事实表设计
数据仓库设计与建模的事实表与度量指标的多对多关系的设计方法(十)
数据仓库设计与建模是企业级数据分析的基础工作，其目的是为企业提供决策支持和业务分析的所需数据。
在数据仓库的设计过程中，事实表和度量指标是两个常见的概念。
本文将探讨事实表与度量指标之间的多对多关系的设计方法。
一、事实表与度量指标的基本概念事实表是数据仓库中的核心组件之一，用于描述业务过程中的事实和事件。
它通常包含大量的记录，每个记录表示一个业务事实的特定实例。
事实表中的每条记录都与一个或多个度量指标相关联，度量指标则用于度量和分析事实表中的数据。
二、事实表与度量指标的一对多关系在数据仓库的设计中，最常见的情况是事实表与度量指标之间的一对多关系。
也就是说，每个事实表记录对应于一个或多个度量指标值。
这种关系可以通过在事实表中添加度量指标字段来实现。
例如，对于一个销售事实表，可以添加销售额、销量和利润等度量指标字段。
三、事实表与度量指标的多对一关系除了一对多关系，事实表与度量指标之间还可能存在多对一关系。
也就是说，多个事实表记录可能与同一个度量指标值相关联。
这种情况通常发生在多个业务过程中使用相同度量指标的情况下。
在数据仓库的设计中，可以通过将度量指标字段作为外键关联到事实表来实现多对一关系。
例如，一个销售事实表和一个库存事实表可以共享同一个库存量度量指标。
四、事实表与度量指标的多对多关系在某些情况下，事实表与度量指标之间可能存在多对多关系。
也就是说，一个事实表记录可能与多个度量指标值相关联，同时一个度量指标值也可能与多个事实表记录相关联。
这种关系在数据仓库设计中较为复杂，需要特殊的设计方法。
一种常见的设计方法是使用桥接表来实现事实表与度量指标的多对多关系。
桥接表是一个中间表，用于记录事实表和度量指标之间的关联关系。
它通常包含两个外键，一个与事实表关联，一个与度量指标关联。
通过桥接表，可以实现多个事实表记录与多个度量指标值之间的关联。
另一种设计方法是使用聚合事实表来实现事实表与度量指标的多对多关系。
聚合事实表是从多个事实表和度量指标表中汇总计算出的一个新的事实表。
【数据仓库】4维度建模之事实表设计
【数据仓库】4维度建模之事实表设计事实表是维度建模的核⼼，紧紧围绕着业务过程来设计，通过描述度量来表达业务过程，包含了维度的引⽤和业务度量值。
上⼀篇⽂章我们讲了《》，今天我们聊⼀下事实表的设计。
⼀样，我们的⽬录结构和内容参考了《阿⾥巴巴⼤数据之路》⼀书。
事实表的基础概念粒度事实表中的每⼀条记录所表达的业务细节程度被称为粒度。
粒度由两种⽅式表述：维度属性组合所表⽰的细节程度所表⽰的具体业务含义事实⽤来描述业务过程的度量，⼀般是整形、浮点型的⼗进制数值。
可加：对任何维度进⾏汇总半可加：只能对特定维度进⾏汇总，如库存，按照地点、商品维度汇总是有意义的，按时间汇总是⽆意义的不可加：⽐率型，需要拆解为可加的度量来实现汇总，如商品购买率=> 购买⼈数，浏览⼈数相对于维度表，事实表会显得更细长，变化速度也会⽐维度表快。
事实表中也是可以存储维度属性的，这种操作称为——维度退化，⽽相应的维度属性称为——退化维度。
事实表类型事务事实表：按最细粒度来保存业务过程的数据，如购买商品事实表周期快照事实表：按照固定的时间间隔（年、⽉、⽇），记录事实累计快照事实表：覆盖整个业务⽣命周期，从开始到结束的累计事实，通常具有多个⽇期时间字段来记录关键的时间点，当⽣命周期发⽣变化，记录也会随之被修改。
设计原则原则⼀：尽可能包含所有与业务过程相关的事实事实表的设计⽬的是为了度量业务过程。
所以分析哪些事实与业务过程有关，是设计中⾮常重要的关注点。
在事实表中应尽量包含所有与该业务过程相关的事实，即使有冗余，但因为事实通常是数字型，带来存储开销不会很⼤！原则⼆：只选择与业务过程相关的事实在选择事实时，应该注意只选择与业务过程有关的事实。
⽐如在下单的业务过程中，不应该存在⽀付⾦额这⼀个属于⽀付业务过程的事实。
原则三：不可加的事实拆分为可加的度量如商品购买率 => 购买⼈数，浏览⼈数原则四：在选择维度和事实之前必须先声明粒度⼀般在设计事实表过程中，粒度定义越细越好，从最低级别的原⼦粒度开始能满⾜之后⽆法预期的⽤户需求。
数据仓库设计与建模的事实表与维度表设计原则(四)
数据仓库设计与建模的事实表与维度表设计原则随着信息技术的发展，数据的规模越来越大，对于企业来说，如何更好地管理和利用这些数据成为了一个重要的课题。
数据仓库作为一种专门用于存储和分析大量数据的系统，扮演着关键角色。
而数据仓库的设计与建模则是构建一个高效、可靠的数据仓库的核心。
一、事实表的设计原则事实表是数据仓库中存储实际事务和业务过程中的重要信息的表格。
在设计事实表时，需要考虑以下原则：1. 粒度：事实表的粒度应该是我们分析的最小维度，也就是不可再分割的最小数据单元。
例如，如果我们要统计一个商店的每日销售额，那么事实表的粒度就是每日，而不是每小时或每分钟。
2. 正交性：不同的事实应该是正交的，也就是说，一个事实在不同的维度下应该是独立的。
例如，在一个销售事实表中，销售额和销售数量是两个正交的事实，它们可以在不同的维度下进行分析。
3. 简洁性：事实表应该是简洁的，不应该包含重复的数据。
重复的数据会增加存储空间和查询时间，并降低数据仓库的性能。
4. 可测量性：事实表的数据应该是可测量的，也就是说，我们应该能够对事实表中的数据进行加、减、乘、除等运算，以便进行更复杂的分析。
二、维度表的设计原则维度表用于描述事实表中的各种维度，例如时间、地点、产品等。
在设计维度表时，需要考虑以下原则：1. 唯一性：维度表中的每个维度应该是唯一的，并且应该具有明确的标识符。
例如，在一个时间维度表中，每个日期应该有唯一的标识符，并且可以通过这个标识符进行关联。
2. 层级性：维度表中的维度应该具有层级结构。
例如，在一个地点维度表中，可以有国家、省份、城市等不同的层级。
3. 描述性：维度表中的维度应该具有足够的描述性信息，以便于用户理解和分析数据。
例如，在一个产品维度表中，可以包含产品名称、产品描述、产品类别等信息。
4. 可变性：维度表中的维度数据应该是可变的，可以根据业务需求进行更新。
例如，如果一个产品的价格发生变化，我们应该能够更新维度表中的价格信息。
数据仓库设计与建模的流程详解(一)
数据仓库设计与建模的流程详解在当今信息时代，数据已经成为企业决策和运营的重要依据。
而要有效地管理和利用这些海量的数据，数据仓库的设计和建模就显得尤为关键。
本文将详细介绍数据仓库设计与建模的流程，帮助读者全面了解这个重要的数据管理过程。
一、需求分析阶段数据仓库设计与建模的第一步是需求分析阶段。
在这个阶段，我们需要与企业的相关部门和人员进行沟通，了解他们的数据需求和业务需求。
通过与业务人员的讨论，我们可以确定数据仓库的目标和范围，明确需要收集和存储哪些数据。
此外，需求分析阶段还包括对数据仓库的查询和报表要求进行梳理和分析。
通过与用户的交流，我们可以了解到用户对数据访问的需求，包括哪些报表和查询是经常用到的，对数据的哪些指标比较感兴趣等，这些信息对于后续的数据仓库设计与建模具有指导意义。
二、数据源选择和数据采集阶段在需求分析阶段确定了数据仓库需要包含的数据之后，我们需要选择数据源并进行数据采集。
选择数据源是基于业务需求和数据的可用性进行的，一般包括企业内部的各个系统和外部的数据供应商等。
数据采集是指从数据源中提取数据并进行清洗和转换的过程。
数据采集需要根据具体的数据源和业务需求进行设计和开发相关的数据提取和转换程序，保证数据的完整性和准确性。
三、数据仓库建模阶段数据仓库建模是数据仓库设计与建模过程中最关键的一步。
在这个阶段，我们需要根据业务需求和数据源的特点来设计数据仓库的模型。
数据仓库建模包括维度设计和事实表设计。
维度设计是指对数据仓库中网板维度的设计，包括对维度的属性和关系的定义。
维度是描述业务中的一组属性的实体，如时间、地点、产品等。
通过对维度的定义和建模，可以为数据仓库提供丰富的维度分析能力。
事实表设计是指对数据仓库中事实表的设计。
事实表是用来记录业务中的度量指标的表，如销售额、库存量等。
事实表和维度表之间通过关联键进行关联，从而可以实现多维分析和多维查询等功能。
四、ETL开发和数据加载阶段在数据仓库建模完成之后，我们需要进行ETL（数据提取、转换和加载）开发和数据加载工作。
数据仓库设计与建模的维度表与事实表的一对多关系的事实表设计与处理的事实表设计与处理方法(二)
数据仓库设计与建模的维度表与事实表的一对多关系的事实表设计与处理的方法引言:数据仓库设计与建模是现代企业信息管理与决策支持的重要手段。
其中，维度表与事实表是数据仓库中最常用的两种表结构。
维度表主要存储业务中用于分析和筛选数据的描述性特征，而事实表则存储度量数据。
在实际应用中，维度表与事实表之间存在着一对多的关系，即一个维度值可以对应多个事实记录。
本文将就这种一对多关系以及事实表的设计与处理方法进行详细讨论。
一、一对多关系的特点：在数据仓库的设计与建模过程中，一对多关系是非常常见的。
这种关系的特点是一个维度值可能与多个事实记录相关联。
例如，在销售数据中，一个销售事实可能与多个产品维度相关，即一个销售事实对应多个产品维度值。
这种关系的处理需要考虑事实表的设计与处理方法。
二、事实表的设计方法：在处理一对多关系的事实表时，通常有以下几种设计方法:1. 子事实表法：子事实表法是一种常用的处理一对多关系的方法。
它将一对多的关系分解为多个子事实表。
每个子事实表都以特定的维度值为主键，与一个或多个其他维度值关联。
通过这种方式，可以实现对一对多关系的有效处理和管理。
例如，在销售数据中，可以创建一个产品子事实表和一个时间子事实表，分别与产品维度和时间维度相关联。
2. 多对多关系表法：多对多关系表法是另一种常用的处理一对多关系的方法。
它通过引入一个中间表来实现维度与事实的多对多的关系。
这个中间表包含了维度和事实之间的关联关系。
通过这种方式，可以灵活地处理一对多关系，并且能够支持更复杂的分析需求。
例如，在销售数据中，可以创建一个包含产品和时间维度的中间表，其中存储了每个产品和时间对应的销售事实。
3. 多值属性法：多值属性法是一种简单而直接的处理一对多关系的方法。
在这种方法中，可以将一个事实记录中的多个维度值存储在同一个字段中，通过逗号等分隔符进行分隔。
这样做的好处是简化了数据的存储和查询，但也带来了一定的查询和处理复杂性。
数据仓库中的维度建模与事实表设计
数据仓库中的维度建模与事实表设计数据仓库是一个集成的、主题导向的、时间可变的、非易失性的数据存储，用于支持管理决策。
在数据仓库中，维度建模和事实表设计是非常重要的，它们是数据仓库设计的核心。
维度建模是指将数据仓库中的数据组织成一个统一的、易于理解的维度模型，而事实表设计则是指如何将业务过程和指标以一种易于查询和分析的方式存储到数据库中。
在本文中，我们将探讨数据仓库中的维度建模与事实表设计的相关内容。
一、维度建模维度建模是数据仓库设计的核心，它是数据仓库中维度和事实之间的关系模型。
维度模型由事实表和维度表组成，它们之间存在着一对多的关系。
维度模型是一个简单直观的模型，它将业务过程和指标以一种易于理解的方式组织起来。
1.维度表在维度建模中，维度表是非常重要的，它是用来描述业务对象的表。
维度表通常包含了多个属性字段，每个属性字段描述了业务对象的一个特定属性。
比如，在销售数据中，维度表可能包含了产品、时间、地点等属性字段。
2.事实表事实表是数据仓库中存储业务过程和指标的表，它包含了一个或多个度量字段，度量字段是用来度量业务活动的指标。
事实表和维度表之间通过外键关联起来，事实表中的度量字段通常是和维度表的外键字段关联的。
3.星型模式维度模型通常被称为星型模式，因为它的结构呈现出星型的形状。
在星型模式中，中心的事实表被围绕着多个维度表组织起来，形成了一个星型的结构。
4.雪花模式除了星型模式之外，还有一个常见的维度模型是雪花模式。
在雪花模式中，维度表的层次结构被规范化成多个维度表，这样可以节省存储空间，但也会增加查询复杂度。
5.维度层次维度表中的属性字段通常是按照层次结构组织起来的，比如在时间维度中，可以有年、季度、月、日等层次。
在维度建模中，采用自然层次结构的维度表是非常重要的，它可以帮助用户更加方便地进行查询和分析。
维度建模是数据仓库设计的核心，它可以帮助用户更加方便地理解业务过程和指标。
通过合理的维度建模，可以提高数据仓库的查询性能，减少数据冗余，提高数据的一致性和可靠性。
数据仓库设计与建模的事实表与维度表设计原则(二)
数据仓库设计与建模的事实表与维度表设计原则在今天这个数字化时代，数据已经成为了企业决策的重要依据。
而数据仓库的概念应运而生，它为企业提供了一个集中存储和管理数据的平台，帮助企业更好地进行数据分析和预测，从而支持企业决策的制定。
在数据仓库的设计与建模中，事实表与维度表是两个核心的概念，本文将探讨数据仓库设计与建模的事实表与维度表设计原则。
一、事实表的设计原则事实表是数据仓库中存放数值数据的表，它记录了企业业务过程中的事实，例如订单数量、销售额等。
事实表的设计原则如下：1. 粒度明确：事实表的粒度应该明确，即每个事实表的一行记录应该对应特定的事实。
例如，如果我们要统计订单的销售额和数量，那么一行记录应该是一个订单，而不是每个订单中的每个商品。
这样可以减少数据冗余，提高查询性能。
2. 可度量性：事实表中存放的数据应该是可度量的，即可以进行数值计算和分析的数据。
例如，订单的销售额和数量就是可以进行数值计算和分析的数据。
3. 外键关联：事实表与维度表之间通过外键关联来建立联系。
例如，事实表中的订单号外键关联到维度表的订单维度，以便于查询和分析。
4. 聚合粒度：对于大规模的数据仓库，为了提高查询性能，事实表可以按照不同的粒度进行聚合。
例如，可以按照天、月、季度等粒度对销售额进行聚合，从而减少数据量和加快查询速度。
二、维度表的设计原则维度表是数据仓库中存放描述性数据的表，它描述了企业业务中的各种维度，例如时间、地点、产品等。
维度表的设计原则如下：1. 唯一性：维度表中的每个维度应该是唯一的，即每行记录对应一个唯一的实体。
例如，时间维度中的每个日期应该是唯一的。
2. 层次结构：维度表中的数据可以按照层次结构进行组织，从而更好地进行数据分析和查询。
例如，时间维度可以按照年、季度、月等进行层次组织。
3. 描述性数据：维度表中的数据应该是描述性的，即用于描述与事实表相关的维度信息。
例如，产品维度可以包含产品名称、产品类别等描述性数据。
数据仓库设计与建模的维度表与事实表的一对多关系的事实表设计与处理的事实表设计与处理方法(九)
数据仓库设计与建模的维度表与事实表的一对多关系的事实表设计与处理的方法引言:数据仓库作为企业决策支持系统的重要组成部分，具备存储、集成和分析大量商业数据的功能，因此在建模过程中需要合理规划维度表与事实表的关系，以实现数据分析的目的。
本文将讨论数据仓库设计与建模中维度表与事实表的一对多关系，并探讨事实表设计与处理的方法。
一、维度表与事实表的一对多关系:在数据仓库中，维度表与事实表之间存在一对多的关系。
维度表包含与事实相关的业务维度信息，例如时间、地域、产品等，并作为事实表的外键。
而事实表则包含与具体业务事件相关的度量信息，例如销售额、库存量、成本等。
维度表与事实表的一对多关系体现了事实和维度之间的关联性，为数据分析提供了基础。
二、事实表设计与处理的方法:1. 选取合适的粒度:事实表的粒度决定了可以进行的精确程度的查询和分析。
在设计事实表时，需要根据业务需求选择合适的粒度。
如果粒度太粗，可能会导致丢失部分细节信息；如果粒度太细，可能会增加数据仓库的存储和计算开销。
因此，需要综合考虑业务需求和系统性能，选择适当的粒度。
2. 设计合理的维度属性:事实表与维度表之间通过维度外键建立关联。
在设计事实表时，需要明确事实表与维度表之间的关系，并确定维度属性。
维度属性可以提供更多的维度信息，用于数据分析和查询。
例如，在销售事实表中，维度属性可以包括产品名称、销售地区等信息。
通过良好的维度属性设计，可以提高数据仓库的查询效率和分析能力。
3. 处理缺失数据:在实际应用中，事实表中可能存在缺失数据的情况。
对于缺失的数据，可以使用默认值、估算值或者插值等方法进行处理。
例如，在某个地区的销售数据缺失时，可以通过历史数据或者其他相关因素进行估算，以填充缺失值。
处理缺失数据的方法需要根据具体业务场景和数据特点灵活运用。
4. 设计合理的聚合策略:事实表的聚合策略决定了数据仓库的查询性能和存储开销。
在设计事实表时，需要根据业务需求和查询频率选择合适的聚合策略。
数据库数据仓库设计维度建模与事实表设计
数据库数据仓库设计维度建模与事实表设计数据库数据仓库设计维度建模与事实表设计是在建立数据库数据仓库时必不可少的一部分。
数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的信息系统，旨在帮助企业进行决策支持和数据分析。
在设计数据库数据仓库时，维度建模与事实表设计是两个关键的步骤，本文将对这两个方面进行详细说明。
一、维度建模维度建模是数据仓库设计的核心环节。
维度是一个用于描述事实的结构属性，是数据仓库中对数据进行分类和归纳的基础。
维度建模的目标是建立一个能够满足业务需求、易于理解和维护的数据模型。
在维度建模中，最常用的方法是星型模型和雪花模型。
星型模型是以一个中心事实表为核心，通过多个维度表与事实表进行关联，形成星型的结构。
而雪花模型则在星型模型的基础上，将某些维度进一步拆分为多个维度表，形成雪花状的结构。
在选择维度建模方法时，需要考虑业务需求和数据结构的复杂性。
星型模型适用于简单的业务场景，而雪花模型适用于复杂的业务场景。
此外，还需要考虑数据的冗余和一致性。
星型模型会产生冗余的数据，但对于查询性能较好；而雪花模型能够减少冗余数据，但对查询性能有一定的影响。
二、事实表设计事实表是数据仓库中最重要的表之一，用于存储与业务过程相关的度量数据。
事实表是一个包含了主键和度量列的表，主键一般由维度表的主键组成，而度量列则包含业务指标的数值，如销售额、订单数量等。
在事实表设计中，需要考虑以下几个方面：1. 选择合适的度量列：度量列是事实表的核心内容，需要根据业务需求选择合适的度量指标。
度量指标应该是可度量、可计算和可聚合的。
2. 定义粒度：粒度是指度量数据的统计单位。
在定义粒度时，需要根据业务需求和数据可用性进行权衡。
较细的粒度可以提供更详细的数据，但会增加查询的复杂性和计算的开销。
3. 设计主键：主键是用于唯一标识每一条记录的列。
在设计主键时，需要考虑唯一性、稳定性和可读性。
4. 建立索引：对于常用的查询字段和条件，可以通过建立索引来提高查询性能。
数据仓库设计与建模的维度表与事实表的设计方法(八)
数据仓库设计与建模的维度表与事实表的设计方法在数据分析与业务智能领域，数据仓库设计与建模是非常关键的一环。
而在数据仓库建模过程中，维度表与事实表是设计与构建的重要组成部分。
本文将探讨数据仓库设计与建模的维度表与事实表的设计方法。
一、维度表的设计方法维度表是数据仓库中描述业务实体的核心表之一，它用于存储与业务相关的维度数据，比如时间、地点、产品等。
维度表的设计方法如下：1. 定义维度层次：维度表应该根据业务需求定义不同层次的维度。
比如，日期维度表可以定义为年、季度、月、日期等多个层次，以便在分析中能够更好地满足不同粒度的需求。
2. 设计维度属性：在维度表中，需要根据业务需求定义相应的维度属性。
属性可以是描述性质的，如产品名称、地点名称等；也可以是度量性质的，如销售额、订单数等。
维度属性的设计应该能够满足业务分析的需求，同时也需要考虑数据的可维护性和性能的要求。
3. 考虑维度表的层级：有些维度表具有多个层级，比如产品维度表可以包含产品类别、子类别、型号等层级。
在设计维度表时，需要考虑不同层级之间的关系，以便在分析中能够灵活地进行上下钻取。
4. 考虑维度表的一致性：在数据仓库建模中，维度表可以被多个事实表共享。
为了保证数据的一致性，维度表中的维度属性应该具有稳定性和唯一性。
同时，在更新维度表时，需要考虑事实表的使用情况，尽量减少对事实表的影响。
二、事实表的设计方法事实表是数据仓库中描述业务度量的核心表之一，它用于存储与业务相关的度量数据，比如销售额、订单数等。
事实表的设计方法如下：1. 确定事实表的粒度：事实表的粒度决定了度量数据的计算和分析的粒度。
在设计事实表时，需要根据业务需求确定事实表的粒度，以便能够满足不同层次的度量分析需求。
2. 设计度量列：在事实表中，需要根据业务需求定义相应的度量列。
度量列可以是简单的数值型，也可以是复杂的计算型。
度量列的设计应该能够满足业务分析的需求，同时也需要考虑数据的可维护性和性能的要求。
数据仓库设计与建模的事实表与维度表设计原则(五)
数据仓库设计与建模的事实表与维度表设计原则数据仓库是在企业决策支持系统中扮演重要角色的一种重要技术。
而数据仓库中最关键的两个组件是事实表和维度表。
事实表包含了数值型数据，用于衡量企业的业务指标，而维度表则描述了这些指标的上下文信息。
本文将介绍数据仓库设计与建模的事实表与维度表设计原则，帮助读者在实践中更好地构建数据仓库。
一、合理选择事实在设计事实表时，首要任务就是确定要进行度量的指标。
合理选择事实关系到数据仓库的有效性和准确性。
选择的事实应满足以下原则：1. 直观性：事实应能直接衡量企业业务活动的结果，如销售额、利润等。
避免选择过于抽象或难以理解的事实。
2. 准确性：选择事实应能够准确地反映实际情况，尽量避免因为计算方法不当或指标选择不合理导致数据失真。
3. 目标导向性：事实应与企业的战略目标和决策需求紧密相关。
关注核心业务指标，避免收集过多的冗余事实。
二、定义正确的维度维度表描述了与事实表相关的上下文信息，帮助我们更好地理解和分析事实数据。
设计维度表时应注意以下原则：1. 清晰明了：维度应具有清晰的业务含义，能够被用户所理解。
避免选择过于模糊或抽象的维度。
2. 层次性：维度中的属性应能够形成层级关系。
例如，时间维度可以按年、季度、月、日等进行层级划分，以便用户可以按需进行汇总和分析。
3. 稳定性：维度应是相对稳定的，避免频繁变动和更新。
这样可以确保数据仓库的一致性和稳定性，方便用户在不同时间点之间进行对比和分析。
4. 可扩展性：维度应具备良好的扩展性，能够满足日益增长的业务需求。
设计时要考虑到未来可能需要新增的属性，以便系统可以轻松扩展。
三、保持一致性在数据仓库中，事实表和维度表之间需要建立关联关系，以实现数据的查询和分析。
保持一致性是设计事实表和维度表的重要原则之一：1. 主键一致性：事实表和维度表中的主键应相互匹配，以确保数据的一致性和完整性。
主键的定义应满足唯一性和稳定性的要求。
2. 命名一致性：在设计事实表和维度表时，要保持命名的一致性。
事实表设计的步骤
事实表设计的步骤
设计一个有效的事实表是构建数据仓库的重要部分。
以下是一些详细的步骤，可以帮助你设计一个优秀的事实表：
1. 深入理解业务需求：首先，你需要深入了解业务过程，明确事实表需要记录哪些信息。
例如，如果你正在设计一个销售事实表，你需要知道销售的具体业务过程，包括销售的产品、数量、价格、时间等。
2. 确定粒度：粒度是数据仓库中数据的最小单元。
在设计事实表时，你需要决定每一行应该代表什么。
一般来说，从最细的粒度开始设计，例如每个销售事务，然后根据需要上卷汇总。
这样可以确保数据仓库能够满足各种查询和报表需求。
3. 选择适当的维度：维度是描述数据特征的类别，例如时间、地点、产品等。
在设计事实表时，你需要选择能够描述清楚业务过程的维度信息。
例如，在销售事实表中，你可能需要包含时间维度、客户维度、产品维度和销售渠道维度等。
4. 考虑数据完整性：在设计事实表时，你需要考虑如何确保数据的完整性。
你可以通过添加约束、触发器或使用数据校验程序来实现这一点。
5. 优化性能：在设计和构建事实表时，还需要考虑性能问题。
你可以通过优化索引、分区和使用汇总表等方法来提高查询速度。
6. 反馈和迭代：最后，你需要将设计的事实表应用到实际业务场景中，并根据反馈进行迭代和优化。
以上是事实表设计的步骤。
希望这些步骤能够帮助你成功地构建出一个优秀的数据仓库事实表。
数据仓库设计与建模的事实表与度量指标的多对多关系的事实表设计与处理的事实表设计与处理方法
数据仓库设计与建模的事实表与度量指标的多对多关系的事实表设计与处理的事实表设计与处理方法在数据仓库设计与建模中，事实表与度量指标之间存在着多对多的关系，这给事实表的设计与处理带来了一定的挑战。
本文将介绍事实表与度量指标的关系，并探讨事实表的设计与处理方法。
1. 事实表与度量指标的关系数据仓库中的事实表是用来存储与业务过程相关的数值数据的表，而度量指标则是用来描述这些数值数据的指标。
事实表与度量指标之间存在着多对多的关系，一个事实表可以对应多个度量指标，一个度量指标也可以对应多个事实表。
这种多对多的关系反映了事实表与度量指标之间的复杂业务逻辑关系。
在实际应用中，需要根据具体的业务需求来决定一个事实表是否需要与多个度量指标关联，以及如何处理事实表与度量指标之间的关系。
2. 事实表的设计与处理方法对于事实表与度量指标的多对多关系，有以下几种常见的设计与处理方法：（1）多个度量指标对应一个事实表在某些情况下，多个度量指标可能对应一个事实表。
这时可以将这些度量指标作为事实表的列，通过该列与事实表的其他属性关联起来。
这样可以实现一个事实表对应多个度量指标的关系。
例如，在销售数据仓库中，可以将销售额、销售数量、销售成本等度量指标作为事实表的列，通过事实表的其他属性（如产品、时间、地点等）与这些度量指标进行关联。
（2）多个事实表对应一个度量指标在另一些情况下，一个度量指标可能对应多个事实表。
这时可以使用多个事实表之间的关联来表示一个度量指标。
例如，在供应链数据仓库中，可以将库存周转次数作为度量指标，通过两个事实表（分别表示销售和库存）之间的关联来计算得到。
销售事实表和库存事实表分别包含了销售数量和库存数量等信息，通过这两个事实表之间的关联，可以计算出库存周转次数这个度量指标。
（3）通过桥接表处理多对多关系在某些情况下，事实表与度量指标之间的关系可能比较复杂，无法使用单个事实表或单个度量指标来表示。
这时可以使用桥接表来处理多对多关系。
数据仓库设计与建模的事实表与度量指标的多对多关系的设计方法(九)
数据仓库设计与建模是数据分析和决策支持的重要环节。
在数据仓库中，事实表和维度表是两个基本构建单元，事实表用于记录业务中发生的事件或事实，而维度表用于描述事实所发生的环境和维度。
在数据仓库设计中，事实表与度量指标之间存在着多对多的关系。
一个事实表可以对应多个度量指标，同时一个度量指标也可以对应多个事实表。
这种多对多的关系在实际业务中是常见的，因为一个事件往往会影响到多个指标的变化。
为了设计事实表与度量指标的多对多关系，可以采取以下几种方法。
一、基于维度层级的关联数据仓库中通常会定义多个维度层级，比如时间维度的年、月、日层级。
在事实表和度量指标的设计中，可以通过关联维度层级来建立多对多关系。
具体做法是在事实表和度量指标中引入与维度层级对应的外键，通过这些外键的组合来关联事实表和度量指标。
例如，假设有一个销售事实表和多个度量指标，包括销售金额、销售数量等。
同时，时间维度包括年、月、日三个层级。
可以在事实表中引入年、月、日三个外键，并在度量指标中引入对应的外键。
这样就可以通过维度层级的组合来关联事实表和度量指标，实现多对多关系。
二、基于关联表的关联除了基于维度层级的关联，还可以通过引入关联表来建立多对多关系。
关联表是一个中间表，用于存储事实表和度量指标之间的关联信息。
关联表中包括事实表的外键和度量指标的外键，通过这些外键的关联来建立多对多关系。
以一个学生和课程的例子来说明。
假设有一个学生事实表和一个课程事实表，同时有多个度量指标，包括学生的平均成绩、总学分等。
可以引入一个关联表，用于存储学生和课程之间的关联信息。
关联表中包括学生事实表和课程事实表的外键，通过这些外键的关联来建立学生事实表和度量指标的多对多关系。
三、基于事实表的细化在某些情况下，可以通过将一个事实表细化为多个事实表来建立多对多关系。
细化后的事实表针对不同的度量指标进行设计，通过不同的事实表来存储不同的度量指标。
以一个零售业务的例子来说明。
数据仓库设计与建模的维度表与事实表的一对多关系的事实表设计与处理的事实表设计与处理方法(六)
数据仓库设计与建模的维度表与事实表的一对多关系的事实表设计与处理的事实表设计与处理方法一、数据仓库设计与建模的维度表与事实表的一对多关系在数据仓库中，维度表与事实表是设计与建模的核心概念。
维度表用于存储描述业务过程、业务实体的属性，而事实表则用于存储与业务过程相关的数值型度量或事实数据。
两者之间存在一对多的关系，即一个维度表可以对应多个事实表。
在维度表与事实表的设计与建模过程中，首先需要确定维度表的主键。
维度表的主键通常是一个唯一标识符，用于对维度表中的每条记录进行唯一识别。
例如，在一个销售数据仓库中，可以以产品ID作为维度表的主键。
而维度表中的其他属性则可以是产品名称、产品类型、产品规格等。
事实表与维度表之间的关系是通过外键建立的。
在事实表中，通常会包含一个或多个外键，与维度表的主键相对应。
这样可以实现维度表与事实表的一对多关系，使得事实表可以与多个维度表关联。
二、事实表的设计与处理事实表是数据仓库中存储数值型度量或事实数据的核心表。
事实表可以包含多个度量字段，用于存储与业务过程相关的数值型数据，例如销售额、数量、利润等。
在事实表的设计与处理过程中，需要注意以下几点。
1. 选择合适的事实粒度：事实粒度是指事实表中每条记录所代表的具体业务事件或过程的粒度。
选择合适的事实粒度是保证数据仓库分析与查询效果的关键。
如果事实粒度过细，将导致事实表行数增加，增加查询与分析的复杂度。
如果事实粒度过粗，又可能丢失一些细节信息。
因此，在设计事实表时需要根据具体业务需求选择合适的事实粒度。
2. 选择合适的度量字段：度量字段是指事实表中与业务过程相关的数值型数据。
选择合适的度量字段是保证数据仓库分析与查询准确性的重要因素。
度量字段应该具备可计算性、可累积性等特点，以便进行查询与分析操作。
同时，度量字段应该具有明确的定义与描述，避免歧义与模糊性。
3. 设计合适的聚合层次：在数据仓库中，为了满足不同层次的查询与分析需求，通常会采用聚合技术来减少查询的复杂度与响应时间。
大数据：事实表设计
⼤数据：事实表设计⽬录：1. 事实表基础1. 事实表特征2. 事实表设计原则3. 事实表设计⽅法2. 事务事实表1. 设计过程2. 单事务事实表3. 多事务事实表4. 两事实表对⽐5. ⽗⼦事实的处理⽅式6. 事实的设计原则3. 周期快照事实表1. 特性2. 实例阐述周期快照事实表设计过程3. 注意事项4. 累积快照事实表1. 设计过程2. 特点3. 特殊处理4. 物理处理5. 三种事实表的⽐较6. ⽆事实的事实表7. 聚集型事实表1. 聚集的基本原则2. 聚集的基本步骤3. 阿⾥的公共汇总层4. 聚集补充说明⼀、事实表基础1、事实表特征事实表是围绕着业务过程来设计的，通过获取描述业务过程的度量来表达业务过程，包含了引⽤的维度和与业务过程有关的度量；事实表的作⽤：度量业务过程；事实表的粒度：事实表中，⼀条记录所表达的业务细节程度；事实表中，所有事实需要与表定义的粒度保持⼀致，在同⼀个事实表中，不能有多种不同粒度的事实；粒度的表述⽅式：1. 维度属性组合所表⽰的细节程度；（⼀般适⽤于 “聚集性事实表”）2. 所表⽰的具体业务含义；事实的类型：为整型或浮点型的⼗进制数，有三种事实类型：1. 可加型事实：可以按照与事实表相关的任意维度汇总，且汇总结果有意义；2. 半可加型事实：只能按照特定维度汇总，不能对所有维度获得有意义的汇总；（如，事实可以进⾏汇总相加，但是汇总结果没有意义）3. 不可加型事实：完全不具有可加性，⽐如⽐率型事实；对于不可加性的事实，可以分解为可加的组件来实现聚集；退化维度：存储在事实表中的维度列；退化维度也可以⽤来进⾏事实表的过滤查询、实现聚合操作等；事实表的 3 种类型：1. 事务事实表也称原⼦事实表，描述业务过程，跟踪控件或时间上某点的度量事件，保存的是最原⼦的数据；2. 周期快照事实表以⼀个周期为时间间隔，来记录事实，⼀般周期可以是每天、每周、每⽉、每年等；3. 累积快照事实⽤来描述过程开始和结束之间的关键步骤事件，覆盖过程的整个⽣命周期，通常具有多个⽇期字段来记录关键时间点；当过程随着⽣命周期不断变化时，记录也会随着过程的变化⽽被修改；2、事实表设计 8 ⼤原则原则 1：尽可能包含所有与业务过程相关的事实分析哪些事实与业务过程相关，是设计过程中⾮常重要的关注点；在事实表中，尽量包含所有与业务过程相关的事实，即使存在冗余，由于事实通常是数字型，存储开销不会太⼤；原则 2：只选择与业务过程相关的事实如，订单的下单这个业务过程，事实表中不应该存在⽀付⾦额这个表⽰⽀付业务过程的事实；原则 3：分解不可加性事实为可加的组件如，订单的优惠率，应分解为订单原价⾦额与订单优惠⾦额两个事实存储在事实表中；原则 4：在选择维度和事实之前必须先声明粒度粒度⽤于确定事实表中⼀⾏所表⽰业务的细节层次，决定了维度模型的扩展性；每个维度和事实必须与所定义的粒度保持⼀致；设计事实表时，粒度定义越细越好，⼀般从最低级别的原⼦粒度开始；因为原⼦粒度提供了最⼤限度的灵活性，可以⽀持⽆法预期的各种细节层次的⽤户需求；原则 5：在同⼀个事实表中不能有多种不同粒度的事实疑问：怎么判断不同事实的粒度是否相同？例：⼀个不规范的 “机票⽀付成功事务事实表”粒度为票⼀级；（实际业务中，⼀个订单可以同时⽀付多张票）票⽀付⾦额和票折扣⾦额，两个事实的粒度为 “票级”，与定义的粒度⼀致；订单⽀付⾦额和订单票数，两个事实的粒度为 “订单级”，属于上⼀层订单级数据，与 “票级” 事实表的粒度不⼀致，且不能进⾏汇总；如果，以订单⾦额和订单票数这两个维度汇总总⾦额和总票数，会造成⼤量的重复计算；原则 6：事实的单位要保持⼀致如，订单⾦额、订单优惠⾦额、订单运费这 3 个事实，应该采⽤统⼀的计量单位，统⼀为元或者分，以⽅便使⽤；原则 7：对事实的 null 值要处理原因：在数据库中，null 值对常⽤数字型字段的 SQL 过滤条件都不⽣效；如，⼤于、⼩于、等于、⼤于或等于、⼩于或等于；处理：⽤ 0 代替 null ；原则 8：使⽤退化维度提⾼事实表的易⽤性1. 事实表中存储各种类型的常⽤维度信息，较少下游⽤户使⽤时关联多个表的操作；2. 通过退化维度，可以实现对事实表的过滤查询、控制聚合层次、排序数据、定义主从关系等；易⽤性：对事实表，更较少关联操作、过滤查询、控制聚合层次、排序数据、定义主从关系等；在 Kimball 的维度建模中，通常按照星形模型的⽅式设计，通过事实表的外键关联专门的维表，这种⽅式来获取维度，谨慎使⽤退化维表；这与⼤数据领域的事实表设计不⼀样；思路：通过增加冗余存储，减少计算开销，提⾼使⽤效率；3、事实表设计⽅法Kimball 的维度模型设计 4 步法：选择业务过程、声明粒度、确定维度、确定事实；当前的互联⽹⼤数据环境，维度模型的设计，是基于 Kimball 的四步维度建模⽅法进⾏了更进⼀步的改进：第⼀步：选择业务过程及确定事实表类型思路：详细分析需求，对业务的整个⽣命周期进⾏分析，明确关键的业务步骤，从⽽选择与需求有关的业务过程；以实例说明：如何选择业务过程？如何确定事实表类型？例：淘宝的⼀个交易订单1. 分析业务的⽣命周期：如上图，业务过程通常使⽤⾏为动词表⽰业务执⾏的活动；2. 明确关键的业务步骤：该订单流转的业务过程有 4 个：创建订单→买家付款→卖家发货→买家确认收货；3. 根据业务需求，选择与维度建模有关的业务过程；如，是选择 “买家付款” 这个业务过程，还是选择 “创建订单” 和 “买家付款” 这两个业务过程，具体根据业务情况来定；4. 根据所选的业务过程确定事实表类型；如，选择 “买家付款” 这个业务过程，则事实表类型应为只包含买家付款这⼀个业务过程的 “单事务事实表”；如，选择了所有 4 个业务过程，并且需要分享各业务过程的时间间隔，则事实表类型应为包含了所有 4 个业务过程的 “累积快照事实表”；第⼆步：声明粒度粒度的作⽤：1. 粒度的声明，意味着精确定义事实表的每⼀⾏所表⽰的业务含义；2. 明确的粒度能够确保对实表中⾏的意思的理解不会产⽣混淆，保证所有的事实按照同样的细节层次记录；粒度的选择：尽量选择最细级别的原⼦粒度，以确保事实表的应⽤具有最⼤的灵活性；1. 灵活性：⽀持⽆法预期的各种细节层次的⽤户需求；2. 对于订单级别，粒度可以定义为最细的订单级别；（如，⽗⼦订单，事实表的粒度可以定 “⼦订单级别” ；）第三步：确定维度完成了粒度声明，就意味着确定了主键，对应的维度组合以及相关的维度字段也可以确定了；选择维度的原则：应该选择能够描述清楚业务过程所处的环境的维度信息；如，淘宝订单 “付款事务事实表” 中，粒度为 “⼦订单”，相关的维度有买家、卖家、商品、收货⼈信息、业务类型、订单时间等；第四步：确定事实确定原则：选择与业务过程有关的所有事实，且事实的粒度要与所声明的事实表的粒度⼀致；思路：可以通过回答 “过程的度量是什么” 来确定；注意：将不可加性事实分解为可加的组件；（分解的原则：可以通过分解后的可加的属性值，计算得到不可加性事实）第五步：冗余维度冗余维度：给事实表添加下游⽤户常⽤的维度；作⽤：1. 提⾼下游⽤户使⽤效率，降低数据获取的复杂性；2. ⽅便实现对事实表的过滤查询、控制聚合层次、排序数据、定义主从等操作；⼆、事务事实表事实事务表：也称原⼦事务表，跟踪控件或时间的某点的度量事务，确保最原⼦的数据；任何类型的时间都可以被理解为⼀种事务；如，交易过程中的创建订单、买家付款；物流过程中的揽活、发货、收件；退款过程中的申请退款、申请⼩⼆介⼊等；都可以被理解为⼀种事务；事实事务表，就是针对这些事务的过程构建的⼀类事实表，⽤以跟踪定义业务过程的个体⾏为，提供丰富的分析能⼒，作为数据仓库原⼦的明细层数据；1、设计过程以 “淘宝交易事务事实表” 为例，阐述事务事实表的⼀般设计过程： 1/1）选择业务过程淘宝交易订单的流转过程，⼀共有 4 个重要过程：创建订单、买家付款、卖家发货、买家确认收货，即下单、⽀付、发货、成功完结4 个业务过程；淘宝交易事务事实表的设计，应着重从这 4 个业务过程展开；Kimball 维度建模理论认为，为了便于进⾏独⽴的分析研究，应该为每个业务过程建⽴⼀个事实表； 1/2）确定粒度业务过程选定后，要针对每个业务过程确定⼀个粒度，即确定事务事实表每⼀⾏所表达的细节层次；1. 详细分析业务细节两类卖家：⼀类是没有店铺的，出售闲置的或⼆⼿的；⼀类是有店铺的，出售新商品；两种交易⽅式：⼀种是选定商品直接购买，产⽣⼀个交易订单；⼀种是将多种商品先加⼊购物车，然后⼀起结算，此时每个商品都会产⽣⼀个订单，同时对于同⼀个店铺额外产⽣⼀个订单，即⽗订单；1. 同⼀家店铺购买的多种商品，⽗订单会承载订单物理、店铺优惠等信息；2. ⼦订单记录了⽗订单的订单号，并且有⼦订单标志；（如，下图 11.3）3. 如果⼀个店铺只购买⼀种商品，⼦订单即为⽗订单，两者合并，只保留⼀条记录；（如，下图 11.2）2. 为事务事实表确定粒度四个重要业务过程，要对每⼀个过程确定⼀个粒度：下单、⽀付、成功完结三个业务过程，选择交易⼦订单粒度，即每个⼦订单为事务事实表的⼀⾏；卖家发货，这个业务在实际中更多的是 “物流单粒度” ，⽽⾮ “⼦订单粒度”，同⼀个⼦订单可以拆开成多个物流单进⾏发货；秉承“确定最细粒度原则”，对于 “卖家发货” 确定为 “物流单粒度”； 1/3）确定维度1. 按照经常⽤于统计分析的场景，确定维度包含：买家、卖家、商品、商品类⽬、发货地区、收货地区、⽗订单维度、杂项维度；2. 杂项维度，由于订单的属性较多，如，订单的业务类型、是否⽆线交易、订单的 attributes 属性等，对于这些使⽤较多却⼜⽆法归属到上述维度的属性，则要新建⼀个杂项维度进⾏存放；PK（Primary Key）：主键；FK（ Foreign Key）：外键；（指其它⼦维表的主键，相对于主维表来说是主维表的外键） 1/4）确定事实作为过程度量的核⼼，事实表应该包含与其描述过程（下单、⽀付、成功完结，三个主要过程）有关的所有事实；逐个业务过程进⾏分析：由于粒度是⼦订单，⽗订单上的⾦额需要分摊到⼦订单上，如⽗订单邮费、⽗订单折扣等；（怎么分摊呢）1. 下单业务过程：下单⾦额、下单数量、下单分摊⾦额（也就是⼦订单商品⾦额）；2. ⽀付业务过程：⽀付⾦额、分摊邮费、折扣⾦额、红包⾦额、积分⾦额；3. 完结业务过程：确定收货⾦额； 1/5）冗余维度冗余维度：将常⽤的维度退化到事实表中；便于下游更⽅便的使⽤：过滤查询、统计聚合等；将买家星级、卖家星级、标签、店铺名称、商品类型、商品特征、商品属性、类⽬层级等常⽤维度属性，都冗余到事实表中；Kimball 维度建模理论建议，在事实表中只存放个维表的外键（也就是各个维度表⾃⼰的主键，只是相对于事实表，称它们为外键） 1/6）其它在设计过程中遗留⼀个问题，对于单⼀事实表中是否包含多个业务过程，还没有给出定论；2、单事务事实表单事务事实表：针对每⼀个业务过程设计⼀个事实表；优点：⽅便的对每个业务过程进⾏独⽴的分析研究；以阿⾥的 1688 交易流程为例：1. 选择业务过程1688 交易流程也分为 4 个主要业务过程：下单、⽀付、发货、完结；1688 交易选择下单和⽀付两个业务过程设计事务事实表，分别是：1688 交易订单下单事务事实表、1688 交易订单⽀付事务事实表；2. 对每个业务过程确定粒度、维度、事实1688 交易订单下单事务事实表：1. 粒度：⼦订单级粒度；2. 维度：买家、卖家、商品、⽗订单、收货地区等；3. 事实：下单分摊⾦额、折扣⾦额等；1688 交易订单⽀付事务事实表：1. 粒度：⼦订单级粒度；2. 维度：买家、卖家、商品、⽗订单、收货地区等；3. 事实：⽀付⾦额、⽀付调整⾦额、⽀付优惠等；3. 详情实例每天的下单记录进⼊当天的下单事务事实表中，每天的⽀付记录进⼊当天的⽀付事务事实表中；由于事实表具有稀疏性质，因此只有当天数据才会进⼊当天的事实表中；3、多事务事实表多是为事实表：同⼀个事实表包含多个不同的业务过程；两种事实处理⽅式：1. 不同业务过程的事实，使⽤不同的事实字段存放；2. 不同业务过程的事实，使⽤同⼀个事实字段存放，但增加⼀个业务过程标签；以淘宝交易事务事实表和淘宝收藏商品事务事实表为例，阐述多事务事实表设计过程： 3/1）淘宝交易事务事实表设计过程1. 分析交易流程，选择主要业务过程四个主要业务过程：下单、⽀付、发货、完结；2. 确定每个业务过程的粒度下单业务过程：⼦订单粒度；⽀付业务过程：⼦订单粒度；发货业务过程：物流单粒度；（由于 “物流单粒度” ⽐ “⼦订单粒度” 更细，秉承 “最细粒度原则”，选择 “物理粒度”；成功完结业务：⼦订单粒度；3. 确定事实表数量相同粒度的业务过程存放到同⼀个事实表中：淘宝交易事务事实表（存放下单、⽀付、完结业务数据）、淘宝交易物理事务事实表（存放发货业务数据）；4. 确定维度和事实1. 确定维度分别分析统计各个业务过程的维度；将同⼀事实表中的业务的维度合并汇总；（不同的业务过程的维度，将含义相同的维度同⼀为⼀个维度）冗余常⽤维度到事实表中；2. 确定事实1. 分别分析统计各个业务过程中的相关事实；2. 处理不同业务的事实：针对每个度量都使⽤⼀个字段进⾏保存，即不同的事实永不不同的字段保存；如果不是当前业务的度量，采⽤零值处理；（如，下单业务过程，⽀付度量和成功完结度量全部置为 0 ；）3. 在事实表中，对不同业务过程进⾏标记淘宝交易事务事实表中包含 3 个业务过程，下单、⽀付、完结，则在事实表中添加：是否当天下单、是否当天⽀付、是否当天完结，3 种标签； 3/2）淘宝收藏商品事务事实表设计过程1. 业务分析确定业务过程：收藏商品、删除商品；2. 确定粒度思想：⽆论是收藏商品还是删除商品，都是⽤户对商品的操作，因此两个业务过程的粒度都可以确定为：⽤户加上商品；“⽤户加上商品”，根据该粒度，可以很直观的连接业务过程，即为收藏业务；3. 确定维度和事实1. 确定维度收藏商品业务过程：⽤户、商品；删除商品业务过程：⽤户、商品；冗余常⽤维度：商品类⽬、商品所属卖家等；2. 确定事实收藏商品业务过程和删除双排业务过程，它们的事实主要是商品价格；事实处理：使⽤功能同⼀个字段存放不同业务过程的事实；扩展：⼀般收藏事务表更多的是⽆事实的事实表，⽤于统⼀收藏或删除次数的； 3/3）多事务事实表的选择当不同业务过程的度量⽐较相似、差异不⼤时，可以采⽤上述的第⼆种多事务事实表的设计⽅式（淘宝收藏事务事实表），使⽤同⼀个字段来表⽰度量数据；存在问题：在同⼀个周期内会存放多条记录；当不同业务过程的度量差异较⼤时，可以选择第⼀种多事务事实表的设计⽅式（淘宝交易事务事实表）；将不同业务过程的度量使⽤不同字段冗余到表中，⾮当前业务过程则置零表⽰；存在问题：度量字段零值较多；4、两种事实表对⽐多事务事实表与单事务事实表对⽐分析： 4/1）业务过程单事务事实表：⼀个业务过程建⽴⼀个事实表，只反映⼀个业务过程的事实；多事务事实表：同⼀个事实表中反映多个业务过程；多个业务过程是否能放在同⼀事实表：分析不同业务过程之间的相似性和业务源系统；业务过程相似性判断：根据不同业务过程的维度和事实的重合情况；如，淘宝交易系统中的下单、⽀付、成功完结这 3 个业务过程，存在相似性，都属于订单处理中的⼀环，并且都来⾃于交易系统； 4/2）粒度和维度如果不同业务的粒度相同，且同时拥有相似的维度时，可以选择多事务事实表；如果各个业务的粒度不同，则必须建⽴不同的事实表； 4/3）事实处理事实的⽅式不同：1. 单事务事实表，能⽅便灵活的处理事实，仅仅体现同⼀个业务过程的事实即可；2. 多事务事实表，由于有多个业务过程，所有需要处理更多的事实；事实表选择：如果单⼀业务过程的事实较多，同时不同业务过程的事实⼜不相同，则考虑使⽤单事务事实表；（如果使⽤多事务事实表，会导致事实表零值或空值⽐较多） 4/4）下游业务使⽤单事务事实表，对下游⽤户⽽⾔更容易理解，关注哪个业务过程就使⽤相应的事务事实表；多事务事实表，包含多个业务过程，⽤户使⽤时往往较为困惑； 4/5）计算存储成本当业务过程数据来源于同⼀个业务系统，具有相同的粒度和维度，且维度较多⽽事实相对不对时，可以考虑使⽤多事务事实表，不仅其加⼯计算成本低，在存储上也相对节省； 4/6）单事务事实表和多事务事实表的⽐较5、⽗⼦事实的处理⽅式1. 以⼦订单为粒度，分摊⽗订单的事实；2. 将所有业务过程的度量，全部带进事务事实表中，包含⽗事实，也⼀起冗余到事实表中；为了下游⽤户使⽤，也将粒度不同的⽗事实冗余到⼦粒度的事实表中；仅拥有⽗⼦事实的处理，可将不同粒度的事实冗余到⼀个事实表中；弱不是⽗⼦事实，且粒度不同，不能冗余同⼀个事实表；例：淘宝交易系统，在同⼀家店铺⼀次购买多个商品，每个商品都会产⽣⼀个订单，⽽这⼏个商品⼀起产⽣⼀个⽗订单；⽗订单事实：订单总额、⽀付总额、⽀付邮费等；确定粒度：根据粒度最细原则，以⼦订单为粒度；以⼦订单为粒度，需要将⽗订单的事实进⾏分摊；将说有的事实（包括⽗订单的事实），全部冗余到淘宝交易事务事实表内；6、事实的设计准则 6/1）事实完整性事实表应包含与其描述的过程有关的所有事实，尽可能多的获取所有的度量；事实表中所有的事实，粒度必须⼀致；（⽗⼦事实除外）否则只能创建多个事实表，存放多种粒度的事实； 6/2）事实⼀致性在确定事务事实表时，明确存储每⼀个事实，以确保度量的⼀致性；度量⼀致性：度量单位⼀直、度量字段⼀直（是单字段还是组合字段）；如，在淘宝交易事务事实表中，是⽗⼦订单时，虽以⼦订单为粒度，但也要明确下单⾦额和下单有效⾦额；虽然下游⽤户可以通过⼦订单⽀付⾦额和⼦订单下单有效⾦额汇总计算，但是在事实表中统⼀计算可以保证度量的⼀致性； 6/3）事实可加性将⾮可加性事实拆成组合的可加性事实；如，分摊⽐例、利润率等，虽然它们也是下游分析的关键点，但往往在事务事实表中关注更多的是可加性事实，下游⽤户在聚合统计时更加⽅便；三、周期快照事实表作⽤：存储⼀些状态度量；状态度量：如账户余额、商品库存、卖家累积交易额等状态；数据的特点：⼀般需要聚合与之相关的事务，才能识别或者通过计算得到；背景：由于通过事务事实表的⼀些数据进⾏聚合得到这些状态度量时，效率⾮常低下，特别是事务事实表数据量⾮常⼤的时候；事实：随着时间变化，表中的每⼀⾏数据，都是截⾄当前采⽤周期时的最新状态度量；粒度：⼀般可以⽤采样周期以及什么将被采样作为周期快照事实表的粒度；⼀般采⽤的内容是⼀个或多个维度，所以周期快照事实表的粒度通常也是被多维声明的；存储过程：（例：卖家历史⾄今下单⾦额）1. 采样，也就是聚集⼀个周期内产⽣的所有交易订单，统计计算这些订单的下单⾦额总和；2. 将本周期内采样汇总的数据，与历史截⾄上⼀周期的卖家下单总⾦额，进⾏汇总；3. 将汇总的⾦额存储在周期快照事实表中；（即每⾏的数据：历史截⾄该⾏所在周期的卖家下单⾦额）事务事实表可以很好的跟踪⼀个事件，并对其进⾏度量，以提供丰富的分析能⼒；背景：当需要⼀些状态度量，如，账户余额、买卖家星级、商品库存、卖家累积交易额等，则需要聚集与这些状态度量相关的⼀些事物，进⾏统计计算分析才能得到；或者通过聚合事物也⽆法识别这些状态量；对于这些状态量，事物事实表是⽆效率的；例：卖家累积交易⾦额，如果需要查看卖家年初⾄今，⼀长时间段的交易额，使⽤事务事实表进⾏统计汇总可以得到，但是随着时间跨度变⼤，聚集效率会越来越低；周期快照事实表：也称 “快照事实表”，在确定的时间间隔内，对实体的度量进⾏抽样，这样可以很容易的研究实体的度量值，⽽不需要聚集长期的事务历史；事实表中的事实，以周期为间隔记录⼀⾏，每次记录的事实都是历史⾄今的汇总数据或者统计计算后的数据；快照事实表在阿⾥数据仓库中的设计和应⽤：以淘宝交易结束后的评价数据、卖家的累积⽀付⾦额、买卖家星级等事实表的设计为例；周期快照事实表的 2 种产出模式（或者说从哪⾥采样数据，具体使⽤哪种⽅式，要看采样数据的来源）：1. 从事务事实表进⾏汇总产出；（常见产出模式）2. 直接使⽤操作型系统的数据，作为周期快照事实表的数据源进⾏加⼯；（如，淘宝卖家星级、卖家 DSR 事实表等）1、特性与事务事实表对⽐：粒度：事务事实表的粒度能以多种⽅式表达，快照事实表的粒度通常以维度形式声明；事务事实表是稀疏的，但是快照事实表是稠密的；事实：事务事实表中的事实是完全可加的，但快照模型将⾄少包含⼀个⽤来展⽰半可加性质的事实； 1/1）⽤快照采样快照事实表周期性的采样状态度量；快照周期联合⼀个或多个维度，将被⽤来快照事实表的粒度，事实表的每⾏都将包含记录所涉及状态的事实；例：淘宝交易卖家⾃然年汇总事实表；业务需求：淘宝活动运营⼩⼆或者卖家，需要经常查看⼀些交易状态数据，如，⾃然年⾄今的下单⾦额、⽀付⾦额、⽀付买家数、⽀付商品件数等状态度；对于卖家，可能每天早上都想看⼀下截⾄昨天的成交情况；对于⼩⼆，可能在频繁的活动周期就需要查看⼀次成交情况；如果使⽤事务事实表进⾏聚集，带来的问题是：随着时间跨度增⼤，聚集效率会越来越低；因此需要设计快照事实表进⾏状态的度量；采⽤周期：天；下图所⽰的快照事实表，记录了每个卖家的下单和⽀付情况： 1/2）快照粒度粒度：采⽤周期 + 样本内容；如，在淘宝交易卖家快照事实表中，粒度被理解为 “每天针对卖家的历史截⾄当⽇的下单⽀付⾦额进⾏快照”；相当于每天记录⼀次历史⾄今的下单⽀付总⾦额；事实表中的数据，每周期记录⼀⾏，每次记录的数据：历史⾄今的下单⽀付⾦额（销售总额）；快照周期根据业务需求情况⽽定，事实表维度也不只⼀个，还包括卖家和类⽬； 1/3）密度与稀疏性事务事实表是稀疏的：只有当天发⽣的业务过程，事实表才会记录该业务过程的事实，如下单、⽀付等；快照事实表是稠密的：⽆论当天是否有业务过程发⽣，都会记录⼀⾏；⽆论当天发⽣多少业务过程，也只会记录⼀⾏；如，针对卖家的历史⾄今的下单和⽀付⾦额，⽆论当天卖家是否有下单事实，都会给该卖家记录⼀⾏；稠密性的重要性：如果在每个周期内不记录⾏，就会和事务事实表⼀样，那么确定状态将变得⾮常困难； 1/4）半可加性快照事实表中收集到的状态度量都是半可加的；根据时间维度进⾏统计汇总的结果是没有意义的；半可加性事实：只能根据特定维度汇总，不能根据表的所有维度汇总，且汇总结果要有意义；虽不可以进⾏汇总，但可以计算⼀些平均值，如，⼀个周期内平均每个订单的平均⾦额；2、实例周期快照事实表设计过程设计步骤：1. 确定快照事实表的快照粒度；2. 确定快照事实表采⽤的状态度量；。
数仓建模之聚集型事实表设计案例
数仓建模之聚集型事实表设计案例聚集型事实表概念数据仓库的性能是数据仓库建设是否成功的重要标准之⼀。
聚集主要是通过汇总明细粒度数据来获得改进查询性能的效果。
通过访问聚集数据，可以减少数据库在响应查询时必须执⾏的⼯作量，能够快速响应⽤户的查询，同时有利于减少不同⽤户访问明细数据带来的结果不⼀致问题。
尽管聚集能带来良好的收益，但需要事先对其进⾏加载和维护，这将会对给 ETL 带来更多的挑战。
淘宝将使⽤频繁的公⽤数据，通过聚集进⾏沉淀，⽐如卖家最近l 天的交易汇总表、卖家最近N 天的交易汇总表、卖家⾃然年交易汇总表等。
这类聚集汇总数据，被叫作“公共汇总层”。
聚集的基本原则⼀致性聚集表必须提供与查询明细粒度数据⼀致的查询结果。
从设计⾓度来看，确保⼀致性，最简单的⽅法是确保聚集星形模型中的维度和度量与原始模型中的维度和度量保持⼀致。
避免单⼀表设计不要在同⼀个表中存储不同层次的聚集数据；否则将会导致双重计算或出现更糟糕的事情。
在聚集表中有些⾏存放按天汇总的交易额，有些⾏存放按⽉汇总的交易额，这将会让使⽤者产⽣误⽤导致重复计算。
为了避免此类问题，通⽤的做法是在聚集时显式地加⼈数据层级列以⽰区别，但是这样会加⼤使⽤者的使⽤成本。
⾏之有效的另⼀种⽅法是把按天与按⽉汇总的交易额⽤两列存放，但是需要在列名或者列注释上能分辨出来。
聚集粒度可不同聚集并不需要保持与原始明细粒度数据⼀样的粒度，聚集只关⼼所需要查询的维度。
订单涉及的维度有商品、买家、卖家、地域等，⽐如可以按照商品汇总⼀天的交易额，可以按照卖家汇总⼀天的营业额（交易额），可以按照商品与地域汇总⼀⽉的交易额。
聚集的基本步骤确定聚集维度在原始明细模型中会存在多个描述事实的维度，如⽇期、商品类别、卖家等，这时候需要确定根据什么维度聚集，如果只关⼼商品的交易额情况，那么就可以根据商品维度聚集数据。
确定⼀致性上钻这时候要关⼼是按⽉汇总还是按天汇总，是按照商品汇总还是按照类⽬汇总，如果按照类⽬汇总，还需要关⼼是按照⼤类汇总还是⼩类汇总。
数据仓库设计与建模的维度表与事实表的一对多关系的事实表设计与处理的事实表设计与处理方法(三)
数据仓库设计与建模的维度表与事实表的一对多关系的事实表设计与处理的方法在数据仓库的设计与建模中，维度表和事实表是两个基本的组成部分。
维度表主要用于描述业务过程中的维度信息，而事实表则包含了与这些维度信息相关的数值型数据。
在维度表与事实表之间存在一对多的关系，即一个维度表可以对应多个事实表。
本文将重点探讨这一关系的实际应用和处理方法。
一、一对多关系的意义与应用维度表与事实表的一对多关系在数据仓库中具有重要的意义和应用。
首先，通过将维度表和事实表分开存储，可以降低数据冗余，并提高数据的存储和查询效率。
其次，维度表与事实表的一对多关系使得数据仓库可以灵活地处理多层次的维度信息和复杂的分析需求。
最后，这种关系的存在使得数据仓库具备了时间维度的概念，可以进行历史数据的分析和比较。
二、事实表的设计与处理1. 选择合适的事实表粒度：事实表的粒度决定了事实记录的细节程度，不同的粒度适用于不同层次的分析需求。
在选择事实表粒度时，需要综合考虑业务需求、数据量和查询性能等因素。
2. 定义事实表的度量指标：事实表的度量指标是描述业务过程中的数值型数据的核心要素。
在定义度量指标时，应考虑指标的可度量性、一致性和准确性等要求，同时也要与维度表的属性进行关联。
3. 建立事实表与维度表的关系：事实表与维度表之间的关系通过共享维度键来实现。
维度键是维度表中的主键，用于与事实表进行关联。
通过建立这种关系，可以将事实表与多个维度表关联起来，实现多层次的分析需求。
4. 处理事实表的变动和更新：在实际应用中，事实表的数据往往是动态变化的。
为了保证数据的准确性和一致性，需要进行事实表的变动和更新处理。
常见的处理方法包括追加、覆盖、更新和删除等操作，具体选择哪种处理方法取决于业务需求和数据变动的特点。
三、事实表设计与处理的方法1. 星型模型（Star Schema）：星型模型是最常见的事实表设计与处理方法之一。
在星型模型中，事实表位于中心，周围是多个维度表，通过共享维度键来实现关联。
数据仓库设计与建模的维度表与事实表的一对多关系的事实表设计与处理的事实表设计与处理方法(一)
数据仓库设计与建模的维度表与事实表的一对多关系的事实表设计与处理的事实表设计与处理方法导语：在数据仓库的设计与建模中，维度表与事实表是两个核心概念。
维度表用于描述数据的特征、属性，而事实表则用于存储事实数据。
在实际应用中，维度表与事实表之间存在一对多的关系，需要通过事实表的设计与处理方法来正确处理这种关系。
一、维度表与事实表的概述在数据仓库设计中，维度表用于描述业务中的维度信息，例如时间、地点、产品、顾客等；而事实表则用于存储与这些维度相关的实际业务数据，例如销售额、数量、利润等。
维度表与事实表之间的关系是一对多的关系，即一个维度表可以对应多个事实表。
这是因为在现实业务中，一个维度通常会与多个事实相关联。
例如，一张订单表可能对应多个维度表，如商品维度、顾客维度等。
二、事实表设计与处理方法1. 事实表的设计在进行事实表的设计时，需要考虑以下几个方面：（1）确定事实表的粒度：事实表的粒度决定了事实的层次和细节程度。
例如，对于销售事实，可以选择以每天、每个订单或每个交易为粒度。
根据业务需求和分析目标，选择合适的粒度非常重要。
（2）选择度量：度量是衡量业务绩效的指标，如销售额、数量等。
在事实表中，应该选择合适的度量，并为其定义合适的聚合函数，如求和、平均值等。
（3）确定外键：外键用于连接维度表与事实表。
每个维度表都应该有一个外键与事实表关联，以实现数据的关联分析。
（4）增加指标：除了度量之外，还可以在事实表中增加一些计算字段或派生字段，以便更好地支持分析与查询需求。
2. 事实表的处理方法在处理事实表时，需要考虑以下几个方面：（1）数据加载：事实表的数据加载通常是批量进行的。
可以通过ETL工具或自定义脚本来实现数据的抽取、转换和加载。
这样可以保证数据的一致性与准确性。
（2）数据清洗与验证：在数据加载之前，应该对数据进行清洗与验证工作。
包括去除重复数据、处理缺失值、异常值等。
同时，还需要对数据的一致性、完整性进行验证，以确保操作的准确性。
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事实表中一般要包含2部分：一是由主键和外键所组成的键部分，另一部分是用户希望在数据仓库中所了解的数值指标，这些指标是为每个派生出来的键而定义和计算的，称为事实或指标。
由于事实是一种度量，所以事实表中的这种指标往往需要具有数值化和可加性的特征。
但是在事实表中，只有那些具有完全可加性的事实才能根据所有的维度进行累加而具有意义。
而事实表有一些事实表示的是某种强度，这类事实就不具有完全加法性，而是一种半加法性。
例如，账目余款反映的是某个时间点的数据，它可以按照地点和商品等大多数维度进行累加，但是对于时间维度则例外，将一年中每个月的账目余款进行累加是毫无意义的，而决策者则可能需要了解所有地区和所有商品账目余款的累加值。
在事实表中还有一些事实是非加法性的，即这些事实具有对事实的描述特性，在这种情况下一般要将这些非加法性事实转移到维度表中。
以事实表中度量的可加性情况，可以把事实表及其包含的事实分为4种样式。
1．事务事实
事务事实以企业事件的单一情况为基础，因此通常只包含事实的次数这一种度量条件，应该尽可能以最低级别来表示。
比如银行的ATM提款机的提款次数，使用某种服务的次数等。
2．快照事实
快照事实以企业在某一特定时间的特殊状态为基础。
也就是只有在某一段时间内才出现的结果。
它们也许没有包含所有维的条件，比如不是所有的产品每天都有销售量。
3．线性项目事实
这类事实通常用来储存关于企业经营项目的详细信息。
包括表现与企业相关的个别线性项目的所有度量条件，比如销售数量、销售金额、成本和运费等数值数据，也就是关键性能指标。
此类事实运用范围很广，比如采购、销售和库存等。
4．事件（状态事实）
这是类特殊的事实，通常只表示事件发生与否和一些非事实本身具备的细节。
它所表现的是一个事件发生后的结果变化，并且没有度量数值表示。
如哪些产品在促销期间内没有卖出，有还是没有，就是事件或状态事实所表现的结果。
在事实表模型的设计中还需要注意到派生事实。
派生事实主要有2种，一种是可以用同一事实表中的其他事实计算得到，例如销售行为中的商品单价可以用商品的销售总金额和销售数量计算得到，对于这些派生事实一般不保留在事实表中；另一种是非加法性事实，例如各种商品的利润率等各种比率。
在事实表模型的设计中必须要考虑到事实表中的这些事实特性，通过多次反复来确定。
首先，通过调查确定所有可能的基本事实和派生事实；然后，对所有的事实按照功能或某种方式进行排序，以删除重复的事实；接着，确认那些基于不同准则但是有相同性质的派生事实，例如公司门市销售总额与地区销售总额虽由于维度的不同而被定义为不同的事实，但实际计算方法是一样的；最后，再一次确定事实表模型，在确认中要检查所有的计算派生事实的基本事实是否已经包含在模型中，并且与用户取得—致。
在设计事实表时，一定要注意使事实表尽可能地小，因为过于庞大的事实表在表的处理、备份和恢复及用户的查询等方面需要较长的时间。
在实际设计时，可以利用减少列的数量、降低每一列的大小和把历史数据归档到单独的事实表中等多种方法来降低事实表的大小。
另外，在事实表中还要解决好数据的精度和粒度的问题，下面将阐释粒度的设计方法。
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事实、度量和事实表
确定分析内容的构成：事实及其粒度
事实表是数据库中最大的表，是星形模型结构的核心。
事实表包含了基本商业事务的详细信息，是对商务活动进行客户关系、销售趋势和产品趋势等分析的素材。
事实表的设计包括对
事实的选择、量度的构造、粒度的设计和聚合的设计等。
3.5.1 事实、度量和事实表
事实是各个维度的交点，是对某个特定事件的度量。
维度中的属性描述的是维本身的属性，比如客户的性别、年龄、姓名和地址，这些都是客户的固有属性。
度量是客户发生事件或动作的事实记录，比如客户打电话，可能选择的度量有通话时长、通话次数和通话费用等；客户购买商品，可能选择的度量有购买的次数、购买商品的金额和购买商品的数量等。
度量变量的取值可以是离散的数值，也可以是连续的数值。
比如，客户通话次数是离散的数值，而客户购买商品的金额是连续的数值。
度量变量也可以在某个元素集合内取值。
比如客户对公司服务质量的评定可以是很好（Excellent）、好（Good）、一般（Fair）和差（Poor）中的一个。
事实表则是位于星形架构或雪花形架构中间，用来记录商务事实和相应统计指标的表。
同维表相比，事实表具有如下的特征。
记录数量很多。
事实表中除了度量变量外，其他字段都是同维表或者中间表（对于雪花形模型）的关键字。
如果事实相关的维度很多，则事实表的字段数也会比较多。
从事实表记录数多的特征中，我们可以得到事实表设计的一个感性认识，即事实表应当尽量减小一条记录的长度，只有这样才能避免事实表过大而难于管理。
相对维表来说，事实表是“细长”的结构。