事实表和维度表详解（事实表与维度表的完全解析 深入了解数据建模）

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事实表和维度表详解（事实表与维度表的完全解析 深入了解数据建模）

事实表与维度表的完全解析: 深入了解数据建模

什么是事实表与维度表?

在数据仓库中，事实表(fact table)和维度表(dimension table)是最基本的两种数据结构。简单来说，事实表就是记录了各种业务交易事项（例如销售订单，收款单等）的数量和金额等数值型指标的表，而维度表则是记录了各种分类信息的表，比如用户、时间、地点、产品等常常被用来对事实表的指标进行过滤、查询和分类等操作。

事实表与维度表的例子及优势

举个例子：假设我们有一个电商平台，我们需要了解销售额随时间和产品类型的变化情况，我们需要取得的指标为销售额，这就应该被存储在事实表中。而时间和产品类型可以作为维度表的两个维度。 事实表和维度表的使用有以下好处： 1. 更好的性能：数据仓库是一个在数据大量增长的情况下还能有良好的读写性能的数据存储架构，而事实表和维度表极大提高了查询性能。 2. 更好地支持查询：通过使用维度表的分类信息，我们能够方便地进行分组，汇总，数据分割和过滤等操作。 3. 明确性：通过事实表和维度表的结构，分析人员更能对业务数据运作有全方面的理解和更直面的洞察。

事实表与维度表的设计模式

事实表和维度表的设计模式有几种，但是最常用的有： 1. 星形模式：事实表位于星型模式的中央，维度表围绕它形成群星状结构，每个维度表对应一个属性。 2. 雪花模式：是星形模式的升级版，维度表之间存在父子关系。 3. 天线模式：是星形模式的增强版，比如在事实表和维度表之间加入一些引导元数据。 无论是星形模式，雪花模式还是天线模式，它们都有各自的优缺点。具体情况需根据公司的业务情况和需求来考虑使用哪种设计模式。

维度表中有哪些字段？

维度表(fields in a dimension table) 所包含的字段，应基于业务需求来设计。一般情况下，维度表都涵盖了业务的维度信息。以下是一个非常粗略的例子。 1. 时间维度表：包括年月日、星期、季度、年份等等。 2. SKU(库存单位) 维度表：品牌、材质、颜色、尺寸以及不同模型等。 3. 移动性维度表：交通方式、交通工具管理商、出发地和目的地、星级、位置等。 总体而言，维度字段应该具有描述信息(Details)，层级(Hierarchy)，常用属性和维度属性。此外，还应该有后台业务代码和业务数据代码。维度表的设计应满足多重关系，清晰的层次结构以及对数据的快速访问需求。

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