寬表和窄表的建設該如何選擇？
這個問題相信糾結了很多從是數據庫開發、數據倉庫開發和后台開發人員；單單考慮這個問題，難給出一個絕對的答案；本人從事數據倉庫開發工作到現在已經有一年半時間了，對於這個問題，我也曾經糾結過，但是是否有絕對的答案呢？事實上任何東西都沒有絕對的說法。
考慮這樣的一個問題，一個公司有這樣的一個需求：
設計銷售領域的訂單事實表，該事實表應該包含哪些維度和度量？事實表和維表該分別如何去設計？
好了，我們把關鍵信息拿出來，首先我們要有維度包括：銷售員、銷售員所屬部門、下訂單的時間；度量：銷售量；
那么，訂單事實表，其實就是一個商品銷售的清單；
依照這個思路，我們建立的第一個模型可能是以下這樣的：
單單看上去，貌似是符合我們的問題的需要，而且符合數據庫的范式設計：沒有冗余字段；但是情況真的就是這樣嗎？
答案是否定的，確實對於一般的OLTP系統而言這樣的表設計確實減少了冗余和，增刪改查等操作也很方便，但是往往對於我們的統計系統、OLAP、數據挖掘而言，情況卻並非如此，舉個例子：我們要統計每個部門各自的銷售量為多少？那么對於上表,sql是這樣的：
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;
對於這么一個簡單的需求已經要寫兩了sql去實現了，其實數據庫表模型的的設計是靈活的，我們完全可以根據我們的業務去設計我們的數據表；考慮到部門和銷售員可以是同屬於銷售者這個維度，只是他們是有上下級別關系的那么依照這個思路，我們的模型可以建立為下面這樣：
那么統計每個部門各自的銷售量，可以用如下sql去實現：
select count(1),a.dep_name from saleser_dim a,order_fact b
on a.sid=b.sid group by a.dep_name;
確實對於這個模型而言，有些情況下會出現冗余（填寫用戶，沒有填寫部門；填寫部門沒填寫用戶）；但是對於提取數統計的邏輯又相對來說要簡單了好多；
考慮到要實現取數簡單，我們還可以想出另外一種方法：
看上去好像不錯哦~~，取數據也就一句sql就搞掂了，但是卻是最最槽糕的情況，有可能一個銷售員，前幾天登記的部門是a，但是其實他的所屬於的部門為b，那么對於上面這個模型，我們得改動銷售員和訂單表；而對於上面的其他兩個模型都僅僅需要改動一張表就行了，造成查詢數據部一致往往也就是這種數據模型所造成的。
所謂的寬表就是字段比較多的表，包含的維度層次比較多，造成冗余也比較多，毀范式設計，但是利於取數統計，而窄表往往對於OLTP比較合適，符合范式設計原則；
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