深入理解数据仓库中的事实表类型

1. 事务事实表

事务事实表用于记录企业日常运营中的具体交易或事件，每个条目通常代表一个独立的业务操作。这类表的特点是数据粒度细，更新频繁，适合进行实时分析。

2. 周期性快照事实表

周期性快照事实表反映了特定时间点或时间段内业务状态的快照。与事务事实表不同，这类表的数据更新频率较低，通常用于回顾历史数据和趋势分析。

3. 累积快照事实表

累积快照事实表记录了从开始到当前时间点的所有相关事务的累积效果。这种表特别适用于需要追踪长期过程或项目进展的场景，例如订单处理流程。

4. 无事实的事实表

无事实的事实表主要用于记录某些事件的发生，即使这些事件本身没有具体的量化数据。例如，用户点击某个链接的行为可以被记录在这种表中，尽管没有直接关联的数值指标。这类表在用户行为分析和系统日志记录中非常有用。

补充信息：度量指标的处理

根据事实表中度量指标的特性，可以将其分为可加、半可加和不可加三类。对于不可加的指标，如比率型指标，最佳实践是在数据仓库中分别存储其分子和分母值。这样做可以在需要时通过计算得出最终比率，从而避免每次新增比率指标时都需要在数据仓库层面进行额外的汇总计算。这种方法不仅提高了数据处理的效率，也简化了BI层的查询逻辑，特别是在需要计算多日累计比率（如7天、15天、30天等）的情况下，能够显著减少数据冗余和计算复杂度。