資料倉儲應用中，寬表模型以結構簡單，模型容易理解，資料訪問效率等優勢，被業界廣泛採用。所謂寬表就是，基於某個實體分析物件而建立的乙個邏輯資料體系，由實體的維度、描述資訊、以及基於這個實體一系列度量組成。它是乙個邏輯的概念，在物理實現中不可能就針對乙個實體物件建立乙個大寬表。因為這樣，對於，重新整理效率，容錯能力，擴充套件能力都是乙個很大的挑戰，如何設計和組織寬表的體系結構呢？
其實，我們回到軟體設計的基本思想-高內聚，低耦合。我們要從在業務、etl重新整理、指標屬性、資料**等角度，讓高度內聚的屬性、描述、度量放在乙個表中。基本可以從兩個維度矩陣進行切割：
第一：按實體屬性可能涉及的業務範圍進行劃分
第二：按業務指標的歷史週期屬性進行劃分，在歷史週期上我們可以分為以下幾類：
1、當前使用者的基本屬性和維度，資料相對靜態，修改較少。統計的集合包括所有實體物件。
2、使用者在統計日發生的行為度量指標。這類資料可以根據行為的增量資料就是，統計集合僅僅是當前統計日發生過行為的實體物件。
3、使用者在最近乙個週期內的度量指標累計，它由統計日發生的行為度量指標在歷史上聚合而成。可以根據業務需要可以就是自然月，自然周。或是最近周、最近月移動聚合資料。它統計的集合是最近一段時間內發生過行為的實體物件。
4、根據使用者歷史行為而衍生出的度量維度以及使用者當前存量類指標（比如餘額，總的產品數，當前總的帳戶數）比如第一行為的時間，最後一次行為的時間，統計的集合包括所有發生過一次行為的實體物件。
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