BI中事实表和维度表的定义

本文介绍了数据仓库中的星型架构,包括事实表与维度表的概念及其作用。事实表记录具体业务事件,维度表则提供分析视角。

 

   一个典型的例子是,把逻辑业务比作一个立方体,产品维、时间维、地点维分别作为不同的坐标轴,而坐标轴的交点就是一个具体的事实。也就是说事实表是多个维度表的一个交点。而维度表是分析事实的一个窗口。 

       首先介绍下数据库结构中的星型结构,该结构在位于结构中心的单个事实数据表中维护数据,其它维度数据存储在维度表中。每个维度表与事实数据表直接相关,且通常通过一个键联接到事实数据表中。星型架构是数据仓库比较流向的一种架构。

        事实表是数据仓库结构中的中央表,它包含联系事实与维度表的数字度量值和键。事实数据表包含描述业务(例如产品销售)内特定事件的数据。

        维度表是维度属性的集合。是分析问题的一个窗口。是人们观察数据的特定角度,是考虑问题时的一类属性,属性的集合构成一个维。

BI中事实表和维度表的定义 - 星星 - 幸福很简单

### 数据仓库中事实表维度表的概念 #### 1. **事实表** 事实表是数据仓库的核心组成部分之一,它记录了特定行为事件的数字化信息。通常情况下,事实表由数值型数字以及指向维度表的外键构成[^3]。这些数值型数字被称为“度量”,它们通常是可量化的行为或交易的结果。 - **特点**: - 记录具体的业务活动。 - 包含大量的行数,数据规模庞大。 - 更新频率较高,尤其是在实时数据仓库环境中。 - **设计原则**: - 基于业务需求定义粒度,确保数据能够反映真实的业务过程[^1]。 - 不进行预聚合操作,保留原始业务细节以便支持灵活的分析需求。 - **使用场景**: - 支持复杂的商业智能(BI)报告生成。 - 提供基础数据用于计算各类业务指标,例如销售额、利润等。 - 能够与其他维度表联合查询,从而实现多角度的数据分析。 #### 2. **维度表** 维度表提供了观察数据的不同视角,帮助用户理解并解释存储在事实表中的数据。维度表通常包含描述性的属性字段,其目的是为用户提供丰富的上下文信息以辅助决策。 - **分类**: - **高基数维度**:如用户资料表、商品资料表等,这类表格具有较大的数据量,可能达到千万甚至上亿级别。 - **低基数维度**:如日期维表、地理维表等,数据量相对较小,主要用于提供标准化的信息映射关系。 - **功能**: - 定义如何分割过滤事实表中的数据。 - 描述性较强,便于人类理解解读复杂的数据模式。 --- ### 实事表与维度表区别 | 特性 | 事实表 | 维度表 | |-----------------|-----------------------------------------|---------------------------------------| | 主要作用 | 存储具体事务发生的测量值 | 提供对事实表中数据的理解背景 | | 数据结构 | 数值型列 + 外键 | 属性列 | | 数据量 | 较大 | 较小 | | 变更频率 | 频繁 | 很少变化 | --- ### 实事表与维度表的联系 尽管两者存在显著差异,但在实际应用中,它们紧密相连: - **关联方式**:通过外键连接,使得可以从不同维度深入挖掘隐藏在大量数据背后的规律[^4]。 - **共同目标**:服务于最终用户的即席查询需求(ad hoc queries),使他们能够在无需深入了解底层技术的情况下快速获取所需洞察力[^2]。 ```sql -- 示例SQL语句展示如何联接事实表维度表 SELECT d.date_name, p.product_name, SUM(f.sales_amount) as total_sales FROM fact_sales f JOIN dim_date d ON f.date_id = d.date_id JOIN dim_product p ON f.product_id = p.product_id GROUP BY d.date_name, p.product_name; ``` 此代码片段展示了如何利用SQL语言将`fact_sales`(事实表)同两个不同的维度表(`dim_date`, `dim_product`)结合起来执行基本的汇总运算。 ---
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