数据仓库实例 位置维度表

在数据仓库中，位置维度表是用来记录与位置相关的属性的表。它可以包含各种与位置有关的信息，如国家、省份、城市、街道等。位置维度表的设计可以根据具体的业务需求来确定需要包含哪些属性。

在实际应用中，位置维度表可以用于分析和决策，比如根据不同地理位置的销售数据进行区域分析、市场定位等。它可以与事实表进行关联，通过事实表中的度量值来分析不同位置的业务指标。

在维度表的存储周期方面，一般来说，越长越好，因为数据仓库需要存储历史数据。但在实践中，需要根据业务需求进行取舍，避免数据冗余和成本过高的问题。可以通过增量更新或缓慢变化维的方式来处理维度表的变化，同时根据业务需求及时清理或归档陈旧的历史数据。

综上所述，位置维度表在数据仓库中扮演着重要的角色，可以用于记录与位置相关的属性，并与事实表进行关联分析。在设计和存储周期方面需要根据具体业务需求进行合理的处理。\[1\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [数据仓库维度表与事实表](https://blog.csdn.net/weixin_39041625/article/details/105202544)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [数据仓库维度建模-维度表设计](https://blog.csdn.net/weixin_39825854/article/details/112021744)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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