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  • 宽表和竖表
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    2022-04-30 22:01:56

    【大数据数仓】宽表和窄表的区别

    一、宽表
    (1)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,宽表已经不符合数据仓库三范式的模型设计规范,将大量不同范畴的字段放到一张表里,故随之带来的主要坏处就是数据的大量冗余,但也带来了好处,与之相对应的好处就是查询性能的提高与便捷,查询时不需要跨表只需在这张宽表里进行即可,不需要与许多维度表进行join操作,故节省并减轻了系统资源开销(网络+内存+算力等等),这在数据体量较大时尤为明显 。这种宽表的设计广泛应用于机器学习/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。(总之,利用空间换时间,在大数据环境下便于训练迭代、减少表关联数量,修改少量数据时不需要管多张表)

    (2)“宽表”特点:一个表就是一个class,每个字段就是一个filed,操作简单。但不便扩展(扩展时要考虑较多因素,如主键)。

    二、窄表
    (1)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。

    (2)“窄表”特点:方便扩展,能适应各种复杂的数据结构(树形、继承等),无论有多少配置,都不用修改表结构。但代码逻辑可能需要包装一下,某张表需要变更时,只需改动它自己就行,无需考虑主键及与其他数据的融合等问题,可进行快速迭代更新 。

    宽表宽表: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,宽表已经不符合数据仓库三范式的模型设计规范,将大量不同范畴的字段放到一张表里,故随之带来的主要坏处就是数据的大量冗余,但也带来了好处,与之相对应的好处就是查询性能的提高与便捷,查询时不需要跨表只需在这张宽表里进行即可,不需要与许多维度表进行join操作,故节省并减轻了系统资源开销(网络+内存+算力等等),这在数据体量较大时尤为明显 。这种宽表的设计广泛应用于机器学习/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。(总之,利用空间换时间,在大数据环境下便于训练迭代、减少表关联数量,修改少量数据时不需要管多张表)一个表就是一个class,每个字段就是一个filed,操作简单。但不便扩展(扩展时要考虑较多因素,如主键)
    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方便扩展,能适应各种复杂的数据结构(树形、继承等),无论有多少配置,都不用修改表结构。但代码逻辑可能需要包装一下,某张表需要变更时,只需改动它自己就行,无需考虑主键及与其他数据的融合等问题,可进行快速迭代更新
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    1.这是源数据以及需要转化的目标表.

     

     

    我们的方法是 , 用 GROUP BY按照year分组 , 并且依次提取1月,2月,3月,4月的 num,具体实现

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    select year,

    max(case when month=1 then money else endas M1,

    max(case when month=2 then money else endas M2,

    max(case when month=3 then money else endas M3,

    max(case when month=4 then money else endas M4 

    from sale group by year;

    其中select year是选择年 , 配合后面GROUP BY 

    中间的max是获取其中等于匹配到的值, 为什么要写个0 , 其实是为了去重 , 也是为了部位null

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  • 主要介绍了pandas使用之宽表变窄表的实现方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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    数据库设计---关于建表的时候选择横表和竖表(纵表)的一点思考

     

    本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/6677073.html 

     

    在做数据统计类数据库设计的时候,在考虑数据存储的时候,经常会遇到逻辑上同一个BusinessID对应多个数据点的情况,
    比如工资表中的员工ID以及各项工资信息,财务表中的各个报表Id和多个数据点之间的信息
    面对这种情况,如何来设计表结构,是横表,还是竖表,各有那些优缺点,本文将做一个粗浅的分析。

     

    横标和竖表的表现形式

    日常生活中也有很多类似的例子,先用一个Excel画一个例子,比如工资表
    这么做就是“横表”,特点是,一个ID对应所有的值信息,以行Key-Value1-Value2-Value3的方式存储

    如下是竖表(纵表),特点是每行仅存储该ID的某一个类别字段的值,以行的方式存储Key-Value的方式存储

     

    横标和竖表的设计示例

      下面通过一个具体的例子来说明横标和竖表的一些特点

    复制代码

    --横标
    CREATE TABLE HorizontalTable
    (
        Id                int identity(1,1),
        BusinessId        varchar(50)         ,
        CategoryVal1    varchar(20)         ,
        CategoryVal2    decimal(20,5)     ,
        CategoryVal3    datetime         ,
        CategoryVal4    varchar(20)         ,
        CategoryVal5    varchar(20)         ,
        CategoryVal6    varchar(20)
    )
    insert into HorizontalTable  values ('BH000001','value1',89.12,'20170406','abc4','abc5','abc6')
    insert into HorizontalTable  values ('BH000002','value2',99.11,'20170407','abc4','abc5','abc6')
    
    --竖表
    CREATE TABLE VerticalTable
    (
        Id                int identity(1,1),
        BusinessId        varchar(50),
        CategoryKey        varchar(20),
        Val                varchar(20)
    )
    insert into VerticalTable values ('BH000001','CategoryKey1','values1')
    insert into VerticalTable values ('BH000001','CategoryKey2',89.12)
    insert into VerticalTable values ('BH000001','CategoryKey3','20170406')
    insert into VerticalTable values ('BH000001','CategoryKey4','abc4')
    insert into VerticalTable values ('BH000001','CategoryKey5','ab5')
    insert into VerticalTable values ('BH000001','CategoryKey6','ab6')
    insert into VerticalTable values ('BH000002','CategoryKey1','values2')
    insert into VerticalTable values ('BH000002','CategoryKey2',99.12)
    insert into VerticalTable values ('BH000002','CategoryKey3','20170407')
    insert into VerticalTable values ('BH000002','CategoryKey4','abc4')
    insert into VerticalTable values ('BH000002','CategoryKey5','abc5')
    insert into VerticalTable values ('BH000002','CategoryKey6','abc6')

    复制代码

    横表中的数据:

    竖表中的数据

      

    可能实际应用中,要比这个示例中的情况更加复杂,那么在设计表结构的时候,如何选择横标或者竖表?
    首先来看横标的特点

    对于横表
      1,同一个Key值对应的列是固定的,比如,比如HorizontalTable中有6个字段
      2,各个字段的值是自由的,比如HorizontalTable中的CategoryVal1是varchar类型的,CategoryVal2是decimal的
      3,表中并不存储描述性字段本身(相比纵表)
      4,相比竖表,存储同样多的数据,行数要少
    对于竖表
      1,同一个Key值对应的列是动态的,因为是按照行存储的,可以存储成Key1—Value1,Key1—Value2,Key1—Value3的方式存储
      2,字段的类型是固定的,但是类似是要兼容的,不能有个性化的字段,比如VerticalTable中的CategoryKey+Val,因为固定了这么一个字段
      3,表中需要存储描述字段本身(相比横标),要根据BusinessKey值的不同,重复存储CategoryKey
      4,相比横表,存储同样多的数据,行数要多

    综上可以看出,
      横标的优点:横标的有点事显示的较为清晰直观,同时在字段的选择上更为科学合理,具体的字段可以根据具体情况划分字段类型,
      横标的缺点:不方便扩展和公用,也就是说设计了一张横标,只能在固定的某一种特定的相对不变的场景下使用,
            比如加字段,或者类似的业务想公用一张横表,都有局限

      竖表的优点:最大的特点是可以灵活扩展存储的内容,同时具有一定的公用性
            因为竖表的存储结构不受字段个数的限制,可以存储具有一定共性的业务数据。
      竖表的缺点:竖表的字段类型要兼容,比如横标可以根据具体的值设计成varchar,decimal,datetime等,
            横标为了兼容以上字段类型,只能设计成varchar的,可能会浪费一定的空间

     

      横标和竖表主要考虑的是扩展性和共同性,对于显示方式问题,个人认为倒是问题不大,无非是行转列和列转行的问题
      如下是一个将上述设计的横表转竖表和竖表转横标的示例,也不复杂,因此说,显示的问题不是大问题

    复制代码

    select * from HorizontalTable
    --列转行
    ;WITH HorizontalCET
    AS
    (
        SELECT Id,BusinessId,CategoryVal1,
                cast(CategoryVal2 as varchar(20)) as CategoryVal2,
                cast(CategoryVal3 as varchar(20)) as CategoryVal3,
                CategoryVal4,
                CategoryVal5
        FROM HorizontalTable
    )
    SELECT Id,BusinessId,ColumnName,ColumnVal
    FROM HorizontalCET
    UNPIVOT (ColumnVal FOR ColumnName IN 
                (CategoryVal1,
                CategoryVal2,
                CategoryVal3,
                CategoryVal4,
                CategoryVal5)
            ) tmp
    
    --列转行
    select * from VerticalTable
    SELECT * FROM 
    (
        select BusinessId ,
               CategoryKey,
               Val 
        from VerticalTable
    )t
     PIVOT( MIN(Val) FOR CategoryKey IN (CategoryKey1,
                                        CategoryKey2,
                                        CategoryKey3,
                                        CategoryKey4,
                                        CategoryKey5,
                                        CategoryKey6)
    )a

    复制代码

      

     

    关于横表和竖表的性能问题

      关于性能问题,很难一概而论,还要结合具体的情况作分析,比如查询方式,查询数据了,索引结构等等都有一定的关系。
      表面上看,竖表存储了大量冗余的数据,浪费了一定量的磁盘空间是事实,但是极端情况下横表也有可能造成极大的空间浪费
      了解SQL Server的同学肯定知道,
      SQL Server中正常来来说是行存储,一行数据不能跨页存储(当然forwarded存储方式的数据除外,有机会说这个),
      SQL Server的最小存储单位是页(Page),一个页的大小是8kb,除去page信息固定占用的空间之外是8060个字节,
      每一行固定的一行数据除了数据自身占用的空间外,至少(不是一定,表结构越复杂占用的额外空间越大)还要占用1+1+2+2+1=7个字节

      对于宽表,一旦字段长度达到一定的程度,
      比如每行长度为800个字节,理论上将,在一个page上,存储9行记录之后,还剩余800字节的空间(具体剩余多少跟表结构有关,这里只是举例说明),
      对不起,第十行数据来了已经存不进去了,只能新开页面分配存储空间,这样,当前这个页面就浪费了800字节的存储空间
      反观竖表,因为存储的数据行都非常短,即便发生上述情况,也只会浪费很少的一点数据空间(小于一行数据的空间)
      极端情况下会更加有意思,参考这个http://www.cnblogs.com/studyzy/archive/2008/11/27/1342003.html

       

      从读取的另外角度来看,大多数情况下,建表的方式都是行存储,意味着每一行的数据是存储在一起的(字段大的时候当然可以跨页面),单个页面存储的数据行数就变得较少
      sqlserver读取数据的时候是按照行来读取的,不管你查询几个字段,最终都是要将整个行的数据读取出来,
      而存储的最小单元是页,也就是page,
      如果一个表的字段非常多,那么一次查询,即便是需要这些字段中的一部分,也要将所有的字段读取出来,这意味着,你读取的行数多的话,读取出来的不需要的字段也将变得更多
      比如一个表中设计了30个字段,正常情况下,一个查询只需要读取6个字段,即便是这样,sqlserver在执行查询的时候依然读取的是30个字段出来,
      这样的的话,读取同样多的数据,就可能需要读取更多的页才能完成这个查询
      如果是设计成竖表,根据具体的Id来,如果有合理的索引,使用索引就可以完成查询,而不需要再去读表的page,这样就可以避免横表读取时候的这种情况。

      有上述可见,对于横表和竖表,不管是设计上还是存储上,优点和缺点都是看站在哪个角度来看的,
      从一个角度来看是有点,从另外一个角度看就可能会变成缺点,只有舍弃一部分,根据实际情况权衡之后做出取舍。
      凡事无绝对,适合即可。

     

    总结:

      本文从适应场景、存储、性能等方面粗浅第分析了表设计时候横标和竖表的特点和优缺点,
      具体设计的时候可综合考虑,做出合理的选择。
      另外,本文肯定还有没有预计或者说想到的情况以及评估方向,也希望有想法的同学补充,谢谢。

     

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  • 竖表宽表

    千次阅读 2015-07-01 15:28:12
    SQL 查询横表变竖表 /* 普通行列转换 假设有张学生成绩表(tb)如下: Name Subject Result 张三 语文 74 张三 数学 83 张三 物理 93 李四 语文 74 李四 数学 84 李四 物理 94 */ --------------...

    SQL 查询横表变竖表

    /*
    普通行列转换


    假设有张学生成绩表(tb)如下:
    Name Subject Result
    张三 语文  74
    张三 数学  83
    张三 物理  93
    李四 语文  74
    李四 数学  84
    李四 物理  94
    */

    -- -----------------------------------------------------------------------
    /*

    想变成
    姓名         语文        数学        物理         
    ---------- ----------- ----------- -----------
    李四         74          84          94
    张三         74          83          93
    */

    create table tb
    (
       Name   
    varchar ( 10 ) ,
       Subject
    varchar ( 10 ) ,
       Result 
    int
    )

    insert into tb(Name , Subject , Result) values ( ' 张三 ' , ' 语文 ' , 74 )
    insert into tb(Name , Subject , Result) values ( ' 张三 ' , ' 数学 ' , 83 )
    insert into tb(Name , Subject , Result) values ( ' 张三 ' , ' 物理 ' , 93 )
    insert into tb(Name , Subject , Result) values ( ' 李四 ' , ' 语文 ' , 74 )
    insert into tb(Name , Subject , Result) values ( ' 李四 ' , ' 数学 ' , 84 )
    insert into tb(Name , Subject , Result) values ( ' 李四 ' , ' 物理 ' , 94 )
    go

    -- 静态SQL,指subject只有语文、数学、物理这三门课程。
    select name 姓名,
     
    max ( case subject when ' 语文 ' then result else 0 end ) 语文,
     
    max ( case subject when ' 数学 ' then result else 0 end ) 数学,
     
    max ( case subject when ' 物理 ' then result else 0 end ) 物理
    from tb
    group by name
    /*
    姓名         语文        数学        物理         
    ---------- ----------- ----------- -----------
    李四         74          84          94
    张三         74          83          93
    */

    -- 动态SQL,指subject不止语文、数学、物理这三门课程。
    declare @sql varchar ( 8000 )
    set @sql = ' select Name as ' + ' 姓名 '
    select @sql = @sql + ' , max(case Subject when ''' + Subject + ''' then Result else 0 end) [ ' + Subject + ' ] '
    from ( select distinct Subject from tb) as a
    set @sql = @sql + ' from tb group by name '
    exec ( @sql )
    /*
    姓名         数学        物理        语文         
    ---------- ----------- ----------- -----------
    李四         84          94          74
    张三         83          93          74
    */

    -- -----------------------------------------------------------------
    /*
    加个平均分,总分
    姓名         语文        数学        物理        平均分                总分         
    ---------- ----------- ----------- ----------- -------------------- -----------
    李四         74          84          94          84.00                252
    张三         74          83          93          83.33                250
    */

    -- 静态SQL,指subject只有语文、数学、物理这三门课程。
    select name 姓名,
     
    max ( case subject when ' 语文 ' then result else 0 end ) 语文,
     
    max ( case subject when ' 数学 ' then result else 0 end ) 数学,
     
    max ( case subject when ' 物理 ' then result else 0 end ) 物理,
     
    cast ( avg (result * 1.0 ) as decimal ( 18 , 2 )) 平均分,
     
    sum (result) 总分
    from tb
    group by name
    /*
    姓名         语文        数学        物理        平均分                总分         
    ---------- ----------- ----------- ----------- -------------------- -----------
    李四         74          84          94          84.00                252
    张三         74          83          93          83.33                250
    */

    -- 动态SQL,指subject不止语文、数学、物理这三门课程。
    declare @sql1 varchar ( 8000 )
    set @sql1 = ' select Name as ' + ' 姓名 '
    select @sql1 = @sql1 + ' , max(case Subject when ''' + Subject + ''' then Result else 0 end) [ ' + Subject + ' ] '
    from ( select distinct Subject from tb) as a
    set @sql1 = @sql1 + ' , cast(avg(result*1.0) as decimal(18,2)) 平均分,sum(result) 总分 from tb group by name '
    exec ( @sql1 )
    /*
    姓名         数学        物理        语文        平均分                总分         
    ---------- ----------- ----------- ----------- -------------------- -----------
    李四         84          94          74          84.00                252
    张三         83          93          74          83.33                250
    */

    drop table tb   

    -- -------------------------------------------------------
    --
    -------------------------------------------------------
    /*

    如果上述两表互相换一下:即

    姓名 语文 数学 物理
    张三 74  83  93
    李四 74  84  94

    想变成
    Name       Subject Result     
    ---------- ------- -----------
    李四         语文      74
    李四         数学      84
    李四         物理      94
    张三         语文      74
    张三         数学      83
    张三         物理      93
    */

    create table tb1
    (
       姓名
    varchar ( 10 ) ,
       语文
    int ,
       数学
    int ,
       物理
    int
    )

    insert into tb1(姓名 , 语文 , 数学 , 物理) values ( ' 张三 ' , 74 , 83 , 93 )
    insert into tb1(姓名 , 语文 , 数学 , 物理) values ( ' 李四 ' , 74 , 84 , 94 )

    select * from
    (
     
    select 姓名 as Name , Subject = ' 语文 ' , Result = 语文 from tb1
     
    union all
     
    select 姓名 as Name , Subject = ' 数学 ' , Result = 数学 from tb1
     
    union all
     
    select 姓名 as Name , Subject = ' 物理 ' , Result = 物理 from tb1
    ) t
    order by name , case Subject when ' 语文 ' then 1 when ' 数学 ' then 2 when ' 物理 ' then 3 when ' 总分 ' then 4 end

    -- ------------------------------------------------------------------
    /*
    加个平均分,总分
    Name       Subject     Result              
    ---------- -------    --------------------
    李四         语文      74.00
    李四         数学      84.00
    李四         物理      94.00
    李四         平均分    84.00
    李四         总分      252.00
    张三         语文      74.00
    张三         数学      83.00
    张三         物理      93.00
    张三         平均分    83.33
    张三         总分      250.00
    */

    select * from
    (
     
    select 姓名 as Name , Subject = ' 语文 ' , Result = 语文 from tb1
     
    union all
     
    select 姓名 as Name , Subject = ' 数学 ' , Result = 数学 from tb1
     
    union all
     
    select 姓名 as Name , Subject = ' 物理 ' , Result = 物理 from tb1
     
    union all
     
    select 姓名 as Name , Subject = ' 平均分 ' , Result = cast ((语文 + 数学 + 物理) * 1.0 / 3 as decimal ( 18 , 2 )) from tb1
     
    union all
     
    select 姓名 as Name , Subject = ' 总分 ' , Result = 语文 + 数学 + 物理 from tb1
    ) t
    order by name , case Subject when ' 语文 ' then 1 when ' 数学 ' then 2 when ' 物理 ' then 3 when ' 平均分 ' then 4 when ' 总分 ' then 5 end

    drop table tb1
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  • SQL 横表和纵表的转换

    千次阅读 2019-06-10 15:10:36
    就是普通的建表方式,如一个结构为: 主键、字段1、字段2、字段3。。。 如果变成纵后,则结构为: 主键、字段代码、字段值。 而字段代码则为字段1、字段2、字段3。 具体为电信行业的例子。以用户帐单为...
  • 表和纵表的概念以及应用场景

    千次阅读 2018-03-28 16:42:49
    就是普通的建表方式,如一个结构为:主键、字段1、字段2、字段3。。。 如果变成纵后,则结构为: 主键、字段代码、字段值。而字段代码则为字段1、字段2、字段3。 具体为电信行业的例子。以用户帐单为例...
  • 与纵的区别

    千次阅读 2018-12-04 21:40:13
    就是普通的建表方式,如一个结构为:  主键、字段1、字段2、字段3。。。  如果变成纵后,则结构为:  主键、字段代码、字段值。  而字段代码则为字段1、字段2、字段3。  具体为电信行业的例子。以...
  • 3500现代汉语常用字+7000现代汉语通用字+2984个繁体字
  • 文章目录一、表结构二、竖表转横表1-1 case when then1-2 pivot三、横表转竖表1-1 UNION ALL1-2 unpivot 一、表结构 竖表结构 create table Table_A ( 姓名 varchar(20), 课程 varchar(20), 成绩 int ) insert into...
  • 路基宽度26米行车道4×3.75米公路一级四车道高速公路(说明书、土方计算、30张CAD图).zip毕业设计参考建筑结构CA路基宽度26米行车道4×3.75米公路一级四车道高速公路(说明书、土方计算、30张CAD图).zip...
  • 结构 Table_A create table Table_A ( 姓名 varchar(20), 课程 varchar(20), 成绩 int ) insert into Table_A(姓名,课程,成绩) values('张三','语文',60) insert into Table_A(姓名,课程,成绩) values('...
  • HIVE中纵转横

    万次阅读 2020-12-27 14:49:22
    最近在写hive脚本的时候,遇到一个问题就是,现在存在一个纵(详细),如下所示 table T1 id bankname cardname 1 中国银行 金卡 2 中国银行 白金卡 3 建设银行 普卡 4 ...
  • 路基宽度26米行车道4×3.75米公路一级四车道高速公路(说明书、土方计算、30张CAD图).rar
  • HIVE纵变横

    2020-10-19 17:36:10
    有这这样一张t_buy_buyer_time_hongbao_asc 用户id 次序 购买时间 25560 1 1325345254 25560 2 1331043510 25560 3 1331999999 25720 1 1320381121 25720 2 1320461154 25720 3 1320639271 26840 1 1337214675 ...
  • 根据类目创建宽表,或者根据更新的频率创建宽表 创建竖表-每个用户+每个标签=一条记录 竖表+横表=》分开计算,定时聚合 ES 标签对象存储,rowKey为user_id,HBASE存储用户明细,通过user_id关联 倒排表,标签-》多个...
  • hive调优 ------- 竖表变横表

    千次阅读 2012-10-11 17:10:27
    好久没有更新博客了   来公司三个多月,别的没学到,天天写sql hive,本来很反感这样的重复性...有这这样一张t_buy_buyer_time_hongbao_asc     用户id 次序 购买时间 25560 1 1325345254 25560 2 1...
  • 简体字繁体字对照

    千次阅读 2020-12-23 02:25:44
    一、本共收简化字 482个,按读音的拼音字母顺序排列。A、爱愛、碍礙、肮骯、袄摇。B、坝壩、板闆、办辦、帮幫、宝寶、报報、币幣、毙斃、标標、表錶、别彆、卜蔔、补補、罢罷、备備、贝貝、笔筆、毕畢、边邊、宾...
  • 三线及其绘制方法

    2013-07-25 03:03:34
    亲爱的,这个是用来教你如何使用电脑来做三线的。
  • 流量计算(确定).xlsx

    2019-11-21 10:50:10
    快速计算渠道流量,谢齐系数,各个不同断面,等一系列关于渠道方面的问题汇总表格,本表格可以实现渠道线路平曲线,地面线,曲线,加宽,超高,排水参数等数据测量验证
  • antd表格表头固定,含有纵向下拉,表头表格内容信息错位问题解决复现解决方法 复现 固定表头,设定百分比还是 会出现这样的情况 解决方法 .ant-table-fixed-header>.ant-table-content>.ant-table-...

空空如也

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