数据仓库中的维表和事实表

Posted 2021-04-24 大数据私房菜

一.事实表

1.1 事实表结构

  事实表（Fact Table）是指存储有事实记录的表，如系统日志、销售记录等；事实表的记录在不断地动态增长，所以它的体积通常远大于其他表。

1.2 可加，半可加，不可加事实

事实表中的数字度量可划分为三类：

可加：

最灵活最有用的事实是完全可加，可加性度量可以按照与事实表关联的任意维度汇总。

半可加：

半可加度量可以对某些维度汇总，但不能对所有维度汇总。差额是常见的半可加事实，除了时间维度外，他们可以跨所有维度进行操作。(比如每天的余额加起来毫无意义)

不可加：

另外，一些度量是完全不可加的，例如：比率。对非可加事实，一种好的方法是，尽可能存储非可加度量的完全可加的分量，并在计算出最终的非可加事实之前，将这些分量汇总到最终的结果集合之中，最终计算通常发生在BI层或OLAP多维数据库层。

二. 维度表

2.1 维度表结构

维度表（Dimension Table）或维表，有时也称查找表（Lookup Table），是与事实表相对应的一种表；它保存了维度的属性值，可以跟事实表做关联；相当于将事实表上经常重复出现的属性抽取、规范出来用一张表进行管理。常见的维度表有：日期表（存储与日期对应的周、月、季度等的属性）、地点表（包含国家、省／州、城市等属性）等。

使用维度表有诸多好处，具体如下：

• 缩小了事实表的大小。

• 便于维度的管理和维护，增加、删除和修改维度的属性，不必对事实表的大量记录进行改动。

• 维度表可以为多个事实表重用，以减少重复工作。

2.2 下钻

下钻是商业用户分析数据的最基本的方法。下钻仅需要在查询上增加一个行头指针，新行的头指针是一个维度属性，附加了sql语言的group by表达式，属性可以来自任何与查询使用的事实表关联的维度，下钻不需要预先存在层次的定义，或者是下钻路径。

2.3 退化维度

   有时，维度除了主键外没有其他内容，例如，当某一发票包含多个数据项时，数据项事实行继承了发票的所有描述性维度外键，发票除了外键无其他项，但发票数量仍然是在此数据项级别的合法维度键。这种退化维度被放入事实表中，清楚的表明没有关联的维度表，退化维度常见于交易和累计快照事实表中。

三.事实表和维表的关系