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数据仓库工具箱—读书笔记02(Kimball维度建模技术概述02、事实表技术基础)

news 来源：原创 2025/9/19 7:07:58

Kimball维度建模技术概述

记录一下读《数据仓库工具箱》时的思考，摘录一些书中关于维度建模比较重要的思想与大家分享🤣🤣🤣

在这里插入图片描述
第二章前言部分作者提到：技术的介绍应该通过涵盖各种行业的熟悉的用例展开（赞同哈哈 确实比抽象地讲解概念要好理解🤣🤣🤣）。

书中从第三章开始是通过各行业的用例去讲解维度建模，第二章则是维度建模技术的总体介绍（很多概念，挺抽象的🤣🤣🤣）。

前言部分作者也有提到：我们并不期望您一开始就从头到尾阅读本章，但希望您能将本章作为所提供的技术参考。本节介绍的技术，在所有维度设计工作中都需要考虑。本书的每一章几乎都会涉及本节所介绍的概念。

Kimball维度建模技术概述01、基本概念
书接上回~🤣🤣🤣🤣🤣🤣

Kimball维度建模技术概述

  • Kimball维度建模技术概述
    • 2.2 事实表技术基础
      • 2.2.1 事实表结构
      • 2.2.2 可加、半可加、不可加事实
      • 2.2.3 事实表中的空值
      • 2.2.4 事务事实表（Transactional Fact Table）
      • 2.2.5 周期快照事实表（Periodic Snapshot Fact Table）
      • 2.2.6 累计快照事实表（Cumulative Snapshot Fact Table）
      • 整理不易 列位点赞收藏关注多多支持🤣🤣🤣~

2.2 事实表技术基础

2.2.1 事实表结构

  • 发生在现实世界中的操作型事件，其所产生的可度量数值，存储在事实表中。
  • 事实表的设计完全依赖于物理活动，不受可能产生的最终报表的影响。

在这里插入图片描述

  1. 主键：

    • 通常为复合主键，由多个外键组合，唯一标识一条记录（例如 订单ID + 产品ID。）。

  2. 外键：

    • 连接维度表的字段，提供事实表记录的上下文（如时间ID、产品ID、客户ID）。

  3. 度量值：

    • 存储可聚合的指标数据（如销售额、订单数量、库存量）。

  4. 粒度：

    • 每条记录代表的业务事件或过程的最小单位（如每笔订单的每个商品）。
字段名类型描述
fact_idINT主键
time_idINT时间维度外键
product_idINT产品维度外键
customer_idINT客户维度外键
sales_amountDECIMAL销售金额
sales_quantityINT销售数量

Tip：事实表也可包含可选的退化维度键和日期/时间戳。（退化维度，在专栏里维度表技术基础里有讲~）

2.2.2 可加、半可加、不可加事实

事实表中的数字度量可划分为三类：

类别定义示例适用场景注意事项
可加事实在所有维度上都可以直接求和的度量值。销售金额、销售数量、成本适用于跨时间、产品、客户等维度的总量分析。无需额外计算逻辑，直接进行求和操作即可。
半可加事实只能在某些维度上求和，而在其他维度（通常是时间维度）上不能求和。库存量、账户余额、银行存款时间快照、状态监控场景，例如监控某日的库存或余额状态。时间维度上不能直接求和，需通过取最近值或计算变化量等方式分析。
不可加事实在所有维度上都无法直接求和的度量值，通常是比率或衍生指标。利润率、平均单价、转化率适用于分析比率、平均值或需要权重处理的业务场景，例如分析效率。必须结合上下文设计加权平均、除法等逻辑，不能通过直接聚合获得结果。
类别示例字段名示例描述是否可跨时间维度求和处理方法
可加事实sales_amount记录销售金额，例如一笔订单的总金额。是直接使用 SUM(sales_amount) 进行求和即可。
可加事实sales_qty记录销售数量，例如商品的销售件数。是可按时间、商品、客户等维度聚合计算总量。
半可加事实stock_qty记录某一时间点的库存量，例如每天的库存快照。否取最新时间点的值或计算时间点之间的变化量。
半可加事实account_bal记录某一时间点的账户余额，例如每天的账户快照。否取最后一个时间点的余额作为有效值。
不可加事实profit_margin记录利润率，例如单个商品的利润率。否按比率的定义公式重新计算（如总利润/总收入）。
不可加事实avg_price记录平均单价，例如按订单计算的商品平均单价。否通过加权计算重新求值（如总金额/总数量）。

2.2.3 事实表中的空值

  • 事实表中可以存在空值度量（所有聚集函数sum、count等都可针对空值事实计算）。

  • 但是事实表中的外键不能存在空值，因为它们是维度表与事实表之间的关联桥梁。空值的外键意味着事实表中的记录没有关联到任何有效的维度数据，无法确保确保数据的完整性和一致性（引发数据质量问题）。
    在这里插入图片描述

2.2.4 事务事实表（Transactional Fact Table）

事务事实表记录的是单个业务事务或事件的详细信息，每条记录代表一个独立的操作，如一次购买、一次交易或一次订单等。数据粒度通常非常细，每一行记录都是一个具体的事务。

在这里插入图片描述

  • 粒度细：每条记录表示一个单独的事件或操作。
  • 数据量大：由于记录详细的事务，数据量较大，且随着业务发展不断增加。
  • 高更新频率：事务数据通常在操作发生时实时更新。
  • 适用于实时或近实时分析：事务事实表能提供详细的业务过程数据，用于监控和分析业务活动。
字段名描述
transaction_id事务ID（唯一标识）
customer_id客户ID
product_id产品ID
time_id时间ID（外键）
quantity销售数量
sales_amount销售金额
payment_status付款状态

2.2.5 周期快照事实表（Periodic Snapshot Fact Table）

周期快照事实表记录在特定时间点或时间段内的业务状态，通常会在某个固定时间间隔（如每天、每周或每月）进行快照。

在这里插入图片描述

每条记录通常代表某个周期结束时的业务状态，体现的是在该时间点的“快照”信息。

  • 粒度较粗：每条记录代表一个周期的业务状态，而不是单个事务。
  • 数据量较小：与事务事实表相比，周期快照事实表记录的数量较少，因为它仅记录周期性汇总的业务状态。
  • 周期性更新：快照表通常定期（如每天、每月）更新，更新频率较低。
  • 适用于趋势分析和汇总：周期快照表非常适合用于分析业务在特定时间点的状态变化，例如月度销售趋势、客户活跃度变化等。
字段名描述
snapshot_date快照日期
customer_id客户ID
total_sales总销售金额
total_quantity总销售数量
total_orders总订单数量

2.2.6 累计快照事实表（Cumulative Snapshot Fact Table）

累计快照事实表记录的是某个度量数据（如库存数量、账户余额等）的累积变化情况。与周期快照表不同，累计快照表记录的是从一个起始点开始，随时间积累变化的数据状态。这种表适用于需要持续积累的度量数据，如库存、客户余额、累计销售等。

在这里插入图片描述

  • 粒度较粗：每条记录通常表示某个特定时间点的累计度量数据。
  • 持续更新：与周期快照表不同，累计快照表在每次数据更新时都会进行累积。它不会丢失先前的累积数据，而是随着时间推移不断更新。
  • 适用于长期趋势分析：累计快照表能够帮助跟踪业务的长期变化，如追踪某个客户的累计购买金额、账户余额变化等。
字段名描述
snapshot_date快照日期
account_id账户ID
balance累计余额
total_deposit累计存款
total_withdrawal累计取款
  • 每条记录表示某个时间点的账户余额，包括从账户创建到该日期的所有存款和取款的累计情况。
特性事务事实表周期快照事实表累计快照事实表
粒度细粒度，每个事件或事务一条记录粗粒度，按周期（如日、月、年）记录状态粗粒度，按累积数据（如累计销售额）记录
数据量大，随时间增加，记录每个事务相对较小，通常按周期记录数据适中，数据随着累计情况不断增长
更新频率高，实时或近实时更新低，定期（如每日、每月）更新持续更新，随着业务过程变化而更新
适用场景详细的业务过程分析，如订单追踪趋势分析、月度或季度报告等长期数据跟踪，如账户余额、累计销售等
示例每一笔订单的详细信息月度销售汇总数据客户账户余额的累计变化

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编程日记 2025/9/15 10:58:15