维表与事实表_Lidisam的博客-CSDN博客_事实表 维表
维表与事实表
Lidisam
于 2020-03-05 23:12:15 发布
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BI平台分为事实表、维表，然后两种表聚合成一个宽表。(注意这里取的BI平台是Davinci：https://edp963.github.io/davinci/)
其维表、事实表的关系图如下：
一个维表会对应多个事实表，而维表和事实表所有关联起来就形成一个宽表，其关系如同mysql中的外键索引，如A表中有B_id，A作为维表，B作为事实表，A(维表)可通过B_id来关联B(事实表)，然后关联汇总生成的SQL就是宽表。
BI系统中可根据事实表和维度表的关系，应遵循如下两种模型的规范：星型模型和雪花型模型。
星型表：反范式，数据冗余，查询效率高。
遵循范式：数据不冗余，但引用层级深，维护复杂，查询效率较低。
下面举一个星型模型（体验课上课预约记录）的例子来说明如下：
上图以user_table_course_schedule的部分字段(user_id、table_course_schedule_id、teacher_id、gmt_create)来作为维度，并分别关联到了userinfo、tablec_course_schedule、teacherinfo这三张事实表，然后形成一张宽表。
以上面星型模型的例子，对其进行修改，举一个雪花模型例子来说明如下：
上面雪花模型中，学生信息事实表的orderId还继续关联了下一个层级体验课记录表，体验课报名记录表还可能会继续往下关联，对于复杂的系统而言，一般会采用雪花模型，关键层级会较多，而星型模型的关联过于单一，层级不够深，无法支持这种操作。
理解了上面两种模型的设计，接下来需要确定维度和指标的用法：
维度与指标的规范：
维度：维度用于关联事实表，也可用于做冗余显示（如gmt_create），用于数据检索，所以对于维度设计时，可将其进行分类（看业务扩展需要）：
时间维：将时间进行维度细分，如gmt_create划分为年维度、月维度、日维度。
地域维：将地域划分为省维度、市维度、区维度。反例：把省市区 只作为一个维度，而没有拆分，后面进行筛选就不方便。
其他维度按业务进行扩招
指标：用于统计（如总和、平均数、最大值、最小值）、排序等。
Lidisam
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维表与事实表
BI平台分为事实表、维表，然后两种表聚合成一个宽表。(注意这里取的BI平台是Davinci：https://edp963.github.io/davinci/)其维表、事实表的关系图如下：一个维表会对应多个事实表，而维表和事实表所有关联起来就形成一个宽表，其关系如同mysql中的外键索引，如A表中有B_id，A作为维表，B作为事实表，A(维表)可通过B_id来关联B...
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维表和事实表介绍
04-05
事实表是数据库中最大的表，是星形模型结构的核心。事实表包含了基本商业事务的详细信息，是对商务活动进行客户关系、销售趋势和产品趋势等分析的素材。事实表的设计包括对事实的选择、量度的构造、粒度的设计和聚合的设计等。
数据仓库(二)之维度建模篇
雾岛与鲸的博客
09-25
324
概述
维度建模是一种将数据结构化的逻辑设计方法，它将客观世界划分为度量和上下文。度量是常常是以数值形式出现，事实周围有上下文包围着，这种上下文被直观地分成独立的逻辑块，称之为维度。它与实体-关系建模有很大的区别，实体-关系建模是面向应用，遵循第三范式，以消除数据冗余为目标的设计技术。维度建模是面向分析，为了提高查询性能可以增加数据冗余，反规范化的设计技术。
维度建模优点
事实表
事实表存储了从业务活动或事件提炼出来的性能度量，它主要包含维度表的外键和连续变化的可加性数值或半可加事实。事实表产生于业务过程
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什么是Dimension table(维表)
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lindan1984的专栏
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什么是Dimension table(维表)
Dimension Table概念多出现于数据仓库里面，维表与事实表想对应，比如一个 “销售统计表” 就是一个 事实表，而 “销售统计表” 里面统计数据的来源离不开 “商品价格表”，“商品价格表” 就是销售统计的一个维度表。事实数据和维度数据的识别必须依据具体的主题问题而定。“事实表” 用来存储事实的度量及指向各个维的外键值。维表用来保存该维的元数据...
数据库建模—维度建模
最新发布
lbs567的博客
10-16
154
上篇文章介绍了er模型，本次接着往下介绍维度数据模型，两者都是数据库建模的重要基础，分别适用于不同的场景。由于本人是边学习边发文，经验不足之处还请见谅，错误之处欢迎指教。通俗来说，就是按照业务流程需求，将一个业务看作一个事实，事实所处的环境称为维度。如一个下单流程中的付款业务也看作为一个事实，其付款时间，付款人，付款商品则可以看作维度。因此，其包括事实和维度两个部分。因此在构建表时，先确定事实表，再确定维度表，一个维度表可以被多个事实表对应，以减少数据冗余。
维表（Dimension Table）与事实表的区别
干勾鱼的CSDN博客
03-20
1万+
转载请注明出处：https://yuhaidong.blog.csdn.net/article/details/104992257
本文出自【我是干勾鱼的博客】
维表（Dimension Table，也称维度表）：是对数据进行分析时所用的一个量。
事实表：是数据聚合后依据某个维度生成的结果表，是具体的统计表。
维表与与事实表的概念更多使用在数据仓库中，两者相互对应。一个经典的例子在销售领域，如...
事实表（基础表）、维表、大宽表概念
qq_42844410的博客
11-16
3030
以下几个概念取自SQL Server联机丛书。
星型架构
一种关系数据库结构，该结构中在位于架构中心的单个事实数据表中维护数据，其它维度数据存储在维度表中。每个维度表与事实数据表直接相关，且通常通过一个键列联接到事实数据表。星型架构用在数据仓库中。
事实数据表
数据仓库架构中的中央表，它包含联系事实与维度表的数字度量值和键。事实数据表包含描述业务（如银行事务或产品销售）内特定事件的数据。
维度表
数据仓库中的表，其条目描述事实数据表中的数据。维度表包含创建维度所基于的数据。
再举个实际的例子。银行对存款记账
维度表，实体表，事实表之间的关系
SunWuKong_Hadoop的博客
03-14
1472
看了这个让我们顿悟：
维度表：维度表可以看成是用户用来分析一个事实的窗口，它里面的数据应该是对事实的各个方面描述，比如时间维度表，它里面的数据就是一些日，周，月，季，年，日期等数据，维度表只能是事实表的一个分析角度。
实体表：实体表就是一个实际对象的表，实体表它放的数据一定是一条条客观存在的事物数据，比如说设备 ，它就是客观存在的，所以可以将其设计一个实体表。
...
事实表与维度表
chbxw
08-26
4939
文章目录前言一、事实表1.2、事实表的特征1.3、事实表的类型1.3.1、交易事实表1.3.2、快照事实表1.3.3、积累事实表1.4、它如何在数据仓库中工作？1.5、事实表的优点二、维度表2.1、维度表类型2.1.1、SCD（缓慢变化维）2.1.2、一致维度2.1.3、垃圾维度2.1.4、退化维度2.1.5、角色扮演维度2.2、它在数据仓库中是如何工作的？2.3、维度表的好处三、维度表 vs 事实表3.1、事实表和维表之间的主要区别3.2、对比项关注我的公众号【宝哥大数据】，更多干货
前言
事实表包含系统
Blink SQL之创建数据维表
胜利的曙光的博客
04-01
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Blink SQL只创建数据关联维表。
事实表和维度表(重点)
weixin_44870066的博客
04-07
1167
1.事实表
事实表中的每行数据代表一个业务事件（下单、支付、退款、评价等）。“事实”这个术语表示的是业务事件的度量值（可统计次数、个数、件数、金额等），例如，订单事件中的下单金额。
每一个事实表的行包括：具有可加性的数值型的度量值、与维表相连接的外键、通常具有两个和两个以上的外键、外键之间表示维表之间多对多的关系。
每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表，事实表是对分析主题的度量，它包含了与各维度表相关联的外键，并通过连接(Join)方式与维度表关联。
事实表的度量通常是数值类型，且记录数会不断增加，表规
数据仓库 - 事实表与维度表的概念和关系
hanne_lovegood的博客
07-21
870
2021/7/21 周三
刚开始系统地接触数据仓库，关于事实表与维度表的概念和关系，找了CSDN和博客园很多文章，都讲得太抽象、术语多，越看越懵，一直在想它们的从属关系或对应关系。反而知乎上的一篇让我豁然开朗：
事实表与维度表
最后我的理解是：
事实表记录了具体业务产生的一些数据，而维度表就是相当于 给事实表里重复值比较多的字段 做个目录，在事实表里就可以只用代码来表示。
如果需要，可以给事实表里的很多个字段都做维表，一个维表也可能在多张事实表里都用到了。所以没有什么从属关系，关系应该算多对多吧。
...
数据仓库之维度表和事实表
不言尘世
05-30
8353
1 维度表
维度表：一般是对事实的 描述信息。每一张维表对应现实世界中的一个对象或者概念。
例如：用户、商品、日期、地区等。
维表的特征：
维表的范围很宽（具有多个属性、列比较多）
跟事实表相比，行数相对较小：通常< 10 万条
内容相对固定：编码表
时间维度表：
2 事实表
事实表中的 每行数据代表一个业务事件（下单、支付、退款、评价等）。“事实”这
个术语表示的是业务事件的 度量值（可统计次数、个数、件数、金额等），例如，订单事
件中的下单金额。
每一个事实表的行包括：具有可加性
数仓(六)：数据建模之维度建模： 事实表&维度表设计
06-21
6330
维度设计基本方法
1、设计步骤：
1）第一步：选择维度或新建维度。
作为维度建模的核心，在企业级数据仓库中必须保证维度的唯一性。以淘宝商品维度为例，有且只允许有一个维度定义。
2）第二步：确定主维表。
此处的主维表一般是 ODS 表，直接与业务系统同步。以淘宝商品维度为例，s_auction_ auctions是与前台商品中心系统同步的商品表，此表即是主维表。
3）第三步：确定相关维表。
数据仓库是业务源系统的数据整合，不同业务系统或者同一业务系统中的表之间存在关联性。根据对业务的梳理，确定哪些表和主维
维度表、事实表、宽表
kevin1993best的博客
07-24
9368
一、维度表：数据仓库中的表，其条目描述事实数据表中的数据。维度表包含创建维度所基于的数据。
二、事实表：也叫事实数据表，就是app埋点日志，主要特点是含有大量的数据，并且这些数据是可以汇总，并被记录的。
每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。
事实数据表可能包含业务销售数据，如现金登记事务所产生的数据，
事实数据表通常包含大量的行。事实数据表的主要特点是包含数字数据（事实），并且这些数字信息可以汇总，以提供有关单位作为历史的数据。
每个事实数据表包含一个由多个部分组成的索引，该索引包含作为外键
事实表和维表关系
06-19
701
本篇文章是根据自己的实战，参考网上一些文章写的，可能有相通的话语，请原谅，若有写的不对的地方，希望指正。
以人才监测项目为例：人才＋企业＝人才项目，目前项目需求中个人隶属于一个公司，同一个人才项目可同时申报市级别的、省级别的或...
【数据仓库】|4 维度建模之事实表设计
nidongla的博客
06-01
369
事实表是维度建模的核心，紧紧围绕着业务过程来设计，通过描述度量来表达业务过程，包含了维度的引用和业务度量值。
上一篇文章我们讲了《维度表的设计》，今天我们聊一下事实表的设计。一样，我们的目录结构和内容参考了《阿里巴巴大数据之路》一书。
事实表的基础优惠券网 https://m.fenfaw.net/
概念
粒度
事实表中的每一条记录所表达的业务细节程度被称为粒度。
粒度由两种方式表述：
维度属性组合所表示的细节程度
所表示的具体业务含义
事实
用来描述业务过程的度量，一般是整形、...
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