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什么是DW表？

DW表，全称为“数据仓库表”，是数据仓库中储存具体数据的表格。数据仓库是指将各种来源和类型的数据整合到一个统一的、经过处理的数据存储中心中，以支持企业决策的过程。

DW表为什么会太短？

DW表可能会因为多种原因变得太短，如数据过多时表的容量不足、数据中的某些列被删除或清除、丢失数据等等。当一个DW表变得太短时，数据仓库系统无法正常工作，数据分析和报告结果也会受到影响。

如何解决DW表容量不足问题？

首先，可以尝试将DW表扩展到更大的范围。这可以通过添加新的列来实现，或者将具有连续值的列划分为更小的范围。例如，将出生年份的列分为每10年一个区间。这样可以减少每个单元格中值的范围，从而扩展DW表的容量。

其次，可以考虑将DW表中被删除的列重新添加到表中，从而恢复DW表的容量。但如果有某些列确实不需要存储，则应将其保持删除状态，避免浪费存储空间。

如何解决DW表中的数据缺失问题？

数据缺失是一个常见的问题，可能是由于输入错误、系统故障、数据传输错误等原因导致的。解决这个问题的方法是进行数据恢复。

数据恢复的首要任务是找到数据丢失的原因，并尽可能确定数据的范围及时进行修复。一种方法是通过备份或还原系统来恢复数据。如果备份或还原选项不可用，则可以考虑使用特定的数据恢复工具，例如EaseUS Data Recovery Wizard、Recuva等。

如何保持DW表数据的完整性？

保持DW表数据的完整性是数据仓库管理的重要部分。以下是一些保持DW表数据完整性的方法：

使用唯一标识符为DW表中的每个数据行分配唯一标识符。这有助于在数据更改或修改时跟踪数据行。

设置验证规则，以确保DW表中的数据行符合预期。例如，日期列应符合日期格式，数值列中的值应在某个范围内等等。

使用ETL工具（提取、转换、加载）确保DW表中的数据与源数据相匹配。ETL工具可处理数据格式的差异、缺失值等。

定期审核DW表，查找数据的错误，更新数据和验证规则，确保DW表中的数据正确且一致。

结论

当DW表变得太短时，会影响数据仓库系统的正常运行，影响数据分析和报告的结果。解决方法包括扩展DW表的容量，恢复丢失的数据，确保DW表数据的完整性等。数据仓库的管理需要持续的维护和审查，以确保DW表能够长期且准确地存储数据。