数据仓库为什么需要事实表

数据仓库3-事实表

事实表是数据仓库中的关键组件，用于存储操作型产生的可度量数值。以下是关于事实表的详细解事实表的基本概念：事实表基于物理活动设计，不受报表影响。它通常包含数字度量和外键关联维度。事实表的度量类型：可加度量：可以按照任意维度汇总。半可加度量：在特定维度下可汇总。

在数据仓库的世界里，事实表犹如基石，承载着业务活动的度量与。它以其独特的结构和分类，为我们揭示了一个数据驱动决策的清晰视图。事实表的核心在于，它存储的是与物理操作紧密相关的度量，而非依赖于报表设计的定制内容，这就要求我们对数据进行深入理解和细致分类。

首先，维度表是一类与事实表相关的表格，用于描述事实表中各个维度属性信息，如产品、时间、地点、客户等。维度表主要包含主键、描述信息以及状态码，如未支付、已支付、发货中等，用于帮助用户快速准确地分析数据。事实表是数据仓库中的主表，用于存储与业务对象相关的数据。

数据在事务发生后产生，一旦事务被提交，事实表数据入，且之后不再进行更改，更新方式为增量更新。周期快照事实表：按照良好的时间周期间隔捕捉业务活动的情况，是事务事实表的补充。其粒度是每个时间段一条记录，通常比事务事实表粗，是在事务事实表之上建立的聚集表。

数据仓库建设中，事实表和维度表是构建关键概念。事实表记录业务行为事实，类似流水表，反映业务的功能行为记录。如购物记录用户购买行为，上网记录用户浏览行为。事实表数据实时产生，动态变化。维度表则辅助说明事实表数据，提供延伸。

在数据仓库的世界里，数据仓库的核心架构——维度建模，是Ralph Kimball智慧结晶的体现，他的著作《数据仓库箱》被誉为数据仓库设计的圣经。维度建模以其对分析需求的敏锐洞察和卓越性能，成为数据仓库设计的主流方。

数据仓库为什么要用事实表和维度表?

1、数据仓库建设中，事实表和维度表是构建关键概念。事实表记录业务行为事实，类似流水表，反映业务的功能行为记录。如购物记录用户购买行为，上网记录用户浏览行为。事实表数据实时产生，动态变化。维度表则辅助说明事实表数据，提供延伸。

2、事实表，如同数据仓库的心脏，它存储着不可变更的业务指标数据，如额、订单量等，是所有分析的基础。这些数据是静态的，固定不变，专为满足数据查询和分析的需求而存在。维度表则是数据的“血肉”，它们描述了丰富多样的描述性信息，如时间、地理位置、用户属性等，通过外键与事实表紧密相连。

3、在数据仓库的构建中，事实表和维度表技术起着关键作用。事实表，作为业务过程中的度量，通常以数值形式记录，每个行代表一个实际，比如零售中的数量和总额。事实表的数据必须具备可加性、半可加性或不可加性，通过拆分不可加度量如比率，使其变为可处理的结构。

4、事实表是数据仓库中用于记录业务活动度量的表，而维度表是用于细化和精确分析，提供上下文信息的表。事实表的特点如下： 核心作用：以业务流程为核心，通过度量来呈现业务活动。 结构组成：由维度列和数值指标列组成。 种类： 事务事实表：具有极高粒度，一旦事务发生即记录，之后仅进行增量更新。

5、事实表就是发生在现实世界中的各种所形成的数据，如创建账号、下单支付等生成的数据。维度表就是需要从不同的维度去分析，如某段时间内创建用户的人数，双十一期间11-111 生成的订单数据，都是从时间的维度去分析数据，会根据时间维度去创建对应的表。

6、指标主要分为原子指标和派生指标，通过指标库可以快速且规范的查询、开发和使用指标。总结 维度建模是数据仓库建模中的一种重要方法，它关注于分析场景，能够快速响应大规模数据的分析需求。在维度建模过程中，需要注意事实表、维度表的设计以及粒度的选择。

扫盲(9):数据仓库实践之表的分类——维度表、事实表、拉链表

首先，维度表是一类与事实表相关的表格，用于描述事实表中各个维度属性信息，如产品、时间、地点、客户等。维度表主要包含主键、描述信息以及状态码，如未支付、已支付、发货中等，用于帮助用户快速准确地分析数据。事实表是数据仓库中的主表，用于存储与业务对象相关的数据。

维度表是一种用于存储与数据中心各业务领域相关维度信息的数据建模技术。在数据仓库中，它与事实表相对应，构成决策支持，以便进行多维数据分析与报告。维度表围绕业务过程所处的环境进行设计，存储描述度量数据的各个方面的信息，如时间、地理位置、产品、客户等。

在构建数据仓库时，理解属性与度量的概念至关重要。属性指的是对象的性质或特性，例如姓名和年龄，这些特性因对象而异且随时间变化。相反，度量是对属性的标量描述，具有统计意义，例如在超市购买一瓶农夫山泉，每瓶300毫升，花费2元，这里的1瓶和2元是对业务过程的度量。

数据库：是一种逻辑概念，用来存放数据的仓库，通过数据库来实现。数据库由很多表组成，表是二维的，一张表里面有很多字段。字段一字排开，对数据就一行一行的写入表中。数据库的表，在于能够用二维表现多维的关系。如：oracle、DBMySQL、Syba、MSSQL Server等。数据仓库：是数据库概念的升级。

事实表记录信息，维度表记录的各个维度信息。事实表数据量大，维度表数据量相对较小，两者结合用于多维度分析。宽表是事实表与维度表的。指标是数值型数据主题，维度是从不同视角看待数据。维度可以转化为指标。指标用于Y轴展示结果，维度用于X轴展示分类信息。

维度表：提供分析视角。事实表：通过多个维度和指标值描述特定事实。实体表：记录客观事物数据，不包含具体事实。数据仓库建模方法：范式建模法：基于关系型数据库，追求数据一致性。维度建模法：围绕分析需求构建模型，提高查询性能。三范式定义与应用：三范式是数据库设计的标准，旨在减少数据冗余。