大数据中维度建模中三种事实表的区别

这是一个非常核心的数据仓库维度建模问题。三种主要的事实表（事务事实表、周期快照事实表和累积快照事实表）在描述业务过程的时间跨度、粒度和用途上有着根本的区别。

下面我将详细解释这三种事实表的区别，并使用一个经典的“订单”业务场景来举例说明。

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核心区别总览

特性	事务事实表	周期快照事实表	累积快照事实表
时间维度	特定时间点（例如：时刻）	周期末尾（例如：每天）	不确定的时间跨度（覆盖整个工作流）
粒度	每个事务事件一行（最细粒度）	每个周期每个实体一行	每个业务过程实例一行（如一个订单）
事实	事务性度量（如金额、数量）	累积性度量（如期末余额、周期内总数）	里程碑度量（如各个阶段的时间戳、耗时）
日期外键	一个（事务日期）	一个（周期日期，如快照日期）	多个（关键业务里程碑日期）
数据加载	追加（INSERT only）	追加（INSERT only）	更新（INSERT & UPDATE）
典型应用	记录原子事件，支持事件分析