建立数据集关系：是对最底层的表之间建立关系，可以理解为数据的主键跟外键之间的联系

左右关联：主要是对一些结果数据的合并处理

设置关联 https://help.fanruan.com/finebi/doc-view-78.html

左右合并 https://help.fanruan.com/finebi/doc-view-512.html

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• 建立数据集关系：是在数据建模层面，通过拖放等操作，基于表之间的共同字段（如具有相同含义的品牌代码字段等）来定义表与表之间的逻辑联系，形成一个整体的数据模型。例如在一个包含品牌维度表和店铺销售统计表的主题中，可通过 “品牌代码” 字段建立它们的数据集关系。

• 左右关联：通常是在具体的数据查询或处理过程中，以某一个数据集（表）为基准，将其他数据集（表）根据一定的条件关联到基准数据集的左侧或右侧。例如在制作报表时，若以订单表为基准，可能会根据客户 ID 将客户信息表左关联到订单表，以补充订单相关的客户信息。

• 建立数据集关系：主要用于在数据准备阶段，对整个主题域内的数据进行统一的建模和组织。便于后续进行多表分析、自助数据集创建以及仪表板设计等操作，能让用户在一个相对固定的数据模型基础上进行各种分析，无需每次都重新配置表间关系。比如在构建一个销售分析主题时，可先建立好产品表、销售表、客户表等之间的数据集关系，后续无论是分析产品销售趋势还是客户购买行为，都可基于这个模型快速取数分析。

• 左右关联：更多地应用于临时的数据整合需求。比如在制作特定报表或进行临时数据查询时，根据具体的业务需求，灵活地将不同数据集进行关联，以获取所需的特定数据组合。例如，在制作一份月度销售报表时，可能需要将当月的销售数据与库存数据进行临时的左右关联，以分析销售与库存的关系。

• 建立数据集关系：一旦建立，在整个主题相关的分析中都能生效。系统会根据定义的关系自动进行数据的关联和整合，在进行自助取数等操作时，用户无需再次手动关联已建立关系的数据表，提高了数据处理的效率和一致性。

• 左右关联：仅在当前进行关联操作的具体查询或报表中有效。每次使用都需要明确指定关联条件和关联方式，相对较为灵活，但如果涉及到多个报表或多次查询都需要相同的关联，可能会增加操作的重复性。

• 建立数据集关系：系统在建模时会对数据关系进行优化，在后续查询和分析中，能够更高效地利用这些关系来获取数据，尤其对于复杂的多表查询和分析，性能优势较为明显。

• 左右关联：每次执行关联操作时，数据库都需要根据指定的条件进行数据的匹配和整合。如果关联条件设置不合理或数据量较大，可能会对性能产生一定的影响，尤其是在频繁进行左右关联操作时，性能问题可能会更加突出。