无论是数仓开发还是数据分析，写一手好的SQL是一项基本的技能。毋庸置疑，编写性能较好的SQL是非常重要的，但是，SQL的可读性同样是不容小觑的。一个有着混乱格式的SQL脚本，往往需要花费较长的时间去弄清楚脚本的具体逻辑。如果你曾经被祖传的毫无章法的SQL脚本狂虐过，你一定心有感触。本文将分享几个SQL格式的规范，当然仁者见仁智者见智，其实没有严格的标准，如果有，那就是保证易于阅读和易于维护。大小写
!image.png(https://s2.51cto.com/images/20220422/1650615280931328.png?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=)数仓在
事实表事实表是用来度量的，基本上都以数量值表示，事实表中的每行对应一个度量，每行中的数据是一个特定级别的细节数据，称为粒度。维度建模的核心原则之一是同一事实表中的所有度量必须具有相同的粒度。这样能确保不会出现重复计算度量的问题。有时候往往不能确定该列数据是事实属性还是维度属性。记住最实用的事实就是数值类型和可加类事实。所以可以通过分析该列是否是一种包含多个值并作为计算的参与者的度量，这种情况下该列
前言用户行为分析是对用户在产品或触点上产生的行为及行为背后的数据进行分析，通过构建用户行为数据分析体系或者用户画像，来改变产品、营销、运营决策，实现精细化运营，指导业务增长。总之，很重要。先来看下用户类行为指标说明，然后下面详解常写的指标。仅供参考，实际开发逻辑还是按业务需求为标准。指标名称解释说明:新增用户首次联网使用应用的用户，如果一个用户首次打开某APP，那这个用户定义为新增用户：卸载再安装
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