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本篇内容主要讲解“数据仓库中的维表和事实表的概念”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“数据仓库中的维表和事实表的概念”吧!
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1事实表
1事实表特性事实表（Fact Table）是指存储有事实记录的表，如系统日志、销售记录等；事实表的记录在不断地动态增长，所以它的体积通常远大于其他表。
事实表作为数据仓库建模的核心，需要根据业务过程来设计，包含了引用的维度和业务过程有关的度量。
2可加，半可加，不可加事实作为度量业务过程的事实，一般为整型或浮点型的十进制数值，有可加性，半可加性和不可加性三种类型
可加：
最灵活最有用的事实是完全可加，可加性度量可以按照与事实表关联的任意维度汇总。比如消费总金额
半可加：
半可加度量可以对某些维度汇总，但不能对所有维度汇总。差额是常见的半可加事实，除了时间维度外，他们可以跨所有维度进行操作。(比如每天的余额加起来毫无意义)
不可加：
一些度量是完全不可加的，例如：比率。对非可加事实，一种好的方法是，分解为可加的组件来实现聚集
2维度表
1维度表基本概念维度表（Dimension Table）或维表，有时也称查找表（Lookup Table），是与事实表相对应的一种表；它保存了维度的属性值，可以跟事实表做关联；相当于将事实表上经常重复出现的属性抽取、规范出来用一张表进行管理。常见的维度表有：日期表（存储与日期对应的周、月、季度等的属性）、地点表（包含国家、省／州、城市等属性）等。维度是维度建模的基础和灵魂，
使用维度表有诸多好处，具体如下：
缩小了事实表的大小。
便于维度的管理和维护，增加、删除和修改维度的属性，不必对事实表的大量记录进行改动。
维度表可以为多个事实表重用，以减少重复工作。
下钻是商业用户分析数据的最基本的方法。下钻仅需要在查询上增加一个行头指针，新行的头指针是一个维度属性，附加了sql语言的group by表达式，属性可以来自任何与查询使用的事实表关联的维度，下钻不需要预先存在层次的定义，或者是下钻路径。
3退化维度有时，维度除了主键外没有其他内容，例如，当某一发票包含多个数据项时，数据项事实行继承了发票的所有描述性维度外键，发票除了外键无其他项，但发票数量仍然是在此数据项级别的合法维度键。这种退化维度被放入事实表中，清楚的表明没有关联的维度表，退化维度常见于交易和累计快照事实表中。
3事实表和维表的关系
到此，相信大家对“数据仓库中的维表和事实表的概念”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
