宽表的概念

基本概念
宽表从字面意义上讲就是字段比较多的数据库表。通常是指业务主题相关的指标、维度、属性关联在一起的一张数据库表。

由于把不同的内容都放在同一张表存储，宽表已经不符合三范式的模型设计规范，随之带来的主要坏处就是数据的大量冗余，与之相对应的好处就是查询性能的提高与便捷。

这种宽表的设计广泛应用于数据挖掘模型训练前的数据准备，通过把相关字段放在同一张表中，可以大大提高数据挖掘模型训练过程中迭代计算时的效率问题。

应用

数据仓库应用中，宽表模型以结构简单，模型容易理解，数据访问效率等优势，被业界广泛采用。

所谓宽表就是，基于某个实体分析对象而建立的一个逻辑数据体系，由实体的维度、描述信息、以及基于这个实体一系列度量组成。

它是一个逻辑的概念，在物理实现中不可能就针对一个实体对象建立一个大宽表。

因为这样，对于，刷新效率，容错能力，扩展能力都是一个很大的挑战，如何设计和组织宽表的体系结构呢？

其实，我们回到软件设计的基本思想-高内聚，低耦合。我们要从在业务、ETL刷新、指标属性、数据来源等角度，让高度内聚的属性、描述、度量放在一个表中。

基本可以从两个维度矩阵进行切割：

第一：按实体属性可能涉及的业务范围进行划分

第二：按业务指标的历史周期属性进行划分，在历史周期上我们可以分为以下几类：

1、当前用户的基本属性和维度，数据相对静态，修改较少。统计的集合包括所有实体对象。

2、用户在统计日发生的行为度量指标。这类数据可以根据行为的增量数据就是，统计集合仅仅是当前统计日发生过行为的实体对象。

3、用户在最近一个周期内的度量指标累计，它由统计日发生的行为度量指标在历史上聚合而成。可以根据业务需要可以就是自然月，自然周。或是最近周、最近月移动聚合数据。它统计的集合是最近一段时间内发生过行为的实体对象。

4、根据用户历史行为而衍生出的度量维度以及用户当前存量类指标（比如余额，总的产品数，当前总的帐户数）比如第一行为的时间，最后一次行为的时间，统计的集合包括所有发生过一次行为的实体对象。

宽表和窄表的建设该如何选择？

这个问题相信纠结了很多从是数据库开发、数据仓库开发和后台开发人员；

单单考虑这个问题，难给出一个绝对的答案；

本人从事数据仓库开发工作到现在已经有一年半时间了，对于这个问题，我也曾经纠结过，但是是否有绝对的答案呢？

事实上任何东西都没有绝对的说法。

需求
考虑这样的一个问题，一个公司有这样的一个需求：

设计销售领域的订单事实表，该事实表应该包含哪些维度和度量？
事实表和维表该分别如何去设计？

好了，我们把关键信息拿出来，首先我们要有
维度包括：销售员、销售员所属部门、下订单的时间；
度量：销售量；

那么，订单事实表，其实就是一个商品销售的清单；

模型一
依照这个思路，我们建立的第一个模型可能是以下这样的：

单单看上去，貌似是符合我们的问题的需要，而且符合数据库的范式设计：没有冗余字段；

但是情况真的就是这样吗？

答案是否定的，确实对于一般的OLTP系统而言这样的表设计确实减少了冗余和，增删改查等操作也很方便，但是往往对于我们的统计系统、OLAP、数据挖掘而言，情况却并非如此。

举个例子：我们要统计每个部门各自的销售量为多少？

那么对于上表,sql是这样的：

select a.*,b.sid into #dep_saleser from department a,saleser_dim b on a.dep_id = b.dep_id;

select count(1),a.dep_name from #dep_saleser a,order_fact b on a.sid=b.sid group by a.dep_name;

模型二
对于这么一个简单的需求已经要写两了sql去实现了，其实数据库表模型的的设计是灵活的，我们完全可以根据我们的业务去设计我们的数据表；

考虑到部门和销售员可以是同属于销售者这个维度，只是他们是有上下级别关系的那么依照这个思路，我们的模型可以建立为下面这样：

模型二

那么统计每个部门各自的销售量，可以用如下sql去实现：

select count(1),a.dep_name from saleser_dim a,order_fact b on a.sid=b.sid group by a.dep_name;

确实对于这个模型而言，有些情况下会出现冗余（填写用户，没有填写部门；填写部门没填写用户）；但是对于提取数统计的逻辑又相对来说要简单了好多；

模型三
考虑到要实现取数简单，我们还可以想出另外一种方法：

模型三

看上去好像不错哦~~，取数据也就一句sql就搞掂了，但是却是最最槽糕的情况，有可能一个销售员，前几天登记的部门是a，但是其实他的所属于的部门为b，那么对于上面这个模型，我们得改动销售员和订单表；而对于上面的其他两个模型都仅仅需要改动一张表就行了，造成查询数据部一致往往也就是这种数据模型所造成的。

所谓的宽表就是字段比较多的表，包含的维度层次比较多，造成冗余也比较多，毁范式设计，但是利于取数统计，而窄表往往对于OLTP比较合适，符合范式设计原则