一篇文章搞懂数据仓库：三种事实表（设计原则，Python开发面试书籍推荐_为什么要筛选出事实数据构建事实表

个人理解：要看整个生命周期的多个业务过程，比如：创建订单 → 买家付款 → 卖家发货 → 买家确认收货。粒度是一个订单一行数据，创建订单时间，付款时间，发货时间，收货时间，分别作为一个字段，便于计算不同业务过程的时间间隔。

2、三种事实表对比

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3、事实表设计 8 大原则

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• 原则 1：尽可能包含所有与业务过程相关的事实

• 分析哪些事实与业务过程相关，是设计过程中非常重要的关注点；

• 在事实表中，尽量包含所有与业务过程相关的事实，即使存在冗余，由于事实通常是数字型，存储开销不会太大；

• 原则 2：只选择与业务过程相关的事实

• 如，订单的下单这个业务过程，事实表中不应该存在支付金额这个表示支付业务过程的事实；

• 原则 3：分解不可加性事实为可加的组件

• 如，订单的优惠率，应分解为订单原价金额与订单优惠金额两个事实存储在事实表中；

• 原则 4：在选择维度和事实之前必须先声明粒度

• 粒度用于确定事实表中一行所表示业务的细节层次，决定了维度模型的扩展性；

• 每个维度和事实必须与所定义的粒度保持一致；

• 设计事实表时，粒度定义越细越好，一般从最低级别的原子粒度开始；

• 因为原子粒度提供了最大限度的灵活性，可以支持无法预期的各种细节层次的用户需求；

• 原则 5：在同一个事实表中不能有多种不同粒度的事实

• 疑问：怎么判断不同事实的粒度是否相同？

• 粒度为票一级；（实际业务中，一个订单可以同时支付多张票）

• 票支付金额和票折扣金额，两个事实的粒度为 “票级”，与定义的粒度一致；

• 订单支付金额和订单票数，两个事实的粒度为 “订单级”，属于上一层订单级数据，与 “票级” 事实表的粒度不一致，且不能进行汇总；

• 如果，以订单金额和订单票数这两个维度汇总总金额和总票数，会造成大量的重复计算；

• 原则 6：事实的单位要保持一致

• 如，订单金额、订单优惠金额、订单运费这 3 个事实，应该采用统一的计量单位，统一为元或者分，以方便使用；

• 原则 7：对事实的 null 值要处理

• 原因：在数据库中，null 值对常用数字型字段的 SQL 过滤条件都不生效；如，大于、小于、等于、大于或等于、小于或等于；

• 处理：用 0 代替 null ；

• 原则 8：使用退化维度提高事实表的易用性

1. 事实表中存储各种类型的常用维度信息，较少下游用户使用时关联多个表的操作；

2. 通过退化维度，可以实现对事实表的过滤查询、控制聚合层次、排序数据、定义主从关系等；

• 易用性：对事实表，更较少关联操作、过滤查询、控制聚合层次、排序数据、定义主从关系等；

• 在 Kimball 的维度建模中，通常按照星形模型的方式设计，通过事实表的外键关联专门的维表，这种方式来获取维度，谨慎使用退化维表；这与大数据领域的事实表设计不一样；

• 思路：通过增加冗余存储，减少计算开销，提高使用效率；

4、事实表设计方法

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Kimball 的维度模型设计 4 步法：选择业务过程、声明粒度、确定维度、确定事实；

当前的互联网大数据环境，维度模型的设计，是基于 Kimball 的四步维度建模方法进行了更进一步的改进：

• 第一步：选择业务过程及确定事实表类型

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• 思路：详细分析需求，对业务的整个生命周期进行分析，明确关键的业务步骤，从而选择与需求有关的业务过程；

• 以实例说明：如何选择业务过程？如何确定事实表类型？

• 例：淘宝的一个交易订单

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1. 分析业务的生命周期：如上图，业务过程通常使用行为动词表示业务执行的活动；

2. 明确关键的业务步骤：该订单流转的业务过程有 4 个：创建订单 → 买家付款 → 卖家发货 → 买家确认收货；

3. 根据业务需求，选择与维度建模有关的业务过程；

• 如，是选择 “买家付款” 这个业务过程，还是选择 “创建订单” 和 “买家付款” 这两个业务过程，具体根据业务情况来定；

4. 根据所选的业务过程确定事实表类型；

• 如，选择 “买家付款” 这个业务过程，则事实表类型应为只包含买家付款这一个业务过程的 “单事务事实表”；

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