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事實表分：事務型事實表，周期性快照事實表，累計快照事實表

維度表維度表設計方法

星型模型和OLAP多維數(shù)據(jù)庫Kimball的數(shù)倉架構(gòu)獨立數(shù)據(jù)集市架構(gòu)輻射狀企業(yè)信息工廠Inmon架構(gòu)混合架構(gòu)

事實表

每行數(shù)據(jù)對應的是一個粒度的事件。 例子：訂單表中的一條數(shù)據(jù)是：一個訂單code，其他的訂單信息。訂單細表中的一條數(shù)據(jù)是：一個訂單code，多個子訂單code，其他的訂單信息

分：事務型事實表，周期性快照事實表，累計快照事實表

事務事實表的一行對應空間或時間上某點的度量事件，最細粒度的數(shù)據(jù) 周期快照事實表中的每行匯總了發(fā)生在某 一標準周期 ，如某一天 、某周 、某月的多個 度量事件 。粒度是周期性的 ，而不是個體的事務 。周期快照事實表通常包含許多事實，因為任何與事實表粒度 一致的度量事件都是被允許存在的 累積快照事實表的行匯總了發(fā)生在過程開始和結(jié)束之間可預測步驟內(nèi)的度量事件。 累計快照適用于較短周期，有著明確的開始和結(jié)束狀態(tài)的過程，如一個訂單執(zhí)行的過程，并記錄過程中每個步驟的執(zhí)行時間，使分析人員對執(zhí)行的過程有整體的把握。周期快照事實表記錄上每個步驟的執(zhí)行時間是逐步建立的，隨著執(zhí)行的過程逐步更新的事實表中。

維度表

趨向于少行多列。每個維度表都由單一的主鍵定義，用于與事實表關聯(lián)

維度表設計方法

第一步：選擇維度或新建維度。作為維度建模的核心，在企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫中必須保證維度的唯一性。 第二步：確定主維表。此處的主維表一般是 ODS 表，直接從業(yè)務系統(tǒng)同步而來。例子：訂單表中的數(shù)據(jù) 第三步：確定相關維表。數(shù)據(jù)倉庫是業(yè)務源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合，不同業(yè)務系統(tǒng)或者同一業(yè)務系統(tǒng)中的表之間存在關聯(lián)性。 第四步：確定維度屬性。第一 ：從主維表中選擇維度屬性或生成新的維度屬性;第二：從相關維表中選擇維度屬性或生成新的維度屬性。

星型模型和OLAP多維數(shù)據(jù)庫

星型模型：在關系型數(shù)據(jù)庫中實現(xiàn)的維度模型。當所有的維度表都是和事實表直接相連 OLAP(聯(lián)機分析處理)多維數(shù)據(jù)庫：在多維數(shù)據(jù)庫環(huán)境中實現(xiàn)的維度模型 雪花模型：有多個維度表沒有直接和事實表相連，而是通過其它的維度表，間接的連接在事實表上 星座模型：星型模型的擴展。有多張事實表，不同事實表之前共享維度表 OLTP(聯(lián)機事務處理)：傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫，基本日常的事務處理，數(shù)據(jù)量不大，但是實時性要求高

Kimball的數(shù)倉架構(gòu)

源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，經(jīng)過ETL(獲取，轉(zhuǎn)換，加載)[Extract Transformation and Load]，按照業(yè)務線建立最小粒度的事實表，再建立維表，形成數(shù)據(jù)集市，搭建數(shù)倉

獨立數(shù)據(jù)集市架構(gòu)

集團的各個子公司或是公司的各個大部門之間大多會使用這種架構(gòu)。 可以快速的搭建完成，成本較低。但是各個部門之間的數(shù)據(jù)不一致可能會造成結(jié)論不一樣，導致新問題的產(chǎn)生

輻射狀企業(yè)信息工廠Inmon架構(gòu)

是自上而下按照主題建立數(shù)倉，如crm，kcrm，ehr，oa等建立不同的主題。新開發(fā)主題就繼續(xù)增加

混合架構(gòu)

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