所谓的数据稠化，就是补全缺失的数据。因为在数据库表中，存储的数据经常是稀疏的(sparse data),也就是不完整的。比如记录一个员工每个月的销售额，用这么一个销售表来记录：SalesRecord(Name(姓名),Date(日期),Sales(销售额))，假设某个月这个员工请假没上班，对应的没有销售额，一般也不会将这个员工的销售额存储为0，而是直接不存储，这样在销售表中就会产生缺失的行，导致的结果就是这些销售数据在时间上是不连续的，或者说就是缺失的。为了后续的一些统计，需要对数据进行补全也就是所谓的数据稠化。

下面做一个简单的例子，

图 1

需要知道每个人每科的成绩，这里就是需要补全数据，比如(Lucy的Chinese成绩？？)，因此，最终我们需要的到

的结果是这样的(红色背景是补全的内容)：

图 2

步骤如下：

先创建一张成绩表Scores

1 --创建Scores表

2 create tableScores(3 stuName varchar2(10),4 subject varchar2(10),5 score number );

然后插入数据，得到图1.

接下来，我们是实现一维(学科)数据稠密，也就是对学科，每个人都有每个学科，首先想到的是要找出所有学科(暂且这么做，以后经常是对另外一张学科表join)，

废话少说，找出所有学科：

select distinct subject from Scores;

我们可以根据原表利用partition by()语法来进行下一步操作

1 --一维稠密数据

2 SELECTscores.stuname,3 m.subject,4 NVL(scores.score,0)5 FROMscores6 PARTITION BY(scores.stuname) --这里是重点7 right join

8 (SELECT DISTINCT subject FROMscores) m9 ON scores.subject=m.subject;

最终得到结果：

显然，上面的代码看起来很杂乱，我们可以来个with as 语法，使代码看起来清晰：

withv1as (select distinct subject fromscores),SELECT scores.stuname,v1.subject,NVL(scores.score,0) FROMscores

PARTITIONBY(scores.stuname)right joinv1ON scores.subject=v1.subject;

实现了一维的数据稠密，那么给表再添加个字段—年份，需要知道每个人，每年的每科成绩又怎么稠密呢?同样的道理

先实现一维的稠化，再在稠化后的基础上再稠化一次，以此类推就可以了嘛！

withv1as (select * fromscores), --这是原表

v2as (select distinct subject fromscores), --所有科目

v3as (select distinct dateyear fromscores), --所有年份

v4as (select v1.stuname,v2.subject,v1.score,v1.dateyear fromv1

partitionby(v1.stuname)right joinv2on v1.subject =v2.subject) --v4就是对学科稠密化后的表，如图2所示select v4.stuname , v4.subject , NVL(v4.score,0),v3.dateyear fromv4

partitionby(stuname,subject) --注意这里right joinv3 --最后在对v4进行年份的稠密,on v4.dateyear=v3.dateyear;

这样就大功告成啦，每个人，每年的每课成绩均可有了。接下来，需要对着表进行行列转换如下图所示，这里我们以后再说！

下面实现二维数据稠化，我们同样有如下表：

YEARMONTH

STUDENT

SUBJECT

SCORE

201601

Jim

Chinese

78

201601

Jim

Math

34

201603

Jim

English

89

201605

Jim

Physics

88

201608

Jim

Math

67

201601

Joe

Math

87

201602

Joe

Chinese

87

201604

Joe

Chinese

55

201609

Joe

Math

45

201609

Joe

Physics

90

YEARMONTH

STUDENT

SUBJECT

SCORE

201601

Jim

Chinese

78

201601

Jim

Math

34

201601

Jim

English

0

201601

Jim

Physics

0

201602

Jim

Chinese

0

201602

Jim

Math

0

201602

Jim

English

0

201602

Jim

Physic

0

201603

Jim

Chinese

0

201603

Jim

Math

0

201603

Jim

English

89

201603

Jim

Physics

0

如右表所示，部分补全数据为红色背景的数据，其分数默认为0，这样我们就能看到

每个人(student维度)在所有时间(yearmonth维度)的每科(subject维度)的分数(score度量)

我们的做法应该是怎么样呢？

我们先做前期的准备，创建一张成绩表，并插入相应的数据

--创建学生成绩表

CREATE TABLEstu_score (

yearmonthnumber,

studentVARCHAR2(20),

subjectvarchar2(20),

scorenumber)--往表中插入数据

INSERT INTO stu_score VALUES(201601,'Jim','Chinese',78);INSERT INTO stu_score VALUES(201601,'Jim','Math',34);INSERT INTO stu_score VALUES(201603,'Jim','English',89);INSERT INTO stu_score VALUES(201605,'Jim','Physics',88);INSERT INTO stu_score VALUES(201608,'Jim','Math',67);INSERT INTO stu_score VALUES(201601,'Joe','Math',87);INSERT INTO stu_score VALUES(201602,'Joe','Chinese',87);INSERT INTO stu_score VALUES(201604,'Joe','Chinese',55);INSERT INTO stu_score VALUES(201609,'Joe','Math',45);INSERT INTO stu_score VALUES(201609,'Joe','Physics',90);

同样，创建一张时间维度表

--创建时间维度表

CREATE TABLEDIM_DATE (

yearmonthnumber);INSERT INTO DIM_DATE VALUES(201601);INSERT INTO DIM_DATE VALUES(201602);INSERT INTO DIM_DATE VALUES(201603);INSERT INTO DIM_DATE VALUES(201604);INSERT INTO DIM_DATE VALUES(201605);INSERT INTO DIM_DATE VALUES(201606);INSERT INTO DIM_DATE VALUES(201607);INSERT INTO DIM_DATE VALUES(201608);INSERT INTO DIM_DATE VALUES(201609);INSERT INTO DIM_DATE VALUES(201610);INSERT INTO DIM_DATE VALUES(201611);INSERT INTO DIM_DATE VALUES(201612);

然后，我们需要做的就是去稠化这些数据，保证在每个维度都有数据

WITH sub AS(SELECT DISTINCT subject FROMstu_score

),

t1as(SELECT t.yearmonth,t.student,sub.subject,t.score FROMstu_score t

PARTITIONBY (t.student) RIGHT JOINsubON t.subject=sub.subject)SELECT dim_date.yearmonth,t1.student,t1.subject,nvl(t1.score,0) FROMt1

PARTITIONBY(student,subject)right JOIN DIM_DATE ON dim_date.yearmonth = t1.yearmonth;

或者，不用创建临时表，直接合并

WITH sub AS ( --学科维度表，将所有学科选出

SELECT DISTINCT subject FROMstu_score

),SELECT dim_date.yearmonth,t1.student,t1.subject,nvl(t1.score,0) FROM(SELECT t.yearmonth,t.student,sub.subject,t.score FROMstu_score t

PARTITIONBY (t.student) RIGHT JOINsubON t.subject=sub.subject)t1 --对学科稠化，每个人在每个学科都有数据

PARTITION BY(student,subject)right JOIN DIM_DATE ON dim_date.yearmonth = t1.yearmonth; --对日期稠化，保证每个日期都有数据