本篇文章给大家谈谈数据仓库事实表的难点，以及数据仓库事实表的难点分析对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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多事务事实表实践
整个企业级的数据仓库，从表的性质来分，有维度表和事实表，事务表又分为多事务事实表，累积快照事实表，周期型快照表，这些不同种类的事实表，其实在数仓里面都扮演者不同的角色。
事务事实表 事务事实表的一行对应空间或时间上某店的度量* ，仅当发生事务时才增加行。记录了进行了什么操作，行需要存储操作的编号作为维度，如进库编号是a，出库编号是b。
多事务事实表有两种实现方法：(1)使用两个不同的事实字段来保存各自业务过程。(2)使用同一个字段保存，但是增加一个业务过程标签。
周期快照事实表的粒度是每个时间段一条记录，通常比事务事实表的粒度要粗，是在事务事实表之上建立的聚集表。周期快照事实表的维度个数比事务事实表要少，但是记录的事实要比事务事实表多。
维度表和事实表
1、在正式介绍powerbi之前，对‘表’这个概念的深入理解是十分有必要的。
2、维度表：一般是对事实的描述信息。每一张维表对应现实世界中的一个对象或者概念。例如：用户，商品，日期，地区等。
3、维度表和事实表，在构建企业级数据仓库时经常能见到。
4、维度模型最基本的要素是事实表和维度表。维度建模（dimensional modeling）是数据仓库建设中的一种数据建模方法，将数据结构化的逻辑设计方法，它将客观世界划分为度量和上下文，Kimball 最先提出这一概念。
5、事实表的度量字段可以合并到维度表中。事实表每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表，事实表是对分析主题的度量，它包含了与各维度表相关联的外键，并通过连接Join方式与维度表关联。
网站数据分析:数据仓库相关的问题(3)
它主要包括以下信息：商业智能系统结构的描述，包括对数据源、数据转换、抽取过程、数据加载策略以及对目标数据库的定义等内容：还包括数据仓库使用的模式、视图、维度、层次结构、类别和属性的定义，以及立方体的存储模式等信息。
OLAP分析的另一个好处是它采用业务名词而不是技术术语对事物进行描述，因此业务人员可以清晰地了解数据对象的含义，并且无需依赖技术人员，就可以自主地进行业务分析。（3）数据仓库是进行数据挖掘、知识发现的基础。
数据仓库必须保障可访问性和可用性 大多数人都理解企业数据破坏造成的负面效果。在解决数据仓库的安全性方面，有两个特别重要的问题。第一是，数据仓库必须能够控制数据访问权限（数据权利）。
一般数据仓库面试会面两轮，第一轮一般是sql技术面，第二轮就是 维度建模 和 数据治理 的问题。
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