数据仓库的时间维度表的作用

数据仓库（Data Warehouse）是一种用于支持决策的数据存储和查询系统。在数据仓库中，时间维度表（Time Dimension Table）是非常重要的一种维度表。本文将介绍时间维度表的作用、构成、设计方法以及代码示例。

一、时间维度表的作用

时间维度表记录了与时间有关的信息，如日期、周、月、季度、年等。在数据仓库中，通过与时间有关的查询分析可以发现很多的业务规律。例如：每月的销售额、近三个季度订单数量的变化趋势等等。时间维度表能够帮助业务人员更好地对时间维度进行分析，提高业务规划和决策的准确性。

二、时间维度表的构成

时间维度表主要由以下几个维度构成：日期（Date）、日（Day）、周（Week）、月（Month）、季度（Quarter）和年（Year）。其中，日期是时间维度表的基础列，其他维度都是基于日期进行计算而来的。

三、时间维度表的设计方法

时间维度表的设计方法需要考虑以下几个方面：

1.日期列的设计：

日期列一般按照国际标准YYYY-MM-DD的格式进行编写，并支持日期范围的查询。如下代码所示：

CREATE TABLE DIM_TIME (
 TIME_SK INT PRIMARY KEY, --时间主键
 CALENDAR_DATE DATE NOT NULL, --日期
 DAY_OF_WEEK INT, --星期几
 DAY_NAME VARCHAR(20), --星期的名称
 DAY_OF_MONTH INT, --月份里面的第几天
 WEEK_OF_YEAR INT, --年份里面的第几周
 MONTH_NAME VARCHAR(20), --月份的名称
 MONTH_SHORT_NAME VARCHAR(10), --月份的缩写
 QUARTER_NAME VARCHAR(20), --季度的名称
 QUARTER_SHORT_NAME VARCHAR(10), --季度的缩写
 YEAR INT, --年份
 IS_WEEKEND BOOLEAN DEFAULT FALSE --是否是周末
);

2.过去时间的处理：

在BI场景下，时间维度一般是按照一定分组范围来处理的，数据一般都是