一、维度表和事实表区别？
1.事实表
每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表，事实表是对分析主题的度量，它包含了与各维度表相关联的外键，并通过连接(Join)方式与维度表关联。
事实表的度量通常是数值类型，且记录数会不断增加，表规模迅速增长。例如，现存在一张订单事实表，其字段Prod_ id(商品id)可以关联商品维度表、TimeKey(订单时间)可以关联时间维度表等。
2.维度表
维度表可以看作用户分析数据的窗口,维度表中包含事实数据表中事实记录的特性,有些特性提供描述性信息,有些特性指定如何汇总事实数据表数据，以便为分析者提供有用的信息。
维度表包含帮助汇总数据的特性的层次结构，维度是对数据进行分析时特有的一个角度，站在不同角度看待问题，会有不同的结果。例如，当分析产品销售情况时，可以选择按照商品类别、商品区域进行分析,此时就构成一个类别、区域的维度。维度表信息较为固定，且数据量小，维度表中的列字段可以将信息分为不同层次的结构级。
二、深入解读SQL维度表：如何优化数据仓库设计
什么是SQL维度表？
在数据仓库和商业智能的世界中，SQL维度表是理解数据库模型的重要组成部分。维度表通常用于存储与要分析的数据相关的属性信息。这些属性提供了上下文，使得我们能够从不同的角度分析和理解数据。维度表通常与事实表结合使用，以完成多维分析。
维度表的结构
维度表的结构通常包括多个列，这些列用于描述与某个实体（例如客户、产品或时间）相关的属性。常见的结构包括：
- ID字段：用于唯一标识每一行数据，通常为主键。
- 描述字段：提供有关维度的详细说明，例如，客户维度表中的客户姓名、地址。
- 特性字段：提供与实体相关的更多属性，例如，产品维度表中的产品类别、品牌。
- 时间戳字段：表示数据的最后更新或创建的时间。
维度表的特点
维度表有几个显著的特点，使其在数据分析中不可或缺：
- 高归一化：维度表通常保持相对较高的向量完整性，以减少数据冗余。
- 可读性：维度表中的数据通常是人类可读的，便于用户理解和分析。
- 灵活性：维度表可以很容易地扩展，随业务需要增加新的属性字段。
- 支持多维查询：允许用户通过各种维度进行复杂的查询。
维度表与事实表的关系
在数据仓库的星型模式或雪花模式中，维度表和事实表是紧密关联的。维度表提供了事实表中的数据的详细背景。例如，销售数据可以存储在事实表中，而客户信息、产品信息和时间信息则存储在相应的维度表中。这样的设计使得在分析时可以更容易得出有价值的商业见解。
如何设计维度表
设计一个好的维度表需要考虑几个关键因素：
- 选择合适的维度：维度表的选择应基于业务需求，确保所选维度对分析是有意义的。
- 确定主键：每个维度表都必须有一个主键来唯一标识每一条记录。
- 定义属性：清晰地定义维度的每个属性，确保所有相关信息都得到妥善记录。
- 考虑数据变化：设置适当的策略来管理维度数据的变化，例如使用慢变维（Slowly Changing Dimensions, SCD）策略。
优化维度表的性能
为了确保维度表在查询时具有良好的性能，以下是一些优化建议：
- 使用索引：为维度表中常用的查询字段创建索引，以提高检索速度。
- 减少不必要的列：仅保留必要的字段，以减少存储空间，并提高查询效率。
- 定期维护和清理：定期检查和维护数据，清理无用的记录，以保持数据质量。
- 数据分区：对大型维度表进行分区，使得查询的速度更快，同时简化管理。
常见的维度建模方法
不同的业务需求可能需要采用不同的维度建模方法。以下是几种常见的方法：
- 星型模型（Star Schema）：在此模型中，事实表位于中心，周围是多个维度表，以简化查询。
- 雪花模型（Snowflake Schema）：在此模型中，维度表可能会进一步归一化为多个表，以减少数据冗余。
- 林形模型（Galaxy Schema）：也叫事实星型模型，适合需要多个事实表和维度表之间复杂关系的大型数据集。
维度表在实际应用中的案例
在实际业务中，维度表得到了广泛应用，以下是一些具体的案例：
- 零售行业：在销售分析中，维度表可能包括产品维度、客户维度、商店维度等，以分析不同维度对销售的影响。
- 金融行业：客户维度表可以包含账户信息、客户基本信息等，帮助分析客户行为和交易模式。
- 旅游行业：旅游公司可利用维度表对客户的旅游偏好、住宿地点等进行分析，提高市场营销效果。
结论
SQL维度表在数据仓库设计中起着至关重要的作用，合理的设计和优化可以大大提高数据分析的效率和准确性。通过理解维度表的结构、特点及其与事实表的关系，企业可以更好地利用数据进行决策支持。希望本文能够帮助读者深入理解维度表，从而在实际工作中提升数据分析的能力。
感谢您阅读这篇文章，希望通过本篇文章，您能够对SQL维度表有更深的了解，并能够在实际项目中灵活应用，有效支持您的数据分析工作。
三、仓库怎么分事实表和维度表？
仓库分事实表和维度表，仓库一般都是一排排的格子，将排排格子标记成一个空间，每一个空间存储什么样的物资，这就形成了维度表，比如说一排第五格，现在是空仓，一排第六格，现在是满仓。这就是纬度表。
仓库里存的东西就是各种实物，这就形成了仓库里的事实表，比如说仓库里现存50斤黄沙，60斤大米，60吨水泥，这就是事实表按种类分成不同的类型，然后依次记下来所剩多少单位。
四、事实表又叫？
事实表，即为事实数据表的简称。主要特点是含有大量的数据，并且这些数据是可以汇总，并被记录的。
每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实数据表可能包含业务销售数据，如现金登记事务所产生的数据，事实数据表通常包含大量的行。
五、sql表结构？
SQL表结构语句
新建表：
create table t3(
id int not null primary key, # id为主键，且不能为空
name char(20) not null
);
语法：语法 create table 表名称( 字段名 字段名类型 字段描述符，字段名 字段类型 字段描述符);
删除表：
drop table t3;
语法：drop table 表名称；
修改表：
复制代码
alter table t2 add(score int not null); #新增列（字段，且不能为空）
语法：alter table 表明称 add(字段名 类型 描述符)；
alter table t2 drop column score; #删除列
语法：alter table 表名 drop colunm 字段名，drop colunm 字段名；
alter table t2 change name score int(22) not null; #修改列
语法：alter table 表名 change 旧字段名 新字段名 新字段描述符
复制代码
清除表数据（可使表自增id从1开始）：
truncate table scheduling_plan_week;
语法：truncate table 表名
六、维度表设计原则？
每个维表必须有而且只有一个最明细层作为该维表的颗粒度。
· 任何一个维表若被多个事实表使用，该维表应作为公共维表来设计。
· 除非出于性能考虑，否则每一个非键属性应只出现在一张维表里。
· 需要记录属性变化的维的主键应该是使用代理键，并使用具有业务含义，业务用户可识别的代码作为自然键。业务系统自带的代理键不能做为维表的主键。
· 维表应尽量保存业务使用的代码和ID，以及描述信息。
· 维表的主键（代理键）应做为事实表的外键包含在事实表内。
· 每个维表中要有相应的行记录来处理特殊的情形来避免在事实表中置空值。如记录不存在，以及迟到的维记录。
七、SQL怎么合并表？
select * into 新表名 from (select * from T1 union all select * from T2) 这个语句可以实现将合并的数据追加到一个新表中。 不合并重复数据 select * from T1 union all select * from T2 合并重复数据 select * from T1 union select * from T2 两个表，表1 表2 如果要将 表1的数据并入表2用以下语句即可 insert into 表2(字段1,字段2) select 字段1,字段2 from b1 注意，必须把字段名全部写清楚，而且不允许把自动编号进去写进去，要合并自动编号字段必须重写一个算法一条一条记录地加进去1 insert into b1 select * from b22 select * into newtable from (select * from b1 union all select * from b2)
八、sql临时表不能导入excel表？
看这个 好像是EXCEL连接出的问题。可以安装高级版本的EXCEL，我之前也遇到过。有可能是调用 出了问题，试一下下面的 --从Excel文件中,导入数据到SQL数据库中,很简单,直接用下面的语句: /*===================================================================*/ --如果接受数据导入的表已经存在 insert into 表 select * from OPENROWSET('MICROSOFT.JET.OLEDB.4.0' ,'Excel 5.0;HDR=YES;DATABASE=c:\test.xls',sheet1$) --如果导入数据并生成表 select * into 表 from OPENROWSET('MICROSOFT.JET.OLEDB.4.0' ,'Excel 5.0;HDR=YES;DATABASE=c:\test.xls',sheet1$)
九、sql创建表主键？
数据库中创建表(包括创建主键,外键,非空列,唯一)
创建主键(三种方法)
****************
创建学生表:
第一种:
create table student
(sno char(5) primary key,/*学号*/ /*可以直接指定主键*/
sname char(20) not null,/*姓名*/
ssex char(3) not null,/*性别*/
sage integer not null,/*年龄*/
sdept char(15);/*系别*/
第二种:
create table student
(sno char(5) not null,
constraint pk_student /*可以指定主键名称*/
primary key (sno),
sname char(20) not null ,/*非空,不可重复*/
ssex char(3) not null,
sage integer ,
sdept char(15));
第三种:
创建课程表:
create table course
(cno char(5),/*课程号*/
cname char(20) not null unique,/*课程名,非空,不可重复*/
cpno char(5),/*前置课程号(学此课之前必修课)*/
ccredit number);/*学分*/
通过修改表,设置主键.
alter table course
add constraint pk_course
primary key (cno);
*************
十、sql跨表查询？
用 商品编号（spbh）作为前1 2 3表的连接、供货单位编号(dwbh)作为2 4表的连接，最终就4个表都穿起来了进行查询：
select spml.spbh, spml.ggxh, wldw.dwmc, sum(rkd2.rksl) - sum(ckd2.cksl)
from spml, rkd2, ckd2, wldw
where spml.spbh = rkd2.spbh(+) --(+)表示不一定已经买过
and spml.spbh = ckd2.spbh(+) --(+)表示买了后不一定已经用过
and rkd2.dwbh = wldw.dwbh
group by spml.spbh, spml.ggxh, wldw.dwmc, wldw.dwbh --汇总的依据