拉链表：它是一种维护历史状态，以及最新状态数据的一种表。拉链表也是分区表，有些不变的数据或者是已经达到状态终点的数据就会把它放在分区里面，分区字段一般为开始时间：start_date和结束时间：end_date。一般在该天有效的数据，它的end_date是大于等于该天的日期的。获取某一天全量的数据，可以通过表中的start_date和end_date来做筛选，选出固定某一天的数据。例如我想取截止到20190813的全量数据，其where过滤条件就是where start_date<=‘20190813’ and end_date>=20190813。
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `runoob_tbl`(
`runoob_id` INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT,
`runoob_title` VARCHAR(100) NOT NULL,
`runoob_author` VARCHAR(40) NOT NULL,
`submission_date` DATE,
PRI...
添加语句 INSERT插入语句:INSERT INTO 表名 VALUES (‘xx’,‘xx’)不指定插入的列INSERT INTO table_name VALUES (值1, 值2,…)指定插入的列INSERT INTO table_name (列1, 列2,…) VALUES (值1, 值2,…)查询插入语句： INSERT INTO 插入表 SELECT * FROM 查...
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数据仓库中的表的基本类型有维度表、事实表、子维度表、桥接表等几类。其中子维度表即雪花模型由支架维度技术处理，桥接表用来处理多值维度或层级结构。
数据仓库中需要加载的各类表之间有相互依赖的关系，所以加载时需要以一定的顺序进行加载。下面是一些加载的基本原则：
1) 子维度表加载成功后，再加载维度表。
2) 维度表加载成功后，再加载桥接表。
3) 子维度表、维度表和桥接表都加载成功后，再加载事实表。
这个加载顺序可以通过主外键的关系来确定。
根据Kimball的数据仓库理论，事实表分为三种类型：交易事实表、周期快照事实表和累积快照事实表。以下是这几种事实表之间的区别。
实体表
实体表，一般是指一个现实存在的业务对象，比如用户，商品，商家，销售员等等。大家可以自行想象假如你是老板，你会怎么登记你顾客的信息，那么这个顾客的信息，就是对应实体表里面的一条数据。。。
维度表
维度表，一般是指对应一些业务状态，编号的解释表。也是对事实的描述信息，也就是这件事到底是啥样。也可以称之为码表。每一张维表对应现实世界中的一个对象或者概念。
比如地区表，订单状态，支付方式，审批状态，商品分类等等。
事实表
事实表中的每行数据代表一个业务事件（比如说你在淘宝上下单、支付、退款、评价等各种行为都算作一个事件）。那么“事实”这个术语表示的是业务事件的度量值（我们可以统计次数、个数、金额等）
拉链表
拉链表是针对数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的，顾名思义，所谓拉链，就是记录历史。记录一个事物从开始，一直到当前状态的所有变化的信息。
流水表
流水表存放的是一个用户的变更记录，比如在一张流水表中，一天的数据中，会存放一个用户的每条修改记录，但是在拉链表中只有一条记录。
这是拉链表设计时需要注意的一个粒度问题。我们当然也可以设置的粒度更小一些，一般按天就足够。
电子表格（Spreadsheet），又称电子数据表，是一类模拟纸上计算表格的计算机程序。它会显示由一系列行与列构成的网格。单元格内可以存放数值、计算式、或文本。电子表格通常用于财务信息，因为它能够频繁的重新计算整个表格。
实体表，维度表，拉链表，流水表~~
全量表：全量表没有分区，表中的数据是前一天的所有数据，比如说今天是24号，那么全量表里面拥有的数据是23号的所有数据，每次往全量表里面写数据都会覆盖之前的数据，所以全量表不能记录历史的数据情况，只有截止到当前最新的、全量的数据。
快照表：也叫切片数据，那么要能查到历史数据情况又该怎么办呢？这个时候快照表就派上用途了，快照表是有时间分区的，每个分区里面的数据都是分区时间对应的前一天的所有全量数据，比如说当前数据表有3个分区，24号，25号，26号。其中，24号分区里面的数据就是从历史到23号的所有数据，25号分区里面的数据就是从历史到24号的所有数据，以此类推。
增量表：就是记录每天新增数据的表，比如说，从24号到25号新增了那些数据，改变了哪些数据，这些都会存储在增量表的25号分区里面。上面说的快照表的25号分区和24号分区（都是t+1，实际时间分别对应26 号和25号），它两的数据相减就是实际时间25号到26号有变化的、增加的数据，也就相当于增量表里面25号分区的数据。
拉链表：它是一种维护历史状态，以及最新状态数据的一种表。拉链表也是分区表，有些不变的数据或者是已经达到状态终点的数据就会把它放在分区里面，分区字段一般为开始时间：start_date和结束时间：end_date。一般在该天有效的数据，它的end_date是大于等于该天的日期的。获取某一天全量的数据，可以通过表中的start_date和end_date来做筛选，选出固定某一天的数据。例如我想取截止到20190813的全量数据，其where过滤条件就是where start_date<=‘20190813’ and end_date>=20190813。
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。（一句话，空间换时间，便于训练迭代、减少表关联数量，修改少量数据时不需要改多张表）
窄表：严格按照数据库设计三范式。尽量减少数据冗余，但是缺点是修改一个数据可能需要修改多张表。
1) 子维度表加载成功后，再加载维度表。
2) 维度表加载成功后，再加载桥接表。
3) 子维度表、维度表和桥接表都加载成功后，再加载事实表。
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