子维度表是数据仓库中的一种表，用于存储与主维度表相关联的详细信息，以提供更全面和详细的数据分析。在数据仓库中，通常使用维度表和事实表来组织和存储数据。主维度表包含维度的基本信息，而子维度表则包含与主维度表相关的详细信息。

举个例子，考虑一个销售数据仓库，其中包含产品、时间和地区等维度。产品维度表可能包含产品的基本信息，如产品ID、名称和类别等。然而，如果想要存储有关产品更详细的信息，例如供应商、生产日期等，这些详细信息就可以存储在一个与产品维度表关联的子维度表中。

以下是一个简化的例子：

1. 产品维度表 (Product Dimension):

   • ProductID (产品ID)
   • ProductName (产品名称)
   • Category (产品类别)

2. 子维度表 (Product Details Dimension):

   • ProductID (产品ID，与主维度表关联)
   • Supplier (供应商)
   • ProductionDate (生产日期)
   • OtherDetails (其他详细信息)

在这个例子中，产品维度表存储产品的基本信息，而子维度表存储与产品相关的更详细的信息。两个表通过产品ID进行关联，使数据分析人员能够在需要时获取更全面和详细的产品信息。这种设计能够帮助提高数据仓库的灵活性和可扩展性，使其更好地满足不同业务需求。

主子维度表（Master-Detail Dimension Tables）是数据仓库和数据库设计中常见的概念。这种表的设计用于处理分层结构的数据，其中一个表充当主维度（Master Dimension），而另一个表则是子维度（Detail Dimension）。

主子维度表的典型结构如下：

1. 主维度表（Master Dimension Table）： 包含主要的维度信息，通常是高层次的、总体的数据。这个表中的每一行通常代表一个唯一的维度值，并包含该维度值的相关属性。主维度表的主键通常被用作外键链接到子维度表。

   例如，一个主维度表可能包含产品类别信息：

   ProductCategoryID   ProductCategoryName
   1                   Electronics
   2                   Clothing
   3                   Books
   

2. 子维度表（Detail Dimension Table）： 包含与主维度表相关联的详细信息。每一行通常对应主维度表中的某个唯一值，并包含与该维度值相关的更具体的信息。子维度表中的外键列链接到主维度表的主键。

   例如，一个子维度表可能包含具体的产品信息：

   ProductID   ProductName      ProductCategoryID   Price
   101         Laptop           1                   1200
   102         T-shirt          2                   20
   103         Novel            3                   15
   

通过主子维度表的设计，可以建立起分层的维度结构。在查询时，可以方便地通过连接主维度表和子维度表来获取更详细和具体的信息，同时保持数据的一致性和结构化。这种结构在数据仓库中常被用于支持 OLAP（在线分析处理）操作，以便更好地进行多维度分析。