【发布时间】：2018-07-09 09:01:05
【问题描述】：
我是数据仓库的新手，我想问一下，在将所有外键数据复制到事实表时，为什么我们仍然使用维度，因为事实表中存在所有数据，请指导我。
【问题讨论】：
标签： mysql-workbench data-warehouse dimensional-modeling
【发布时间】：2018-07-09 09:01:05
【问题描述】：
简答：一个典型的维度有额外的属性，而不仅仅是一个键。您的事实表有一个维度的外键，可以提供额外的信息，甚至可以进行分组。
推荐阅读：Ralph Kimball 的“数据仓库工具包”
【讨论】：
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因此，如果最终用户只需要更多信息，则必须使用维度表，其他明智的事实表就足够了。我做对了吗？
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最终用户总是希望获得比维度 ID 更多的维度信息，尤其是在您使用 Kimball 推荐的维度“代理键”方法时。
事实表应该只存储 1) 它建模的业务指标（例如，销售订单/交易，或您正在衡量的其他一些业务交易）； 2) 相关维度的外键。
维度表应该只存储理解您的业务交易（您的事实）所必需的上下文/定性数据。
例如，假设您正在为零售店的销售建模；一个非常简化的维度模型类似于：
- 店铺维度：名称、街道地址、城市、县等
- 产品维度：名称、品牌、描述、sku 等
- 日期维度：年、月、日等
- Sales Fact 表：fkStore、fkProduct、fkDate、unitsSold、salesAmmount
因此，事实表只保存指标/度量和外键，但业务用户需要使用存储在维度中的信息才能探索事实。这就是您使他们能够根据特定产品、特定商店/位置或特定日期探索 unitsSold 或 salesAmmount 的方式。
事实表本身仅提供定量数据（“销售量”），而维度提供业务用户解释该指标所需的上下文（“2017 年 Y 商店销售的产品 X 的数量”）。
【讨论】：
在许多情况下，关于什么属于维度或事实数据的决定并不明确。通常可重用的数据（相对于其他事实数据有意义）可以被视为维度数据。 很多时候，事实数据随着时间的推移变化最大。事实表包含这些记录随时间变化的历史 像每日销售数字、每晚 EndOfDay 结果等。 这些通常是数字类型，即定量测量。然后，数据仓库分析包括对这些数字进行分桶（求和/分组），以便它们以不同的粒度级别随着时间的推移呈现趋势的叙述。 维度数据更具有“静态”性质，例如 Trade 、 Customer 、 Product details。 我推荐阅读： https://www.kimballgroup.com/data-warehouse-business-intelligence-resources/kimball-techniques/
【讨论】：