宽表和窄表

表：通常是指业务主题相关的指标、维度、属性关联在一起的一张数据库表。由于把不同的内容都放在同一张表存储，宽表已经不符合三范式的模型设计规范，随之带来的主要坏处就是数据的大量冗余，与之相对应的好处就是查询性能的提高与便捷。这种宽表的设计广泛应用于数据挖掘模型训练前的数据准备，通过把相关字段放在同一张表中，可以大大提高数据挖掘模型训练过程中迭代计算时的效率问题。
窄表：严格按照数据库设计三范式。尽量减少数据冗余，缺点是修改一个数据可能需要修改多张表。

宽表和窄表的选择？

应用场景：设计销售领域的订单事实表，维度包括：销售员、销售员所属部门、下订单的时间；度量：销售量。

订单事实表：商品销售的清单.

 图一

建立模型：部门表、销售员表、订单表。符合数据库的范式设计：没有冗余字段。

对于一般的OLTP系统而言这样的表设计确实减少了冗余和，增删改查等操作也很方便。

报表场景：我们要统计每个部门各自的销售量为多少？此时写的SQL需要三个表进行关联查询。

我们完全可以根据我们的业务去设计我们的数据表；考虑到部门和销售员可以是同属于销售者这个维度，只是他们是有上下级别关系的那么依照这个思路，我们的模型可以建立为下面这样：

图二

那么统计每个部门各自的销售量，可以用两张表关联查询实现。

对于这个模型而言，有些情况下会出现冗余（填写用户，没有填写部门；填写部门没填写用户）；但是对于提取数统计的逻辑相对来说要简单了好多；

综上所述：宽表就是字段比较多的表，包含的维度层次比较多，造成冗余也比较多，毁范式设计，但是利于取数统计；而窄表往往对于OLTP比较合适，符合范式设计原则。