分类：数仓理论

事实表设计

数仓理论

一、引言在数据仓库的架构体系中，事实表是承载业务核心数据、支撑数据分析的关键组件。本文将围绕事实表设计展开，从基础概念、设计原则、设计方法到分类应用，结合实际案例，帮助大家系统掌握事实表设计的核心技术，为构建高效的数据仓库奠定基础。二、事实表的基础 2.1 事实表的定义事实表是数据仓库维度建模

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一、维度设计基本概念 1.1 维度与事实在维度建模中有两个非常重要的概念：维度和事实。与业务过程相关的度量称为事实，维度则是事实的环境描述。例如在电商场景中，商品维度可包含品牌、类别、款式等维度属性，

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数据仓库主要的建模方法是：维度建模和实体关系建模（ER建模）。其他还有ER模型的衍生模型：Data Vault 模型和Anchor 模型，但很少使用。维度建模概念描述：维度建模由 Ralph Kimball 在《数据仓库工具箱》一书中提出的建模方法，其核心思想是将数据组织成事实表和维度表。事

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第一范式（1NF）定义：数据库表中的每一列都是不可分割的原子值，即同一列中不能包含多个值或重复属性。核心要求：每一列都是单一数据项，例如电话号码字段不能存储多个号码（需拆分为单独记录）。示例：原始表（违反1NF）：

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一、引言 1.1 数仓的作用现在正处在一个数据驱动决策的时代，数据仓库作为管理数据和提供数据支持的工具，在企业决策中发挥着越来越重要的作用。提升决策效率：企业有很多业务系统，产生各种各样的数据，数据仓库能将这些分散的数据进行整合，形成统一的数据模型。分析师与决策者无需在繁杂的数据源间反复切换查询