發、簽收、退改等操作掃描節點以及對應維度明細數據全部囊括。

      窄表就是單獨存儲某一類型的字段表，就拿物流倉儲報表舉例，比如有商品基本信息表，包含商品編碼、商品名稱、商品的長、高、寬、體積、重量等等，還有倉儲SKU表，存儲了包括SKU_ID號、商品的類型、商品的款式、商品的顏色等字段，還有出庫單表，存儲了包括平臺訂單號，付款時間，出庫單類型，店鋪名稱，店鋪編碼，出庫單號, 運單號, 出庫時間, 倉庫編碼，出庫件數，是否預售等等字段。

二、全量表與增量表

     全量表顧名思義就是存儲了全部數據的表，但它是記錄更新周期內的全量數據，無論數據是否有變化都需要記錄。所有全量表有這么些特征，它是存儲當前最新狀態的全部數據，無論是變化的或沒有變化的；其次它是沒有分區的，所有數據都存儲在一個分區中，每次往全量表里寫的數據都會覆蓋原來的數據，所以全量表他是不記錄歷史數據的，只有截止到當前最新的、全量的數據。如下示例，假設001、002用戶分別在1.12、1.13號生成了2個訂單取消動作，在1.13號新增了003用戶生成的新訂單和1.13號001用戶又重新下了單并完成支付。

    增量表就是記錄更新周期內的新增數據，即在原表中數據的基礎上新增本周期內產生的新數據，沒變化的數據不會被記錄，它有這么些特征，記錄每次增加的量，而不是總量，增量表是每次把新增的數據追加到原表中，存在分區，增量表中每次新增的數據每次單獨存儲在一個分區中，歷史分區中產生的數據記錄不發生變化。如下示例，假設用戶001在1.12號取消了個訂單，然后在1.13號的時候又新增了個訂單id, 所以存儲在1.13號的分區中，歷史的1.12的數據是不發生變化的。

     增量表中的分區時間是T日，實際代表第T日，快照表中時間分區T日，實際代表第T+1日，比如快照表中2.13號分區和2.12號分區實際分別對應2.14號和2.13號，它倆的數據相減就是實際時間2.13號到2.14號之間變化、增減的數據，也就是增量表里面2.13號分區的數據。

三、快照表、流水表和拉鏈表

      快照表，可以你把想象成一個照相機，比如每年除夕全家人在那個時點拍個全家福，你每年那個時點拍一張，各年時點拍照匯集成的圖片成為一個"年度照片集", 如1992年拍了一張，那這一年的快照就是保存了這一張，到了1993年除夕又拍了一張全家福照片，同時這一天又對1992的全家福照片做了圖片顏色處理，那就新增了一張照片，那么對應到1993年的快照就有了3張全家福照片。那對應到數據庫也是一樣，它也是截取過去某個時間的數據，一般是以天為一個時點，每個快照的數據單獨存儲在一個分區中，比如庫存快照表就是這樣，每天的0點過后，自動生成包括昨天在內的歷史所有店鋪對應倉庫所待售的庫存數據?？煺毡淼牡湫吞卣魇?/span>按照時間分區進行數據存儲，并存儲過去歷史到現在的分區數據。

      流水表，它是對于表的每一個修改都會被記錄，可以用于反映實際記錄的變更，它的典型特征是存儲了所有修改記錄的表，它與拉鏈表也有類似，不同的拉鏈表可以根據拉鏈粒度存儲數據，也就是存儲特定維度的數據變化記錄，而流水表存儲的是每一個修改記錄。

     拉鏈表，是一種維護歷史狀態以及歷史最新數據的表，記錄從開始到現在的一張表, 它包含過去和現在的記錄，一般通過增加start_date開始日期、end_date結束日期或vld_tm生效日期、ivld_tm失效日期。比如倉庫基礎信息表，存儲物流倉庫的名稱、編碼、面積、省份、城市、具體地理位置、倉庫負責人、開始運營時間、結束運營時間。比如快遞里面的機構表，可以儲存機構編碼、機構上級編碼、機構所屬省份、機構所屬市、機構所屬區縣、機構類別、主分撥中心、生效時間、失效時間、修改日期等。如下列的倉庫基礎信息拉鏈表，蘇州吳江倉在2021年1月3日開始運營，在2023年12月31日可能因為搬遷、改造等原因結束運營，之后在2024年1月1日又重新開始運作，則在新增數據庫表中添加新記錄，那拉鏈表對歷史的記錄也會有更新，同時保留歷史記錄，對應的也新增維護一條記錄。

四、臨時表與切片表

     我們在查詢復雜數據需求的時候，編寫Sql腳本的時候，需要用到嵌套關聯多張表取數，很多表需要建立中間表，也就是臨時虛擬表，一般通過With as來建立臨時表，建立臨時表的這部分查詢在同一個程序中只執行一次，并將查詢結果存儲在用戶的臨時空間中，可以被多次使用，直到整個程序結束。

witha as (select * from com.emp),b as (select * from com.dept)select * from a, b where a.depno = b.depno;

      切片表的話是一種數據表結構，他是根據基礎表的某一維度進行劃分的數據表，主要作用就是對數據進行分組、篩選、切片等操作，跟Excel表數據透視模塊的切片表類似，比如根據時間維度創建切片表，汽車銷售數據那會根據不同的時間段，如日或周維度進行切分，某電商平臺將一天24小時按1小時或更小維度分鐘來進行切分，對應行的交易流水數據；還有根據訂單來源進行切片，如根據淘寶、拼多多、抖音、快手、得物、唯品會、京東等平臺渠道來進行切分。

 五、事實表與維度表

       在數據倉庫中，維度表是一類與事實表相關的表格，主要用于對事實表中的數據進行統計、分析和報表生成。在數倉中，維度表用于描述事實表中的各個維度的屬性信息。通常使用維度對事實表中的數據進行統計、聚合計算。如訂單狀態下，維度表主要包括了從支付、發貨、交付和評價等多種狀態，如倉庫操作動作節點下，包括收貨入庫、核驗、上架、揀選、移庫、復核、出庫等掃描類型，維度表是對具體數字代碼的信息描述及狀態碼。

      在事實表是存儲與業務對象相關的數據的主表，根據數據的生命周期和特點，數據倉庫中的事實表可以分為不同類型，也稱周期快照事實表、累積快照事實表，主要用于記錄與業務對象相關的事務性數據，如電商平臺交易流水、出入庫數據等，記錄某個時間段內的業務數據度量和狀態度量的變化。周期性通常以年、月、周、日等為單位進行統計，與周期快照事實表不同，累積快照事實表沒有確定的周期，而是針對一個業務對象完全覆蓋一個事實的生命周期進行記錄，如快運運單的不同操作時點的數據記錄。