數(shù)據(jù)庫(Database)或數(shù)據(jù)倉庫(DataWarehouse)是我們存儲、處理和分析數(shù)據(jù)的基石，SQL 則是處理、分析數(shù)據(jù)的方式。在數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用場景中，合理構(gòu)建維度表(Dimension Tables)和事實表(Fact Tables)是至關(guān)重要的。維度表提供了對數(shù)據(jù)的上下文和描述性信息，而事實表則存儲了實際的業(yè)務(wù)度量和數(shù)據(jù)指標。理解維度表和事實表之間的區(qū)別對于數(shù)據(jù)分析和挖掘至關(guān)重要。掌握這些概念將使您能夠更高效地從數(shù)據(jù)中提取出有價值的見解。

什么是數(shù)據(jù)倉庫的星型模型

數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫中的組織方式；類似于信息圖，告訴用戶數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)模型對于團隊之間的溝通非常重要。在任何公司或項目中，都可能有不同類型的專業(yè)人員在工作，例如數(shù)據(jù)管理員、數(shù)據(jù)分析師、業(yè)務(wù)分析師、經(jīng)理、開發(fā)人員、部署團隊等等。每個團隊必須相互理解，才能以簡單的形式傳達數(shù)據(jù)術(shù)語和項目結(jié)果。在這種情況下，數(shù)據(jù)模型可以輕松地以簡單的形式傳達重要信息。

數(shù)據(jù)模型為數(shù)據(jù)分析提供了基礎(chǔ)。通過清晰定義數(shù)據(jù)之間的關(guān)系和含義，數(shù)據(jù)模型可以幫助數(shù)據(jù)分析師更好地理解數(shù)據(jù)。選擇合適的數(shù)據(jù)模型，優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)，提高數(shù)據(jù)分析效率和準確性。例如，數(shù)據(jù)模型可以指導(dǎo)分析師確定哪些數(shù)據(jù)需要被關(guān)聯(lián)和聚合，以及如何有效地提取和處理數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)更深入、更全面的數(shù)據(jù)分析和洞察。

數(shù)據(jù)倉庫的星型模型是一種常見的數(shù)據(jù)建模方法，廣泛用于數(shù)據(jù)倉庫和維度數(shù)據(jù)集的設(shè)計中。它由一個主要的事實表和多個維度表組成。事實表位于模式圖的中心位置，而維度表則環(huán)繞在其周圍。這種模式之所以被稱為“星型”，是因為在模型圖中，事實表(Fact Tables)就像一顆星星，而維度表(Dimension Tables)則像是星星的周圍環(huán)繞的星光。這種模型使得查詢集更加簡單，但也存在一些缺點，需要根據(jù)具體情況權(quán)衡利弊。

什么是維度表(Dimension Tables)？

在數(shù)據(jù)倉庫中，維度表(Dimension Tables)是一種結(jié)構(gòu)，用于對事實和度量進行分類，以便用戶能夠回答業(yè)務(wù)問題。維度是描述性的，定義了業(yè)務(wù)對象的特征。它們?yōu)槭聦嵦峁┝松舷挛?- 因為它們包含了描述性、定性和文本字段。

以電子商務(wù)業(yè)務(wù)為簡單例子。在這種情況下，一些維度可能是客戶、產(chǎn)品和時間。

客戶維度可能具有屬性如客戶ID、姓名、電子郵件和地址。

產(chǎn)品維度可能具有產(chǎn)品ID、名稱、類別和價格。

時間維度可能具有日期、月份、季度和年份。

維度表由以下部分組成：

主鍵：每條記錄的唯一標識符

屬性：有關(guān)實體的描述性數(shù)據(jù)，例如產(chǎn)品名稱或商店地址

什么是事實表(Fact Tables)？

與維度表的不同，事實表存儲有關(guān)特定主題的定量信息。事實表包含可量化的數(shù)據(jù)，用于分析業(yè)務(wù)流程的數(shù)值度量（通常是可加性的）。事實表還具有外鍵，這些外鍵指向維度表中的主鍵。

以電子商務(wù)示例，最核心的事實表是銷售表明細表(或稱為訂單表)，包括：

銷售數(shù)量（一種度量）

總銷售額（一種度量）

ProductID（與產(chǎn)品維度相關(guān)的外鍵）

CustomerID（與客戶維度相關(guān)的外鍵）

日期（與時間維度相關(guān)的外鍵）

在這種情況下，每個銷售記錄(訂單)將作為單獨的行記錄在事實表中，為詳細和復(fù)雜的分析提供了機會。

事實表由以下部分組成：

事實鍵：每個事實記錄的唯一標識符

外鍵：相關(guān)維度表的鏈接

度量列：定量數(shù)據(jù)，例如銷售額或頁面瀏覽量

事實表和維度表的關(guān)系

事實表和維度表之間的關(guān)系是由模型定義的。在最常見的星型模型中，一個單一的事實表位于中間，并與多個維度表相關(guān)聯(lián)，像一顆星星般展開。事實表連接了不同維度表之間的關(guān)聯(lián)，這種連接使得復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析成為可能。

想象一下電子商務(wù)場景中的一個業(yè)務(wù)問題：“2023年第一季度‘電子產(chǎn)品’類別的總銷售額是多少，按客戶計算？”

以下是使用事實表和維度表的數(shù)據(jù)倉庫如何幫助解決這個問題：

事實表‘銷售’記錄了每筆銷售的細節(jié)，包括銷售數(shù)量、總銷售額，以及與時間、產(chǎn)品和客戶相關(guān)的外鍵。

產(chǎn)品維度表提供有關(guān)產(chǎn)品類別的信息。

時間維度表允許您過濾出2023年第一季度的銷售情況。

客戶維度提供了有關(guān)個別客戶的信息。

通過結(jié)合銷售事實表中的信息和維度表中的相關(guān)條目(關(guān)系示意圖如下圖)，數(shù)據(jù)倉庫可以高效地回答這個問題。

事實表與維度表的主要區(qū)別

事實表和維度表有不同的用途：

1.事實表存儲定量數(shù)據(jù)，而維度表存儲描述性數(shù)據(jù)。

2.事實表很大并針對快速查詢進行了優(yōu)化，而維度表較小并提供上下文。

維度表(Dimension Tables)和事實表(Fact Tables)是數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)鍵組成部分，為數(shù)據(jù)分析和決策制定提供了結(jié)構(gòu)。維度表提供了描述性的背景，而事實表存儲了可量化的交易數(shù)據(jù)。它們共同為企業(yè)提供了回答復(fù)雜問題、跟蹤時間變化、做出數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的能力。