事实表,维度,度量,指标之间的关系

本文详细解释了数据仓库中的事实表、维度、指标和度量等核心概念,并探讨了它们之间的关系,帮助读者理解如何利用这些概念进行数据分析。

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事实表:每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实数据表可能包含业务销售数据,如销售商品所产生的数据,与软件中实际表概念一样


维度:说明数据,维度是指可指定不同值的对象的描述性属性或特征。例如,地理位置的维度可以包括“纬度”、“经度”或“城市名称”。“城市名称”维度的值可以为“旧金山”、“柏林”或“新加坡”。


指标:衡量数据,指标是指可以按总数或比值衡量的具体维度元素。例如,维度“城市”可以关联指标“人口”,其值为具体城市的居民总数。


维度和指标的关系:虽然维度和指标可以独立使用,但常见的还是相互结合使用。维度和指标的值以及这些值之间的关系,使您的数据具有了意义。为了挖掘尽可能多的深层次信息,维度通常与一个或多个指标关联在一起。
例如,维度“城市”可以与指标“人口”和“面积”相关联。有了这些数据,系统还可以创建“人口密度”等比值指标,带来有关这些城市的更详细的深入信息。


度量:事实表和维度交叉汇聚的点,度量和维度构成OLAP的主要概念,这里面对于在事实表或者一个多维立方体里面存放的数值型的、连续的字段,就是度量。这符合上面的意思,有标准,一个度量字段肯定是统一单位,例如元、户数。如果一个度量字段,其中的度量值可能是欧元又有可能是美元,那这个度量可没法汇总。在统一计量单位下,对不同维度的描述。


指标与度量的关系:这就得说到指标,我愿意表述为”它是表示某种相对程度的值”。区别于上面的度量概念,那是一种绝对值,尺子量出来的结果,汇总出来的数量等。而指标至少需要两个度量之间的计算才能得到,例如收入增长率,用本月收入比上上月收入。当然可能指标的计算还需要两个以上的度量。

转自:http://www.cnblogs.com/fly-bird/

<think>好的,我现在要帮用户了解事实表维度表之间的区别和关系,特别是在数据仓库和星型模型中的情况。首先,我需要回顾一下用户提供的引用内容,确保回答准确。 用户引用了四篇资料,其中提到维度模型、星型模型、事实表维度表的定义及它们的关系。根据引用2,事实表包含业务过程的度量数据,比如销售额,而维度表提供上下文信息,如时间、产品等。引用3指出星型模式中,事实表是核心,维度表围绕它,且维度表之间不直接关联,只通过事实表连接。引用4提到一致性维度的重要性,强调共享性和跨业务使用。 接下来,我需要明确两者的区别和关系。区别方面,事实表存储可度量的数值数据,通常是事务性的,会不断增长;而维度表存储描述性属性,相对静态。结构上,事实表有外键和度量值维度表有主键和属性。 关系方面,它们通过外键连接,形成星型结构。维度表事实表提供上下文,支持析和聚合。比如,析销售额时,维度表提供时间、地区等类。 用户可能还想知道为什么这样设计,比如星型模型的优势,比如查询效率高,结构清晰。可能需要提到雪花模型作为对比,但用户问题主要集中在星型模型。 还要注意用户提到的“一致性维度”,引用4强调共享性,这是数据仓库设计中的关键,确保不同数据集市使用相同的维度,保证数据一致性。 需要检查是否有遗漏点,比如事实表的类型(事务、周期快照等),或者维度表的缓慢变化处理,但用户的问题可能不需要深入到这些细节,除非他们进一步询问。 最后,生成相关问题,可能涉及设计原则、实际应用例子、优化方法等,基于引用内容和常见疑问点。</think>### 事实表 vs 维度表:区别与关系数据仓库与星型模型) 在数据仓库维度建模中,**事实表**和**维度表**是构建星型模型的核心组件,两者通过外键关联形成多维析的基础结构[^2][^3]。 --- #### **一、核心区别** | **特征** | **事实表** | **维度表** | |------------------|-----------------------------------------------|---------------------------------------------| | **数据内容** | 存储业务过程的**可度量数值**(如销售额、利润) | 存储描述事实的**上下文属性**(如时间、产品) | | **结构特点** | 包含外键(关联维度表)和数值型指标字段 | 包含主键(被事实表引用)和文本型属性字段 | | **数据更新频率** | 高频更新(随业务过程动态增长) | 低频更新(属性相对稳定) | | **冗余性** | 通常不冗余,记录业务事件 | 允许冗余,以简化查询(如地区名称重复存储) | --- #### **二、关系与协作** 1. **星型模型的核心结构** - 事实表位于中心,维度表围绕其布,通过外键连接形成星形拓扑[^3]。 - 例如:析“销售额”时,事实表存储交易金额,维度表提供“时间”“产品”“门店”等类属性。 2. **功能互补性** - **事实表**回答“发生了什么”(如:某日某产品销量) - **维度表**回答“如何类与析”(如:按月份、地区聚合销量)。 3. **一致性维度的重要性** - 维度表需跨业务共享(如“时间维度”统一用于销售和库存析),确保数据仓库的整合性[^4]。 --- #### **三、示例:零售行业星型模型** ```plaintext +--------------+ | 销售事实表 | | (订单ID, 金额)| +------+-------+ | +----------------+-----------------+ | | | +-----+------+ +------+-----+ +--------+-------+ | 时间维度表 | | 产品维度表 | | 门店维度表 | | (日期, 月份)| | (产品ID, 名称)| | (门店ID, 地区)| +------------+ +------------+ +----------------+ ``` --- #### **四、常见设计原则** 1. **维度表反规范化**:通过冗余减少表连接,提升查询性能(如将“地区”直接嵌入“门店维度表”)。 2. **事实表轻量化**:仅保留外键和度量值,避免存储冗余描述信息[^2]。 --- §§ 相关问题 §§ 1. 星型模型与雪花模型在维度设计上有何异同? 2. 如何处理维度表中的“缓慢变化维度”问题? 3. 如何选择事实表的粒度(如按事务或按天聚合)? 4. 一致性维度数据仓库中如何实现跨业务复用?
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