什么是事实表，什么是维表？

1. 事实表（Fact Table）

   • 定义：
     • 事实表是数据仓库架构中的核心表，主要用于存储业务过程的度量（Measure）和相关的事件数据。这些度量通常是可以进行数值计算的，比如销售金额、销售数量、访问次数等。它记录了企业运营过程中的关键业务事实，是数据分析和决策支持的重要数据来源。
   • 特点：
     • 包含事实数据：事实表中的事实数据是分析的重点内容。例如，在一个零售业务的数据仓库中，销售事实表会包含每一笔销售交易的金额、数量等数据。这些数据是可量化的，并且可以用于聚合（如计算总销售额、总销售量等）和分析（如比较不同时间段的销售情况）。
     • 具有粒度（Granularity）属性：粒度是指事实表中数据的详细程度。例如，销售事实表的粒度可以是每一行代表一笔销售交易，也可以是每一行代表一天内的所有销售交易汇总。确定合适的粒度非常重要，因为它会影响数据仓库的存储量和数据分析的灵活性。
     • 关联多个维表：事实表通常会与多个维表相关联。通过外键（Foreign Key）与维表连接，这些外键用于引用维表中的主键（Primary Key）。例如，销售事实表可能会通过 “产品 ID” 外键关联到产品维表，通过 “客户 ID” 外键关联到客户维表，通过 “时间 ID” 外键关联到时间维表等。
   • 示例：
     • 假设一个电商企业的数据仓库，销售事实表可能有以下列：订单 ID（作为事实表的主键）、产品 ID、客户 ID、销售数量、销售金额、下单时间 ID 等。其中 “销售数量” 和 “销售金额” 是事实数据，用于分析销售业绩；“产品 ID”“客户 ID”“下单时间 ID” 是外键，用于和相应的维表建立关联。

2. 维表（Dimension Table）

   • 定义：
     • 维表主要用于描述事实表中的各种维度信息。维度是观察和分析事实数据的角度，如时间维度（年、月、日等）、地理维度（国家、地区、城市等）、产品维度（产品类别、品牌、型号等）、客户维度（客户类型、年龄、性别等）。维表为事实表中的数据提供了上下文环境，帮助用户更好地理解和分析事实数据。
   • 特点：
     • 包含描述性属性：维表中的列主要是用于描述维度的属性。例如，在产品维表中，会有产品名称、产品类别、产品品牌、产品规格等列。这些属性可以帮助用户对产品进行分类、筛选和比较。
     • 相对稳定：与事实表相比，维表的数据相对稳定。虽然维表的数据也可能会发生变化，但变化频率通常较低。例如，产品维表中的产品类别和品牌等信息，不会随着每一笔销售交易而改变。
     • 作为查询约束和分组依据：在数据分析过程中，维表的属性常被用于作为查询的约束条件和分组依据。例如，用户可以按照产品类别或时间范围来查询销售数据，或者对销售数据按照客户地区进行分组统计。
   • 示例：
     • 以时间维表为例，它可能包含日期 ID（作为主键）、日期、星期几、月份、季度、年份等列。这个维表可以用于在销售分析中，按不同的时间维度（如按月份查看销售趋势、按季度比较销售业绩等）来分析销售事实表中的数据。产品维表可能包含产品 ID（主键）、产品名称、产品类别、产品价格等列，用于提供产品相关的详细信息，以便在分析销售数据时可以了解不同产品的销售情况。