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关于事实表和维度表的基本说明

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简介：
本篇介绍数据库设计中的核心概念——事实表与维度表。阐述其定义、结构及在数据仓库中的应用，帮助理解数据分析基础。 事实表主要存储业务数据的详细记录，通常包含大量的行数和较少的列数，并且这些字段往往直接反映了各种度量值或数值型指标，例如销售数量、订单金额等。 维度表则侧重于描述性的信息，用于解释事实表中各项数据的具体含义。它们一般具有稀疏的数据分布（低基数），并且会包含很多属性来详细定义每个实例的特征和背景细节。比如日期时间、客户信息、产品详情等都可能作为单独的维度存在。 两者结合使用可以为复杂查询提供强大的支持，帮助用户从不同角度深入分析业务数据背后的模式与趋势。

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  • 关于事实表和维度表的基本说明
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    本篇介绍数据库设计中的核心概念——事实表与维度表。阐述其定义、结构及在数据仓库中的应用，帮助理解数据分析基础。 事实表主要存储业务数据的详细记录，通常包含大量的行数和较少的列数，并且这些字段往往直接反映了各种度量值或数值型指标，例如销售数量、订单金额等。 维度表则侧重于描述性的信息，用于解释事实表中各项数据的具体含义。它们一般具有稀疏的数据分布（低基数），并且会包含很多属性来详细定义每个实例的特征和背景细节。比如日期时间、客户信息、产品详情等都可能作为单独的维度存在。 两者结合使用可以为复杂查询提供强大的支持，帮助用户从不同角度深入分析业务数据背后的模式与趋势。
     
  • 维度和事实表的数据仓库模板
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    本数据仓库模板聚焦于维度和事实表的设计与应用，旨在帮助用户高效构建及优化数据分析系统，适用于多种商业智能场景。 目前，“数据仓库”这一概念尚未有一个统一的定义。著名的数据仓库专家W.H.Inmon在其著作《构建数据仓库》一书中描述：数据仓库是一个面向主题、集成、相对稳定且反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。 我们可以从两个层次理解“数据仓库”的概念： 首先，它主要用于支持决策，并针对分析型数据处理。这与企业现有的操作型数据库有所不同。 其次，它是对多个异构数据源的有效整合，在整合后按照主题进行了重组并包含历史数据。存放在数据仓库中的数据通常不会被修改。
     
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  • Emoji2Vec: 基于表情符号说明训练表情符号嵌入
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