数据仓库 - 事实表开发实践（IoT场景）

一、事实表分类

1. 以粒度划分

（1） 事务事实表（Transaction Grain Fact Table）

一条记录代表了业务系统中的一个事件。事务出现后，就会在事实中出现一条记录。以订单域举例：下单是一个事实；付款是一个事实；退款是一个事实。

（2） 周期快照事实表（Periodic Snapshot Grain Fact Table）

记录指定周期内一些聚集事务值或者度量状态。如：库存日快照事实表

（3） 累积快照事实表（Accumulating Snapshot Grain Fact Table）

用于研究业务过程中各里程碑事件之间的时间间隔，一般会用一个字段记录最后更新时间。如：订单各种状态的开始结束时间。

2. 以用途划分

（1）原子事实表（Atom Fact Table）

保存最细粒度数据的事实表

（2）聚集事实表（Aggregated Fact Table）

原子事实表上的汇总，也称汇总事实表。通过汇总原始数据来提升下游查询的效率

聚集原则：

不跨越数据域：数据域是对数据分类的高层抽象，如订单域、用户域，不同数据域的数据不要聚集在一起

不跨越事实：对于横向钻取，是针对多个事实基于一致的维度进行分析，即融合表，是一种导出模式而不是聚集模式。

（3）合并事实表（Consolidated Fact Table）<