非事实型事实表

在维度建模的数据仓库中,有一种事实表叫Factless Fact Table,中文一般翻译为“非事实型事实表”。在事实表中,通常会保存十个左右的维度外键和多个度量事实,度量事实是事实表的关键所在。在非事实型事实表中没有这些度量事实,只有多个维度外键。非事实型事实表通常用来跟踪一些事件或者说明某些活动的范围。下面举例来进行说明。

第一类非事实型事实表是用来跟踪事件的事实表。例如:学生注册事件,学校需要对学生按学期进行跟踪。维度表包括学期维度、课程维度、系维度、学生维度、注册专业维度和取得学分维度,而事实表是由这些维度的主键组成,事实只有注册数,并且恒为1。这样的事实表可以回答大量关于大学开课注册方面的问题,主要是回答各种情况下的注册数。

第二类非事实型事实表是用来说明某些活动范围的事实表。例如:促销范围事实表。通常销售事实表可以回答如促销商品的销售情况,但是对于那些没有销售出去的促销商品没法回答。这时,通过建立促销范围事实表,将商场需要促销的商品单独建立事实表保存。然后,通过这个促销范围事实表和销售事实表即可得出哪些促销商品没有销售出去。这样的促销范围事实表只是用来说明促销活动的范围,其中没有任何事实度量。

### 数据仓库中事实表的定义与作用 #### 定义 事实表数据仓库中的核心组件之一,其主要功能是以结构化的方式存储事实数据事实数据通常是对特定业务过程的具体量化指标或数值测量值[^1]。因此,事实表作为承载这些数据的主要容器,在数据分析和决策支持过程中扮演着至关重要的角色。 #### 作用 事实表的作用体现在以下几个方面: - **存储业务过程的关键度量** 事实表通过记录具体的事实数据来反映某一业务过程的结果或状态。例如,在零售业中,销售金额、订单数量等都可以作为事实存入事实表中。 - **支持多维分析** 结合维度表,事实表能够实现灵活的数据查询和分析操作。这种组合使得用户可以从多个角度(如时间、地点、产品类别等)对业务数据进行深入挖掘[^2]。 - **定义粒度级别** 粒度决定了事实表所能表达的数据详细程度。合理设定粒度有助于平衡数据的精确性和性能需求。例如,“每日销售额”是一个较粗粒度的事实表示方式;而“每笔交易额”则代表更细粒度的记录。 - **处理特殊场景下的数据追踪** 对于某些情况下不存在具体数值度量的情形,可以通过创建无事实事实表来进行管理。这类表格尽管本身并不包含显式的事实字段,但仍可通过行的存在与否以及关联到其他维度的方式来间接体现有价值的信息][^[^34]。比如用于标记某个活动是否发生或者满足某种条件的状态变化情况等。 ```sql -- 创建一个简单的事实表示例 (SQL语句) CREATE TABLE sales_fact ( sale_id INT PRIMARY KEY, product_key INT, -- 外键指向产品维度表 date_key DATE, -- 外键指向日期维度表 store_key INT, -- 外键指向店铺维度表 quantity_sold DECIMAL(10, 2), -- 销售数量 revenue DECIMAL(15, 2) -- 收入总额 ); ``` 上述代码片段展示了一个典销售相关联的事实表设计模式,其中包含了几个关键属性及其对应的关系链接至相应的维度实体上。 ---
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