数据仓库——事实表、维度表、聚合表

事实表

在多维数据仓库中,保存度量值的详细值或事实的表称为“事实表”。一个按照州、产品和月份划分的销售量和销售额存储的事实表有5个列,概念上与下面的示例类似。

Sate Product Mouth Units Dollars
WA Mountain-100 January 3 7.95
WA CableLock January 4 7.32
OR Mountain-100 January 3 7.95
OR CableLock January 4 7.32
WA Mountain-100 February 16 42.40

在这些事实表的示例数据行中,前3个列——州、产品和月份——为键值列。剩下的两个列——销售额和销售量——为度量值。事实表中的每个列通常要么是键值列,要么是度量值列,但也可能包含其他参考目的的列——例如采购订单号或者发票号。

事实表中,每个度量值都有一个列。不同事实表将有不同的度量值。一个销售数据仓库可能含有这两个度量值列:销售额和销售量。一个现场信息数据仓库可能包含3个度量值列:总量、分钟数和瑕疵数。创建报表时,可以认为度量值形成了一个额外的维度。即可以把销售额和销售量作为并列的列标题,或者也可以把它们作为行标题。然而在事实表中,每个度量值都作为一个单独的列显示。

事实表数据行中包含了您想从中获取度量值信息的最底层级别的明细。换句话说,事实表中对每个维度的最详细的项目成员都有数据行。如果有使用其他维度的度量,只要为那些度量和维度创建另一个事实表即可。数据仓库中可能包含拥有不同度量值和维度的不同事实表。

前面表格中的示例数据行显示了事实表的概念布局。事实是事实表几乎总会使用一个整数值来表示(维度)成员,而不使用描述性的名称。因为事实表往往会包含数量多得无法想象的数据行——在一个中等大小的数据仓库中,事实表动辄包含上百万行数据——使用整数键值可以有效地减小事实表的大小。事实表真正的布局如下所示。

STATE_ID PROD_ID Month Sales_Units Sales_Dollars
1 347 1 3 7.95
1 447 1 4 7.32
2 347 1 3 7.95
2 447 1 4 7.32
1 347 2 16 42.40

在事实表中使用整数键值时,维度成员的名称需要放到另一种表中——也就是维度表。通常,事实表中的每个维度都有一个维度表。

事实表前缀为Fact。

归纳:

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的相关性纬度表的主键,而维度表包含事实记录的特性。事实数据表不应该包含描述性的信息,也不应该包含除数字度量字段及使事实与纬度表中对应项的相关索引字段之外的任何数据。

包含在事实数据表中的“度量值”有两中:一种是可以累计的度量值,另一种是非累计的度量值。最有用的度量值是可累计的度量值,其累计起来的数字是非常有意义的。用户可以通过累计度量值获得汇总信息,例如。可以汇总具体时间段内一组商店的特定商品的销售情况。非累计的度量值也可以用于事实数据表,单汇总结果一般是没有意义的,例如,在一座大厦的不同位置测量温度时,如果将大厦中所有不同位置的温度累加是没有意义的,但是求平均值是有意义的。

一般来说,一个事实数据表都要和一个或多个纬度表相关联,用户在利用事实数据表创建多维数据集时,可以使用一个或多个维度表。

维度表

维度表包含了维度的每个成员的特定名称。维度成员的名称称为“属性”(Attribute)。假设Product维度中有3种产品,那么维度表将如下所示。

PROD_ID Product_Name
347 Mountain-100
339 Road-650
447 Cable Lock

产品名称是产品成员的一个属性。因为维度表中的Product ID与事实表中的Product ID相匹配,称为“键属性”。因为每个Product ID只有一个Product Name,显示时用名称来替代整数值,所以它仍然被认为是键属性的一部分。

在数据仓库中,维度表中的键属性必须为维度的每个成员包含一个对应的唯一值。用关系型数据库术语描述就是,键属性称为主键列。每个维度表中的主键值都与任何相关的事实表中的键值相关。在维度表中出现一次的每个键值都会在事实表中出现多次。例如Mountain-100的Product ID 347只在一个维度表数据行中出现,但它会出现在多个事实表数据行中。这称为一对多关系。在事实表中,键值列(它是一对多关系的“多”的一方)称为外键列。关系型数据库使用匹配的主键列(在维度表中)和外键列(在事实表中)值来联接维度表到事实表。

把维度信息移动到一个单独的表中,除了使得事实表更小外,还有额外的优点——可以为每个维度成员添加额外的信息。例如,维度表可能为每个产品添加种类(Category)信息,如下所示。

PROD_ID Product_Name Category
347 Mountain-100 Bikes
339 Road-650 Bikes
447 Cable Lock Accessories

现在种类是产品的另一个属性。如果知道Product ID,不但可以推断出Product Name,而且可以推断出Category。键属性的名称可能是唯一的——因为每个键只有一个名称,但其他属性不需要是唯一的,例如Category属性可能会出现好几次。这样一来,便可以创建按照产品和类别对事实表信息进行分组的报表。

除了名称外,维度表可以包含许多其他的属性。本质上,每个属性都对应于维度表中的一个列。下面是带有其他额外属性的只有3个成员的Product维度表的示例。

PROD_ID Product_Name Category Color Size Price
347 Mountain-100 Bikes Black 44 782.99
339 Road-650 Bikes Silver 48 3399.99
447 Cable Lock Accessories NA NA 25.00

维度属性可以是可分组的,也可以是不可分组的。换句话就是,您是否见过按照哪个属性来分组度量值的报表?在我们的示例中,Category、Size和Color全都是可分组的属性。由此自然会联想到可能在某个报表中按照颜色、大小或种类来分组销售额。但Price看起来不像是可分组的属性——至少它本身不是。在报表中可能会有一个更有意义的其他属性——例如Price Group,但价格本身变化太大,导致在报表上分组意义不大。同样地,按照Product Description属性在报表上进行分组意义也不大。在一个Customer维度中,City、Country、Gender和Marital Status都是可以在报表上按照它们进行有意义分组的属性,但Street Address或Nickname都应当是不可分组的。不可分组的属性通常称为成员属性(member property)。

某些可分组的属性可以组合起来创建一个自然层次结构(natural hierarchy)。例如假设Product有Category和Subcategory属性,在多数情况下,单个产品只会属于单个Subcategory,并且单个Subcategory只会属于单个Category。这将形成一个自然层次结构。在报表中,可能会显示Categories,然后允许用户从某个Category钻取到Subcategories,以及最终钻取到Products。

层次结构——或者说钻取路径——不一定要是自然的(例如,每个低层次的成员会决定下一个高层次的成员)。例如,您可能会创建一个按照Color分组产品的报表,但允许用户根据每个Color钻取到每个不同的Size。因为报表的钻取能力,Color和Size形成了一个层次结构,但是根据Size却没有任何信息可以用来断定产品的Color将是什么。这是一个层次结构,但不是一个自然层次结构——但也不是说它是个非自然层次结构。Color和Size形成一个层次结构并没有什么不对,它只是这样一个简单的事实:相同的Size可以出现在多个Color中。

维度表前缀为Dim。

归纳:

维度表可以看作是用户来分析数据的窗口,纬度表中包含事实数据表中事实记录的特性,有些特性提供描述性信息,有些特性指定如何汇总事实数据表数据,以便为分析者提供有用的信息,维度表包含帮助汇总数据的特性的层次结构。例如,包含产品信息的维度表通常包含将产品分为食品、饮料、非消费品等若干类的层次结构,这些产品中的每一类进一步多次细分,直到各产品达到最低级别。

在维度表中,每个表都包含独立于其他维度表的事实 特性,例如,客户维度表包含有关客户的数据。维度表中的列字段可以将信息分为不同层次的结构级。

结论:

1、事实表就是你要关注的内容;

2、维度表就是你观察该事务的角度,是从哪个角度去观察这个内容的。

例如,某地区商品的销量,是从地区这个角度观察商品销量的。事实表就是销量表,维度表就是地区表。

聚合表

数据是按照最详细的格式存储在事实表中,各种报表可以充分利用这些数据。一般的查询语句在查询事实表时,一次操作经常涉及成千上万条记录,但是通过使用汇总、平均、极值等聚合技术可以大大降低数据的查询数量。因此,来自事实表中的底层数据应该事先经过聚合存储在中间表中。中间表存储了聚合信息,所以被称为聚合表,这种处理过程被称为聚合过程。

分类: BI那点儿事

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