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事实表设计方法

事实表作为数据仓库维度建模的核心，紧紧围绕着业务过程来设计。其包含与该业务过程有关的维度引用（外键）以及该业务过程的度量。一般设计会遵循以下四个步骤：

1. 选择业务过程及确定事实表类型

通常情况下，一个业务过程对应一张事实表。

2. 声明粒度

精确定义每张事实表的每行数据表示什么,按照业务尽可能选择最细粒度，以此来应各种细节程度的需求。

3. 确定维度

确定与每张事实表相关的维度有哪些? 维度的丰富程度就决定了模型能够支持的指标丰富程度。

4. 确定事实

每个业务过程的度量值（通常是可累加的数字类型的值，例如：次数、个数、件数、金额等）。细分如下：

（1）可加事实

可加事实是指可以按照与事实表相关的所有维度进行累加，例如事务型事实表中的事实。

（2）半可加事实

半可加事实是指只能按照与事实表相关的一部分维度进行累加，例如周期型快照事实表中的事实。比如库存，库存事实可以按照仓库或者商品维度进行累加，但是不能按照时间维度进行累加，因为将每天的库存累加是不科学的。

（3）不可加事实

不可加事实是指完全不具备可加性，例如比率型事实。不可加事实通常需要转化为可加事实，例如比率可转化为分子和分母。

开发指标过程中，指标定义总结以下公式(仅供参考)

指标 = 维度 + 度量 + (条件)

其中度量：基于事实表中可以进行统计的数据属性，如：金额， 次数等。

映射到SQL就是

select 度量 from table where 条件 group by 维度

事实表设计原则

尽可能包含所有与业务过程相关的事实

只选择与业务过程相关的事实

分解不可加性事实为可加的组件

在选择维度和事实之前必须先声明粒度

在同一个事实表中不能有多种不同粒度的事实

事实的单位要保持一致

对事实的 null 值要处理

使用退化维度提高事实表的易用性

什么是维度退化？

维度退化的维度表可以被剔除，从而简化维度数据仓库的模式。因为简单的模式比复杂的更容易理解，也有更好的查询性能。当一个维度没有数据仓库需要的任何数据时就可以退化此维度。需要把维度退化的相关数据迁移到事实表中，然后删除退化的维度。维度属性也可以存储到事实表中，这种存储到事实表中的维度列被称为“维度退化”。与其他存储在维表中的维度一样 ， 维度退化也可以用来进行事实表的过滤查询、实现聚合操作等。

比如说订单id，这种量级很大的维度，没必要用一张维度表来进行存储，而我们进行数据查询或者数据过滤的时候又非常需要，所以这种就冗余在事实表里面，这种就叫退化维度，citycode这种我们也会冗余在事实表里面，但是它有对应的维度表，所以它不是退化维度。

三种类型

事务型事实表

是什么

事务事实表用来记录各业务过程，跟踪时间上某点的度量事件，它保存的是各业务过程的原子操作事件，即最细粒度。

场景

事务型事实表可用于分析与各业务过程相关的各项统计指标，由于其保存了最细粒度的记录，可以提供最大限度的灵活性，可以支持无法预期的各种细节层次的统计需求。

不适合干什么

（1）存量型指标不适合

比如说商品库存，账户余额... 对于这种存在进进出出（加或减操作）不适合。一张存储商品的进货的原子操作事件，一张存储商品出库的原子操作事件。如果要统计当日的库存有多少，这就需要对进货表和出库表进行操作，需要一正一反地区分对库存的影响。所以在写代码或者sql过程还是执行效率都会打折扣。

（2）多事务关联统计不适合

比如在订单中，建立了下单事务事实表和支付事务事实表，现在指标统计某个时间内用户下单到支付的时间间隔的平均值，这就需要这两个表的Join操作，然而，订单在大型公司属于达标，大表 Join 大表 你可想而知。

周期型快照事实表

周期快照事实表以具有规律性的、可预见的时间间隔来记录事实，一般周期可以是每天、每周、每月、每年等。主要用于分析一些存量型或者状态型指标

场景

「存量型」：例如对于商品库存、账户余额这些存量型指标，业务系统中通常就会计算并保存最新结果，所以定期同步一份全量数据到数据仓库，构建周期型快照事实表，就能轻松应对此类统计需求。

「状态型」：例如对于空气温度、行驶速度这些状态型指标，由于它们的值往往是连续的，我们无法捕获其变动的原子事务操作，所以无法使用事务型事实表统计此类需求。而只能定期对其进行采样，构建周期型快照事实表。

累积型快照事实表

用来描述过程开始和结束之间的关键步骤事件，覆盖过程的整个生命周期，通常具有多个时间字段来记录关键时间点，当过程随着生命周期不断变化时，记录也会随着过程的变化而被修改。

场景

如交易流程中的下单、支付、发货、确认收货业务过程。会具体记录下单时间，支付时间，发货时间，收获时间。如果统计某个时间内用户下单到支付的时间间隔的平均值。这样就轻松搞定。

对比