识别数据仓库设计中的事实表

1. 
   

   
   您可以拥有多个事实表。
   

   
   


2. 
   

   
   事实表表示要分析的事件或进程。
   

   
   


3. 
   

   
   事实表的结构取决于您尝试分析的过程或事件。
   

   
   


4. 
   

   
   在我们进一步帮助您之前，您需要告诉我们您要分析的事件或流程。
   

   
   

</醇>






事实表是否只包含维度的外键和没有度量？









是。这被称为a

事实上的事实表

。





---





假设您想对呼叫进行基本分析：






您的全表可能如下所示





    
      CALL_ID
START_DATE
DURATION
AGENT_NAME
AGENT_TENURE    (how long worked for company)
CUSTOMER_NAME
CUSTOMER_TENURE (how long a customer)
PRODUCT_NAME    (the product the customer is calling about)
RESOLVED
</code>
  





你会把它变成这样的事实表：





    
      CALL_ID
START_DATE_KEY
AGENT_KEY
CUSTOMER_KEY
PRODUCT_KEY
DURATION       (measure)
RESOLVED       (quasi-measure)
</code>
  





您将拥有DATE维度表，AGENT维度表，CUSTOMER维度表和PRODUCT维度表。







敏捷数据仓库设计

是一本好书，Kimball也是如此。

一般来说，我已经完成它的方式（并且有很多方法可以做任何事情）是分类数据在事实表中用FKey引用，但是你想要执行聚合的任何东西（通常作为数据类型） $ /整数/双精度等）也可以在事实表中。因此，例如，事实表可能包含类型的层次结构，例如product_category＆gt;＆gt; product_name，它通常还包含时间和/或位置字段;所有这些都将由FKEY引用到查找表。度量列通常是基于整数或货币数据，并用于由其他字段分组的聚合函数，如下所示：

    
          select sum(measureOne) as sum, product_category from facttable
where timeCol between X and Y group by product_category…etc
</code>