作为一个数据菜鸟，我们总是会听到一些别人“习以为常”的黑话。例如，在数据仓库中，必不可少地要和表、数据打交道。但是一堆不知所云的“表”，总会让我们头大。
01全量表\增量表\快照表
我们先从几个物理概念入手理解什么是流量、存量、增量（1）存量：系统在某一时点时的所保有的数量；（2）流量：是指在某一段时间内流入/流出系统的数量（3）增量：则是指在某一段时间内系统中保有数量的变化情况，但是常规意义上就是增加的量，增量=流入量–流出量
全量表
全量表无分区，每天凌晨流程执行完后，表中数据是截止到前一天的数据。以上图为例，查询全量表数据，就是的数据：ABC，以此类推。
增量表
增量表按天分区，分区字段为dt=YYYYMMDD,每一天的分区会存放在那一天所产生的增量数据（insert,update的数据），注意目前增量表的同步方式不会包含历史数据，即只存放增量数据。以上图为例，我们最早可以在查询的增量表数据，为DE，即比多出来的数据。
快照表
快照表按天分区，分区字段为dt=YYYYMMDD,每一天的数据都是截止到那一天的全量数据。以上图为例，我们最早可以在查询的快照数据，为ABC。
02拉链表\流水表\中间表
拉链表
维护历史状态以及最新状态数据的一种表，拉链表根据拉链粒度的不同，可以方便的还原出拉链时点的操作记录。拉链表也是分区表，分区字段一般为start_date、end_date。如果我们想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。例如我想取截止到的全量数据，其where过滤条件就是wherestart_date="and=""end_date=""="。
拉链表和增量表的表结构基本一样。适用于表的数据量很大，表中的部分字段会被update更新操作，而我们需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息，如统计账户及客户的情况。如果每天保留一份全量数据，就浪费了存储空间，有时可能业务统计也有点麻烦；如果保留一份最新的全量数据，就看不到数据的变化，所以拉链表是个很好的选择。
流水表
流水表：记录表的每一个修改，反映实际记录的变更。
流水表也为分区表流水表有多方面的作用，如记录与结算相关的金额信息，与结算侧的数据核对；流水有不同的状态：未就绪、已就绪、已发送，通过不同的状态，流水可以做不同的动作以流转到下一状态，达成最终通知结算的目的。
中间表
简单来说，中间表是数据库中专门存放中间计算结果的数据表。
第一种情况，计算sql计算无法一步到位，需要经过复杂的设计，要经过几个过度才能得到想要的结果。
第二种情况，实时计算所需要时间过长。或者因为数据量大或者因为计算太复杂，比如某一时间点前一段时间计算好结果，当到达改时间点使用中间表顶上。
第三种情况，当数据源比较多（通常情况），需要多表混合计算整合，这时导入数据库形成中间表是必要的。
03宽表vs窄表
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，坏处就是数据冗余，好处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阶段，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该多张表。）
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。
04维度表vs事实表
事实表
每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实表每行对应一个业务过程事件度量。包括数字度量和与维度表相关联的外键。
事实表分类
·事务事实表：对应现实中空间或时间上某点度量事件。仅当存在度量事件时才会插入行。一般是原子维度。（典型的销售表）日期，产品，地区，客户，数量；
·周期快照事实表：每行汇总了发生在某一标准周期的多个度量事件，或者记录了快照时间点业务活动度量值，快照表能展现出更多重要的过程，与事务事实表互相补充。粒度是周期性的，密度是均匀的，即使周期内未发生活动，也会在表中每个事实插入0或空值或未发生变化的值的行。（典型的库存表）日期，产品，仓库，期初数量，期末数量。
·累计快照事实表：每行汇总了业务过程开始和结束之间已知步骤的度量事件，通常包含一个状态维度的外键，用于更新状态维度以反映当前行整个流程的最新状态。当业务过程开始时，会插入一行，当业务过程步骤发生状态变化时，会修改该行。（典型的送货表）产品，客户，下单时间，出库时间，签收时间。
·无事实的事实表：无具体度量值，事件仅记录一系列某时刻发生的多维事实。如某天学生参加课程的事件，其中没有数值，但事件包含日期、学生、教师、地点等属性信息。或者通过每个周期记录每个促销产品形成促销事实表，再用该表跟销售事实表做差集，找到在促销但未发生销售事实的产品。用来