事实在字典里指事情的真实情形，在维度建模中，通常表示某个业务的度量，如商品的数量、金额等。本文作者针对维度建模事实表进行了分析，一起来看一下吧。
上周在一文中，给大家简单介绍了数仓建模的常见模型：ER模型和维度建模的一些基本知识，本周我们针对维度建模事实表进行更详细的讲解。
事实在字典里指事情的真实情形，在维度建模中，通常表示某个业务的度量。如订单中商品的数量、金额等。
此处的事实类型是指度量值的类型，而非事实表的类型。事实（度量值）共分为三类，分别是可加事实，半可加事实和不可加事实。
1）可加事实
可加事实是指可以按照与事实表相关的所有维度进行累加，事务型事实表中的事实，例如上篇文章讲述的订单事实表。
2）半可加事实
半可加事实是指只能按照与事实表相关的一部分维度进行累加，例如周期型快照事实表中的事实。以上述各仓库中各商品的库存每天快照事实表为例，这张表中的库存事实可以按照仓库或者商品维度进行累加，但是不能按照时间维度进行累加，因为将每天的库存累加起来是没有任何意义的。
3）不可加事实
不可加事实是指完全不具备可加性，例如比率型事实。不可加事实通常需要转化为可加事实，例如比率可转化为分子和分母。
事实表是指存储有事实记录的表，如用户登录记录表、下单记录、优惠券领取记录表等，事实表作为数据仓库维度建模的核心，其紧紧围绕着业务过程来设计。一般包含与该业务过程有关的维度引用（维度表外键）以及该业务过程的度量（通常是可累加的数字类型字段）。
引用上篇文章我们讲过的下单业务过程为例，如图所示：订单明细表作为订单业务的事实表，订单明细表中含有买家、卖家、时间、地域、商品、物流等维度，订单价格作为订单过程的度量。
事实表有三种类型：分别是事务事实表、周期快照事实表和累积快照事实表，每种事实表都具有不同的特点和适用场景，我们依次介绍一下：
事务型事实表用来记录各业务过程，它保存的是各业务过程的原子操作事件，即最细粒度的操作事件。粒度是指事实表中一行数据所表达的业务细节程度。事务型事实表可用于分析与各业务过程相关的各项统计指标，由于其保存了最细粒度的记录，可以提供最大限度的灵活性，可以支持无法预期的各种细节层次的统计需求。
1）事务型事实表设计流程
设计事务事实表时一般可遵循以下四个步骤：
选择业务过程→声明粒度→确认维度→确认事实。
①选择业务过程
在业务系统中，挑选我们要分析的业务过程，业务过程可以概括为一个个不可拆分的行为事件，例如电商交易中的下单，取消订单，付款，退单等，都是业务过程。通常情况下，一个业务过程对应一张事务型事实表。
②声明粒度
业务过程确定后，需要为每个业务过程声明粒度。即精确定义每张事务型事实表的每行数据表示什么，应该尽可能选择最细粒度，以此来应各种细节程度的需求。
典型的粒度声明如下：
订单事实表中一行数据表示的是一个订单中的一个商品项。
③确定维度
确定维度具体是指，确定与每张事务型事实表相关的维度有哪些。确定维度时应尽量多地选择与业务过程相关的环境信息。因为维度的丰富程度就决定了维度模型能够支持的指标丰富程度。
④确定事实
此处的“事实”一词，指的是每个业务过程的度量值（通常是可累加的数字类型的值，例如：次数、个数、件数、金额等）。
经过上述四个步骤，事务型事实表就基本设计完成了。第一步选择业务过程可以确定有哪些事务型事实表，第二步可以确定每张事务型事实表的每行数据是什么，第三步可以确定每张事务型事实表的维度外键，第四步可以确定每张事务型事实表的度量值字段。
（事务事实表 示例）
2）事务型事实表不足之处
事务型事实表可以保存所有业务过程的最细粒度的操作事件，故理论上其可以支撑与各业务过程相关的各种统计粒度的需求。但对于某些特定类型的需求，其逻辑可能会比较复杂，或者效率会比较低下。例如：
1）存量型指标
对于商品库存，账户余额等指标，虚拟货币业务包含的业务过程主要包括获取货币和使用货币，两个业务过程各自对应一张事务型事实表，一张存储所有的获取货币的原子操作事件，另一张存储所有使用货币的原子操作事件。
假定现有一个需求，要求统计截至当日的各用户虚拟货币余额。由于获取货币和使用货币均会影响到余额，故需要对两张事务型事实表进行聚合，且需要区分两者对余额的影响（加或减），另外需要对两张表的全表数据聚合才能得到统计结果。可以看到，不论是从逻辑上还是效率上考虑，这都不是一个好的方案。
2）多事务关联统计
如现需要统计最近30天，用户下单到支付的时间间隔的平均值。统计思路应该是找到下单事务事实表和支付事务事实表，过滤出最近30天的记录，然后按照订单id对两张事实表进行关联，之后用支付时间减去下单时间，然后再求平均值。 逻辑上虽然并不复杂，但是其效率较低，因为下单事务事实表和支付事务事实表均为大表，大表join大表的操作应尽量避免。
在上述两种场景下事务型事实表的表现并不理想。下面要介绍的另外两种类型的事实表就是为了弥补事务型事实表的不足的。
周期快照事实表以具有规律性的、可预见的时间间隔来记录事实，主要用于分析一些存量型（例如在线人数，账户余额，商品库存）或者状态型（空气温度，行驶速度）指标。
对于商品库存、账户余额这些存量型指标，业务系统中通常就会计算并保存最新结果，所以定期同步一份全量数据到数据仓库，构建周期型快照事实表，就能轻松应对此类统计需求，而无需再对事务型事实表中大量的历史记录进行聚合了。
对于空气温度、行驶速度这些状态型指标，由于它们的值往往是连续的，我们无法捕获其变动的原子事务操作，所以无法使用事务型事实表统计此类需求。而只能定期对其进行采样，构建周期快照事实表。
1）周期快照事实表设计流程
①确定粒度
周期型快照事实表的粒度可由采样周期和维度描述，故确定采样周期和维度后即可确定粒度。
采样周期通常选择每日。
维度可根据统计指标决定，例如指标为统计每个仓库中每种商品的库存，则可确定维度为仓库和商品。
确定完采样周期和维度后，即可确定该表粒度为每日-仓库-商品。
②确认事实
事实也可根据统计指标决定，例如指标为统计每个仓库中每种商品的库存，则事实为商品库存。
（周期快照事实表 示例）
累计快照事实表是基于一个业务流程中的多个关键业务过程联合处理而构建的事实表，如交易流程中的下单、支付、发货、确认收货业务过程。
累积快照事实表通常具有多个日期字段，每个日期对应业务流程中的一个关键业务过程（里程碑）。
累积快照事实表主要用于分析业务过程（里程碑）之间的时间间隔等需求。例如前文提到的用户下单到支付的平均时间间隔，使用累积型快照事实表进行统计，就能避免两个事务事实表的关联操作，从而变得十分简单高效。
1）累积快照事实表设计流程
累积快照事实表的设计流程同事务型事实表类似，也可采用以下四个步骤，下面重点描述与事务型事实表的不同之处。
选择一个业务流程中需要关联分析的多个关键业务过程，多个业务过程对应一张累积型快照事实表。
②声明粒度
精确定义每行数据表示的是什么，尽量选择最小粒度。
③确认维度
选择与各业务过程相关的维度，需要注意的是，各个业务过程均需要一个日期维度。
④确认事实
选择各业务过程的度量值。
（累积型事务事实表 示例）
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