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

什么是數據倉庫的星型模型

數據倉庫的數據模型是數據在數據倉庫中的組織方式；類似于信息圖，告訴用戶數據之間的關系。數據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人員在工作，例如數據管理員、數據分析師、業務分析師、經理、開發人員、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據術語和項目結果。在這種情況下，數據模型可以輕松地以簡單的形式傳達重要信息。

數據模型為數據分析提供了基礎。通過清晰定義數據之間的關系和含義，數據模型可以幫助數據分析師更好地理解數據。選擇合適的數據模型，優化數據存儲結構，提高數據分析效率和準確性。例如，數據模型可以指導分析師確定哪些數據需要被關聯和聚合，以及如何有效地提取和處理數據，從而實現更深入、更全面的數據分析和洞察。

數據倉庫的星型模型是一種常見的數據建模方法，廣泛用于數據倉庫和維度數據集的設計中。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，需要根據具體情況權衡利弊。

什么是維度表(Dimension Tables)？

在數據倉庫中，維度表(Dimension Tables)是一種結構，用于對事實和度量進行分類，以便用戶能夠回答業務問題。維度是描述性的，定義了業務對象的特征。它們為事實提供了上下文 - 因為它們包含了描述性、定性和文本字段。

以電子商務業務為簡單例子。在這種情況下，一些維度可能是客戶、產品和時間。

客戶維度可能具有屬性如客戶ID、姓名、電子郵件和地址。

產品維度可能具有產品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：有關實體的描述性數據，例如產品名稱或商店地址

什么是事實表(Fact Tables)？

與維度表的不同，事實表存儲有關特定主題的定量信息。事實表包含可量化的數據，用于分析業務流程的數值度量（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：

銷售數量（一種度量）

總銷售額（一種度量）

ProductID（與產品維度相關的外鍵）

CustomerID（與客戶維度相關的外鍵）

日期（與時間維度相關的外鍵）

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：相關維度表的鏈接

度量列：定量數據，例如銷售額或頁面瀏覽量

事實表和維度表的關系

事實表和維度表之間的關系是由模型定義的。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聯，像一顆星星般展開。事實表連接了不同維度表之間的關聯，這種連接使得復雜的數據分析成為可能。

想象一下電子商務場景中的一個業務問題：“2023年第一季度‘電子產品’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據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，包括銷售數量、總銷售額，以及與時間、產品和客戶相關的外鍵。

產品維度表提供有關產品類別的信息。

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個別客戶的信息。

通過結合銷售事實表中的信息和維度表中的相關條目(關系示意圖如下圖)，數據倉庫可以高效地回答這個問題。

事實表與維度表的主要區別

事實表和維度表有不同的用途：

1.事實表存儲定量數據，而維度表存儲描述性數據。

2.事實表很大并針對快速查詢進行了優化，而維度表較小并提供上下文。

維度表(Dimension Tables)和事實表(Fact Tables)是數據倉庫的關鍵組成部分，為數據分析和決策制定提供了結構。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據。它們共同為企業提供了回答復雜問題、跟蹤時間變化、做出數據驅動決策的能力。