BI 和数据仓库新手。我们收到的一个常见的分析请求是提供滚动周期的计算。例如，我们想了解过去 12 个月中每个月有多少客户。假设每个月我们增加 100 名客户，但流失 50 名。我们的回复如下所示：
| 月 | 金额 |
|---|---|
| 2023 年 1 月 | 2,000 |
| 2023 年 2 月 | 2,050 |
| 2023 年 3 月 | 2,100 |
此表稍后用于与某些指标进行比较，例如在给定时期内有多少客户购买了某些产品，或者与活跃客户相比使用情况如何。我的问题是，我们应该在数据仓库中创建一个表来存储这些信息，还是应该在每个查询中使用 CTE 在需要的查询中生成该表？
滚动周期表有时会变得复杂，因为我们有时也希望它按每个特定产品、位置等拥有的用户数量进行细分。所以它可能看起来像
| 月 | 状态 | 金额 |
|---|---|---|
| 2023 年 1 月 | CA | 1,000 |
| 2023 年 1 月 | UT | 500 |
| 2023 年 1 月 | FL | 500 |
因此，重申一下这个问题：我们应该在数据仓库中创建一个表来存储这些信息，还是应该在每个查询中使用 CTE 在需要此信息的报告中生成该表？
我目前使用 CTE 进行此分析，但通常是相同的 CTE，因此我认为它可能是一个表格，但不确定最佳实践建议是什么。
在解决有关滚动周期分析的问题时，创建视图可以提供多种优势。
视图允许您将滚动周期计算的复杂性抽象为单个实体。这可以使您的查询更清晰、更具可读性，因为用户可以专注于查询视图，而不是处理复杂的 CTE 或复杂的逻辑。