我的事实表中所有 FK 列的 FK 值是否相同？答案

【问题标题】：Is it typical to have the same value for FKs in my fact table across all FK columns?我的事实表中所有 FK 列的 FK 值是否相同？
【发布时间】：2012-07-23 17:52:22
【问题描述】：

我是多维数据仓库的新手，我的工作场所是为报告目的开发数据仓库解决方案，所以这可能是一个愚蠢的问题，但它就在这里......

我的事实表中的每条记录都有链接到各自维度表的 FK 列（例如 dimCustomer、dimGeography、dimProduct）。

在 ETL 过程中加载数据仓库时，我首先加载包含详细信息的维度表，然后加载事实表并进行查找转换以找到要放入事实表的 FK 值。这样做时，事实表中的每一行似乎都有相同值的 FK（例如，row1 在每列中的 FK 为 1，row2 的值为 2...等等）

我只是想知道这是否是典型的，或者我是否需要重新考虑仓库和 ETL 流程的设计。

任何建议将不胜感激。

谢谢

【问题讨论】：

只是补充一点，当我装载仓库时，我会先清空它，然后再装载它。
需要更多背景知识。可能由于您加载的顺序，FK 值自然会按该顺序下降。在源数据中找到一个实例，其中两行具有相同的客户和不同的地理位置，并查看这些点的值是什么。如果它们仍然相同，那么您可能加载不正确。更简单地说，您的 dimGeography 表中有多少 'Texas' 条目？
同意@WilliamToddSalzman。你很有可能只是“幸运”了。但是请注意，如果事实中的每一行在维度中都有一行，则该数据值可能不属于维度 - 例如，如果您有 DimTransactionNumber。
@N West 在这种情况下，我想我可能不得不重新考虑数据仓库的设计，因为我的 OLTP 中的每一行都作为我的事实表中的单独行以及随之而来的维度加载.
提供更多详细信息：数据库的性质是为联络中心处理有关各种客户的各种产品的呼叫。呼叫可以包括各种类型（例如，一般、投诉、杂项）。我需要记录谁来电和通话时长的详细信息。目前我有每个调用类型的事实表，如 FactGeneral、FactComplaint、FactMisc。

标签： ssis ssas data-warehouse sql-server-2012

【解决方案1】：

根据您的 cmets，听起来您的 ETL 流程中缺少步骤。

对于呼叫中心/联络中心，我可能会从这样的事实表开始：

CallFactID - unique key just for ETL purposes only
AssociateID - call center associate who initially took the call
ProductID - product that the user is calling about
CallTypeID - General, Complaint, Misc, etc
ClientID - company / individual that is calling
CallDateID - linked to your Date (by day) Dimension
CallTimeOfDayID - bucketed id for call time based on business rules
CallStartTimestamp - ANSI timestamp of start time
CallEndTimestamp - ANSI timestamp of end time
CallDurationTimestamp - INTERVAL data type, or integer in seconds, call duration

您的维度表将是：

AssociateDim
ProductDim
CallTypeDim
ClientDim
DateDim
TimeOfDayDim

您的 ETL 需要先构建维度。如果您的源系统中有一个关系模型，您通常只需转到各种事物的“查找”表，例如“产品”表或“关联”表，并对任何有意义的关系进行非规范化以包含为属性。例如，关系产品表可能如下所示：

PRODUCTS: ProductKey, 
          ProductName, 
          ProductTypeKey, 
          ProductManufacturerKey, 
          SKU, 
          UPC

您可以通过查找产品类型和制造商将其非规范化为一般产品维度，最终得到如下内容：

PRODUCTDIM: PRODUCTID (DW surrogate key), 
            ProductKey, 
            ProductName, 
            ProductTypeDesc, 
            ManufacturerDesc,
            ManufacturerCountry,
            SKU,
            UPC

对于仅在您的交易（通话记录）表上但基数较低的属性，您可以通过在这些表上执行SELECT DISTINCT 来创建维度。

加载完所有维度后，您可以通过基于自然键（已保存在维度中）对每个维度进行查找来加载事实，然后将该键分配给事实行.

有关使用 DW 星型模式的 ETL 的更详细指南，我强烈推荐 Ralph Kimball 的书 The Data Warehouse ETL Toolkit。

【讨论】：

很好的回复！感谢您提供的重要信息。我确定我会在此过程中遇到更多问题，但我会将这些问题留到另一个问题发布。