维度表,实体表,事实表之间的关系

本文解析了维度表、实体表和事实表的概念,并探讨了如何通过维度设计将实体表转化为事实表,适合初学者理解维度建模的基础。

维度表:维度表可以看成是用户用来分析一个事实的窗口,它里面的数据应该是对事实的各个方面描述,比如时间维度表,它里面的数据就是一些日,周,月,季,年,日期等数据

实体表:实体表就是一个实际对象的表,实体表它放的数据一定是一条条客观存在的事物数据,比如说设备 ,它就是客观存在的,所以可以将其设计一个实体表

事实表:事实表其实质就是通过各种维度和一些指标值得组合来确定一个事实的,比如通过时间维度,地域组织维度,指标值可以去确定在某时某地的一些指标值怎么样的事实。

在这里插入图片描述
上面这张图就是设备表的一个实体表设计,它作为一个客观存在的事实它是无法建立一个维度表的,其实设备表本身也可以看成是一个事实表,只需要对生厂商,设备类型,时间,地点这几个点进行维度表设计就行了,这样就将一个设备表变成一个事实表了。

可能由于我本身对维度建模的接触时间比较短,在加上表达能力也不怎么行,对这三种关系理解的也不是很透切,导致文中对这三种表的关系及含义的描述可能会有错误或歧义,希望大家帮我指出,维度建模中的一个小白敬上。

### ### Power BI 中维度表事实表的区别 在 Power BI 的数据建模中,维度表事实表是构建数据模型的两个核心组成部分,它们在结构、用途以及数据内容上存在显著差异。 #### ### 维度表的特点 维度表主要用于存储描述性信息,通常包含业务实体的属性,例如客户、产品、日期等信息。维度表的主键通常是唯一的,用于与事实表进行关联。这些表的记录数量相对较少,但每条记录包含丰富的描述性字段。例如,日期表可能包含日期、年份、季度、月份等信息;客户信息表可能包括客户ID、姓名、所在省份、客户类型等属性[^4]。维度表的设计通常要求将维度粒度拆解到最小,以避免冗余和笛卡尔积问题[^3]。 #### ### 事实表的特点 事实表则主要用于存储业务过程中的度量数据,如销售额、订单数量、库存数量等。这些表通常包含大量的记录,但每条记录的字段较少,主要由外键和数值型指标组成。事实表的外键用于与维度表建立关联,从而实现对数据的多维分析。例如,订单事实表可能包含订单ID、客户ID、产品ID、订货日期、销售额等字段,其中客户ID、产品ID等字段分别与客户维度表和产品维度表建立关系,以支持基于客户、产品等维度的分析[^1]。 #### ### 两者在关系建立中的作用 在 Power BI 中,维度表事实表之间关系通常通过主键-外键的方式建立。维度表的主键(如客户ID)与事实表中的外键(如客户ID)之间建立一对一或多对一的关系。这种关系支持在报表中使用维度属性对事实数据进行切片和切块分析。由于 Power BI 中的关系只能基于单一字段建立,因此在设计维度表时需要确保其主键的唯一性,并避免使用多字段组成的复合主键,以避免关系建立的复杂性和潜在问题。 #### ### 数据建模中的重要性 维度表事实表的合理设计对于 Power BI 模型的性能和分析能力至关重要。维度表提供上下文信息,使得事实数据可以基于不同的维度进行分析。例如,通过将订单事实表与日期维度表建立关系,可以按月份、季度或年份分析销售额的变化趋势。这种结构不仅提高了数据的可读性,还增强了数据模型的灵活性和扩展性[^2]。 #### ### 示例代码:建立维度表事实表关系 在 Power BI 中,可以通过 DAX 函数在模型中显式控制关系。例如,使用 `USERELATIONSHIP` 函数可以临时激活特定的关系,从而影响计算的上下文。以下是一个使用 `USERELATIONSHIP` 的示例,展示如何在计算中使用特定的关系: ```dax 按发货日期_销售额 = CALCULATE(SUM('订单表'[销售额]), USERELATIONSHIP('订单表'[发货日期], '日期表'[日期])) ``` 该表达式计算基于发货日期与日期维度表之间关系的销售额总和,即使该关系在模型中默认是非活跃状态,也可以通过此函数在计算中临时激活。 ---
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