一、维度和指标介绍
指标：基于某个属性对其属性的指标进行衡量，例如销售额、付费客户数、订单数等。
二、聚合计算介绍
在数据分析场景中，可对数据进行不同计算口径的统计。
1. 维度计算：时间聚合，按年/月/日/时/分/秒时间粒度进行分组聚合；自定义分组，如华东地区包含江苏、浙江、上海、安徽等省份；
2. 指标计算：聚合方式，如求和、计数（去重）、最大值、最小值、平均值。
三、维度表和事实表介绍
1. 维度表：一般是对事实的描述信息，每一张维度表对应现实世界中的一个对象或者概念，例如用户、商品、日期、地区等。
特征：
维度表的范围很宽（具有多个属性、列比较多）
跟事实表相比，行数相对较小：通常<10万条
内容相对固定：编码表
2. 事实表：每行数据代表一个业务事件（下单、支付、退款、评价等）。“事实”这个术语表示的是业务事件的度量值（可统计次数、个数、件数、金额等），例如，订单事件中的下单金额。
特征：
内容相对的窄：列数较少
跟维度表相比，行数相对较大
内容相对变化，每天会新增很多数据
四、数据表拼接介绍
使用场景：当单表字段无法满足使用，需要进行字段的拓展和数据行的拓展，需要将多张表拼接到一起时，需要用到 join 操作。
1. 左外连接（left join）：以左表为基准，查询结果中包含左表全部数据，右表匹配数据不存在时用 null 代替。
2. 右外连接（right join）：以右表为基准，查询结果中包含右表的全部数据，右表匹配数据不存在时用 null 代替。
3. 内连接（inner join）：通过 id 将左表和右表连接起来产生一个新表，新表是由这个表的交集部分组成。
4. 全连接（full join）：左连接和右连接的一个合集，包含左表和右表的全部数据，匹配不上的显示为 null。