在当今信息化时代，企业对数据的依赖程度越来越高，为了更好地管理和分析这些海量数据，数据仓库应运而生，数据仓库的核心组成部分之一就是事实表（Fact Tables），它记录了业务发生的事实和度量值。
事实表的分类可以根据不同的维度进行划分，主要包括以下几种：
1、事务型事实表（Transaction Fact Table）
事务型事实表是最常见的一种事实表类型，主要用于存储日常的业务交易数据，这类事实表通常包含时间戳、交易ID、金额等关键字段，一家零售商的销售数据就可以通过事务型事实表来存储，这种类型的优点在于能够清晰地反映业务的实时情况，便于快速查询和分析。
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2、周期累积型事实表（Periodic Snapshot Fact Table）
与事务型事实表不同，周期累积型事实表不直接记录每次交易的详细信息，而是按照一定的时间间隔（如每天、每周或每月）汇总数据，这种方式可以避免数据量的急剧膨胀，同时也能为用户提供更宏观的数据视角，银行账户余额数据就可以采用周期累积型事实表来进行存储和管理。
3、快照型事实表（Snapshot Fact Table）
快照型事实表用于存储特定时刻的业务状态信息，与周期累积型事实表类似，它也不记录每次交易的详细信息，而是在某个固定的时间点捕捉整个系统的状态，这种方式适用于需要了解历史业务状况的场景，如财务报表中的期末余额。
4、过程型事实表（Process Fact Table）
过程型事实表关注的是业务流程中各个阶段的状态变化，这类事实表通常会记录开始时间、结束时间、执行结果等信息，生产过程中的各个环节都可以通过过程型事实表来跟踪和监控。
5、稀疏型事实表（Sparse Fact Table）
稀疏型事实表主要应用于那些只有少数几个非零值的字段的情况，在这种场景下，传统的密集型事实表会占用大量空间，而稀疏型事实表则通过对非零值进行压缩存储来节省空间，社交媒体平台上的用户兴趣标签就是一个典型的稀疏型事实表。
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6、复合型事实表（Composite Fact Table）
复合型事实表将多个相关的事务合并为一个表，以便于跨部门或多维度的数据分析，销售部门的销售额和库存量可以通过复合型事实表来综合展示。
7、星型模式事实表（Star Schema Fact Table）
星型模式是一种常见的数据库设计范式，其特点是将事实表与多个维度表关联起来，每个维度表都包含了描述事实表属性的详细数据，电商网站的商品销售数据就可以通过星型模式事实表来组织。
8、雪花模式事实表（Snowflake Schema Fact Table）
雪花模式是星型模式的变种，它将维度表进一步分解成更细粒度的子表，这种方式可以提高数据的规范化程度，但可能会导致查询性能下降，银行的客户信息就可以采用雪花模式事实表来进行存储。
数据仓库事实表的种类繁多，每种类型都有其独特的应用场景和优势，在实际应用中，应根据企业的具体需求和业务特点选择合适的事实表类型，以提高数据仓库的性能和实用性。
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