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数据库或数据仓库中的事实和Dim表？

在数据库或数据仓库中，事实表（Fact Table）和维度表（Dimension Table）是用于构建多维数据模型的重要概念。

事实表是用于存储业务事实数据的表，它通常包含了与业务过程相关的度量（Measure）或指标（Metric），例如销售额、订单数量、用户访问次数等。事实表的每一行代表了一个特定的业务事实，而每一列则对应着不同的度量。事实表通常包含一个或多个外键，用于与维度表建立关联关系。

维度表是用于描述事实表中的度量所涉及的业务维度的表，它包含了与业务过程相关的维度属性（Dimension Attribute）。维度属性可以是描述性的，例如时间、地理位置、产品等，也可以是层级结构的，例如时间维度可以包含年、季度、月等层级。维度表的每一行代表了一个唯一的维度值，而每一列则对应着不同的维度属性。

事实表和维度表之间通过共享的维度键（Dimension Key）建立关联关系，这样可以实现多维数据分析和查询。通过对事实表中的度量进行聚合计算，结合维度表中的维度属性，可以进行复杂的数据分析和决策支持。

在腾讯云的数据库产品中，可以使用云数据库 TencentDB 来存储和管理事实表和维度表的数据。TencentDB 提供了多种类型的数据库，包括关系型数据库（如 MySQL、SQL Server）、分布式数据库（如 TDSQL、TBase）以及云原生数据库（如 TiDB）。根据具体的业务需求和数据规模，可以选择适合的数据库类型和规格。

此外，腾讯云还提供了数据仓库解决方案，如云数据仓库 Tencent Cloud Data Warehouse（CDW）和弹性MapReduce（EMR）。CDW 是一种高性能、弹性扩展的数据仓库服务，支持海量数据存储和多维分析查询。EMR 则是一种大数据处理平台，可以用于数据清洗、转换和分析等工作。

更多关于腾讯云数据库和数据仓库产品的详细介绍和使用指南，可以参考以下链接：

云数据库 TencentDB：https://cloud.tencent.com/product/cdb
云数据仓库 Tencent Cloud Data Warehouse：https://cloud.tencent.com/product/cdw
弹性MapReduce（EMR）：https://cloud.tencent.com/product/emr

相关搜索:设计具有多个事实表的数据仓库填充事实数据表(数据仓库)和查询 Power Pivot / DAX -多个事实表中一个dim列的不同计数我可以使用多个事实表吗？我的数据仓库有许多事实表，用于不同的产品从单一的SQL表(源表)创建Dimension中的维表和事实表忽略事实表度量dax中的空白更新决策表中的事实: Drools 事实和维度中的交叉联接如何在Pentaho中从多个不同的表创建事实表 PostgreSQL数据仓库:在同一数据库中创建单独的数据库或不同的表？在没有FK的情况下，如何找到维表和事实表的关系？更新和删除事实数据表中的记录从数据库中删除或覆盖sql表和视图在事实表中的日期矩阵中显示零而不是空白 SSAS 2017 -计算度量值中的IF语句，条件来自dim表 tensorflow :如何计算批量(矩阵大小为B×DIM)和词汇表(矩阵大小为V×DIM)之间的L1差异？为SSIS中的事实数据表创建外键列 keras中的input_shape和input_dim有什么不同？尝试从两个不同的数据库填充事实数据表在SSIS中从SCD1和SCD2维度加载事实表

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事实表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。...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...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。

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维度模型数据仓库（四） —— 初始装载

设计开发初始装载步骤前需要识别数据仓库的每个事实表和每个维度表用到的并且是可用的源数据，并了解数据源的特性，例如文件类型、记录结构和可访问性等。...表（三）- 1里显示的是本示例中销售订单数据仓库需要的源数据的关键信息，包括源数据表、对应的数据仓库目标表等属性。这类表格通常称作数据源对应图，因为它反应了每个从源数据到目标数据的对应关系。...生成这个表格的过程叫做数据源映射。在本示例中，客户和产品的源数据直接与其数据仓库里的目标表，customer_dim和product_dim表相对应。...源数据源数据类型文件名/表名 数据仓库中的目标表客户 MySQL表 customer customer_dim 产品 MySQL表 product product_dim 销售订单事务 MySQL...装载的销售订单不会早于该日期，也就是说，不需要更早的客户和产品维度数据。订单维度的生效日期显然就是订单生成的日期。销售订单事实表的外键列由维度表的代理键导入。

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维度模型数据仓库（十五） —— 多重星型模式

这之后数据仓库模式就有了两个事实表（第一个是在开始建立数据仓库时创建的sales_order_fact表）。有了这两个事实表的数据仓库就是一个正式的双星型模式。 ...新的星型结构有一个事实表和一个维度表，用于存储数据仓库中的产品数据。一个新的星型模式图（五）- 10-1 显示了扩展后的数据仓库模式。...sales_order_fact表是第一个星型结构的事实表，与其相关的维度表是customer_dim、product_dim、date_dim和sales_order_attribute_dim表。...month_end_sales_order_fact表是第二个星型结构的事实表。product_dim和month_dim是其对应的维度表。第一个和第二个星型结构共享product_dim维度表。...第二个星型结构的事实表和月份维度数据分别来自于第一个星型结构的事实表和date_dim维度表。它们不从源数据获得数据。第三个星型模式的事实表是新建的production_fact表。

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数仓分层理论_多元分层理论

数据仓库和数据库对比：数仓用于解决企业级数据分析问题、管理和决策。...数仓面向主题设计；数据库面向事务设计；数据集市 数据仓库的某一部分，是按照部门或业务分部建立的反映各个子主题的局部性数据组织，也可以称为部门数据仓库。...其他数据源：第三方购买数据或网络爬虫数据。 DW（Data Warehouse 数据仓库层）：包括DWD，DWS，DIM层；由ODS层数据加工而成。...数据仓库模型事实表与维度表事实表：包含数字数据，并且数字信息可以汇总。事实表的粒度决定了数仓中数据的详细程度。...eg:订货日期，实际发货日期星型模型星型模型是一种多维的数据关系，由一个事实表和一组维表组成，事实表在中心，周围围绕的连接着维表；事实表中包含了大量数据，没有数据冗余

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Greenplum 实时数据仓库实践（8）——事实表技术

因此，数据仓库中事实表的设计应该依赖于业务系统，而不受可能产生的最终报表影响。除数字类型的度量外，事实表总是包含所引用维度表的外键，也能包含可选的退化维度键或时间戳。...销售订单数据仓库中的sales_order_fact表就是事务事实表。周期快照事实表：这种事实表里并不保存全部数据，只保存固定时间间隔的数据，例如每天或每月的销售额，或每月的账户余额等。...累积快照事实表：累积快照用于跟踪事实表的变化。例如，数据仓库可能需要累积或存储销售订单从下订单的时间开始，到订单中的商品被打包、运输和到达的各阶段的时间点数据来跟踪订单生命周期的进展情况。...（3）修改TDS数据库模式里的表执行下面的脚本将数据仓库中的事务事实表改造成累积快照事实表。...8.4 无事实的事实表在多维数据仓库建模中，有一种事实表叫做“无事实的事实表”。普通事实表中，通常会保存若干维度外键和多个数字型度量，度量是事实表的关键所在。

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简单谈谈OLTP,OLAP和列存储的概念

这里以零售数据仓库为例: 模式的中心是一个所谓的事实表，在本例中为fact_sales表，事实表的每一行表示在特定时间发生的事件，这里每一行代表客户购买的一个商品。...事实表中的列是属性，例如产品销售的价格和供应商处购买的成本，其他列可能会音乐其他表的外键，称为维度表。...例如: 品牌和产品类别可能有单独的表格，dim_product表中的每一行可以再次引用品牌和类别作为外键，而不是将其作为字符串直接存储在dim_product表中。...在典型的数据仓库中，表通常会非常宽，事实表可能会有几百列，维度表也可能会很宽，可能会包括与分析相关的所有元数据。...---- 列式存储虽然事实表中通常超过100列，但是典型的数据仓库查询往往一次只访问其中的4或5个列。如果事实表中有PB级别大小的数据，则高效地存储和查询这些数据将成为一个难点。

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Kettle构建Hadoop ETL实践（九）：事实表技术

因此，数据仓库中事实表的设计应该依赖于业务系统，而不受可能产生的最终报表影响。除数字类型的度量外，事实表总是包含所引用维度表的外键，也能包含可选的退化维度键或时间戳。...销售订单数据仓库中的sales_order_fact表就是事务事实表。周期快照事实表：这种事实表里并不保存全部数据，只保存固定时间间隔的数据，例如每天或每周的销售额，或每月的账户余额等。...累积快照事实表：累积快照用于跟踪事实表的变化。例如，数据仓库可能需要累积或存储销售订单从下订单的时间开始，到订单中的商品被打包、运输和到达的各阶段的时间点数据来跟踪订单生命周期的进展情况。...此时订单应该具有了分配库房或打包的日期代理键和度量值。（11）在源数据库中插入数据作为这两个订单后面的里程碑：打包、配送和收货。注意四个状态日期可能相同。...四、无事实的事实表在多维数据仓库建模中，有一种事实表叫做“无事实的事实表”。普通事实表中，通常会保存若干维度外键和多个数字型度量，度量是事实表的关键所在。

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数据仓库表的标准和规范关注点

基于以上的原则，制定数据仓库的交付标准，规范项目的交付流程就是对自己数据仓库搭建的标准和规范的整理。...数据表的命名规则数据表的命名规则不仅要遵从整个数据仓库的标准和规范，也应该有自己的特殊要求。...数据表中文名称同理，很多人是无法忍受“订单表”这个名称的，没有人期望看到数据仓库中成百上千的订单表。因此中文的名称也应该足够的定语去描述，例如xxx业务订单表。 3....c、字段类型：是否经常因为类型和语言的特性导致数据计算错误，尤其在我们刚成为职场新人的时候，这种现象屡见不鲜，数据仓库中很多字段对与类型并不敏感，因此可能会导致同样的字段信息在不同的数据表中属于不同的类型...需求方提出需求（接口人定期收集需求）；双方协定交付内容和标准，接口人辅助需求方完成需求模板的填写工作；接口人对需求调研，排期、涉及、研发（或接口人分配工作）；数据测试，校验是否符合（2）中的双方交付内容和标准

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Kettle构建Hadoop ETL实践（八-2）：维度表技术

在事实表中保留订单号最主要的原因是用于连接数据仓库与操作型系统，它也可以起到事实表主键的作用。某些情况下，可能会有一个或两个属性仍然属于订单而不属于其它维度。...还以销售订单为例，和源数据库一样，可以在事实表中也建立这四个标志位字段。...在与业务用户讨论时，通常将杂项维度称为事务指示器或事务概要维度。杂项维度是低基数标志和指标的分组。通过建立杂项维度，可以将标志和指标从事实表中移出，并将它们放入到有用的多维框架中。...这个脚本做了四项工作：建立sales_order_attribute_dim表；向表中预装载全部16种可能的数据；给销售订单事实表添加杂项维度代理键字段；给源数据库里的sales_order表增加对应的四个属性列...图8-29 在过渡区销售订单表中增加四个杂项字段（2）修改装载销售订单事实表转换中数据库连接步骤中的SQL。

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基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— 进阶技术（十一）

这之后数据仓库模式就有了两个事实表（第一个是在开始建立数据仓库时创建的sales_order_fact表）。有了这两个事实表的数据仓库就是一个标准的双星型模式。...本节将在现有的维度数据仓库上再增加一个新的星型结构。与现有的与销售关联的星型结构不同，新的星型结构关注的是产品业务领域。新的星型结构有一个事实表和一个维度表，用于存储数据仓库中的产品数据。 1....month_end_sales_order_fact表是第二个星型结构的事实表。product_dim和month_dim是其对应的维度表。第一个和第二个星型结构共享product_dim维度表。...第二个星型结构的事实表和月份维度数据分别来自于第一个星型结构的事实表和date_dim维度表。它们不从源数据获得数据。第三个星型模式的事实表是新建的production_fact表。...执行下面的脚本建立第三个星型模式中的新表和对应的源数据表。

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基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— ETL（二）

设计开发初始装载步骤前需要识别数据仓库的每个事实表和每个维度表用到的并且是可用的源数据，并了解数据源的特性，例如文件类型、记录结构和可访问性等。...下表显示的是本示例中销售订单数据仓库需要的源数据的关键信息，包括源数据表、对应的数据仓库目标表等属性。这类表格通常称作数据源对应图，因为它反应了每个从源数据到目标数据的对应关系。...生成这个表格的过程叫做数据源映射。在本示例中，客户和产品的源数据直接与其数据仓库里的目标表，customer_dim和product_dim表相对应。另一方面，销售订单事务表是多个数据仓库表的源。...源数据源数据类型文件名/表名 数据仓库中的目标表客户 MySQL表 customer customer_dim 产品 MySQL表 product product_dim 销售订单 MySQL表...本节说明执行定期装载的步骤，包括识别源数据与装载类型、使用HiveQL开发和测试定期装载过程。定期装载首先要识别数据仓库的每个事实表和每个维度表用到的并且是可用的源数据。

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HAWQ取代传统数仓实践（十六）——事实表技术之迟到的事实

一、迟到的事实简介 数据仓库通常建立于一种理想的假设情况下，这就是数据仓库的度量（事实记录）与度量的环境（维度记录）同时出现在数据仓库中。...二、修改数据仓库表结构在“HAWQ取代传统数仓实践（十三）——事实表技术之周期快照”中建立的月销售周期快照表，其数据源自已经处理过的销售订单事务事实表。...因此为了确定事实表中的一条销售订单记录是否是迟到的，需要把源数据中的登记日期列装载进销售订单事实表。为此在要销售订单事实表上添加登记日期代理键列。...执行下面的脚本在销售订单事实表里添加名为entry_date_sk的日期代理键列，并且从日期维度表创建一个叫做v_entry_date_dim的数据库视图。...由于迟到事实的出现，需要将事务事实表中的数据划分为两类：上月的周期快照和更早的周期快照。

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数据开发数仓工程师上手指南(二)数仓构建分层概念

一、数仓建模的好处首先明确一点，好的数据仓库能够支持复杂数据分析和决策，能够提供高性能查询，能够做到数据的通用集成和保持数据的一致性，可以说得上是面向业务分析的数据库。...数据库表设计我们向来有很多方法进行构建，同样数仓建模也有普遍获得认可的方法来达到想要的结果。...面向业务分析，将业务过程或者维度进行抽象的集合一个数据域代表一个特定的业务领域或主题领域，如销售、财务、人力资源、库存管理等。每个数据域包含特定的业务事实和与这些事实相关的维度。...它描述了如何在组织中进行工作，从开始到结束，涉及人员、系统、数据和其他资源的协调与合作。业务过程在数据仓库和维度建模中起着至关重要的作用，因为它们通常是数据仓库中的事实表的基础。...度量通常存储在事实表中，并与维度表关联，以提供丰富的上下文信息。度量是数据仓库和商业智能（BI）系统中进行数据分析和报告的核心要素。度量通常为数值型数据，作为事实逻辑表的事实。

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