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概述
数据仓库是大数据时代的重要基础设施，它通过对企业内部及外部数据的整合、存储、分析和挖掘，为企业提供决策支持，在数据仓库中，事实表是核心组成部分，它记录了企业业务活动的详细数据，根据事实表所记录的数据类型和粒度，可以分为以下五大种类：
事务型事实表
事务型事实表主要记录了企业业务活动中涉及的具体交易数据，如订单、销售、库存等，这类事实表通常包含以下特征：
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1、数据粒度：以单条业务记录为粒度，如订单ID、订单金额等。
2、数据量：事务型事实表的数据量较大，通常以千万级或亿级为单位。
3、数据类型：包括数值型、文本型、日期型等。
4、数据更新频率：实时或周期性更新。
应用场景：事务型事实表广泛应用于电子商务、金融、电信等行业，为企业提供实时业务分析、客户行为分析等决策支持。
周期型事实表
周期型事实表主要记录了企业业务活动中周期性发生的数据，如月度销售、季度库存等，这类事实表具有以下特点：
1、数据粒度：以周期为单位，如月、季度、年等。
2、数据量：周期型事实表的数据量相对较小，通常以百万级为单位。
3、数据类型：包括数值型、文本型、日期型等。
4、数据更新频率：周期性更新，如每月、每季度等。
应用场景：周期型事实表适用于企业进行周期性业务分析、财务分析等，为企业决策提供有力支持。
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汇总型事实表
汇总型事实表主要记录了企业业务活动中某一时间段内的汇总数据，如年度销售总额、月度销售额等，这类事实表具有以下特点：
1、数据粒度：以时间段为单位，如年、月、周等。
2、数据量：汇总型事实表的数据量相对较小，通常以万级为单位。
3、数据类型：包括数值型、文本型、日期型等。
4、数据更新频率：周期性更新，如每年、每月等。
应用场景：汇总型事实表适用于企业进行战略规划、预算编制等，为企业提供宏观层面的决策支持。
统计型事实表
统计型事实表主要记录了企业业务活动中某一统计指标的数据，如客户满意度、员工绩效等，这类事实表具有以下特点：
1、数据粒度：以统计指标为单位，如客户满意度、员工绩效等。
2、数据量：统计型事实表的数据量相对较小，通常以千级为单位。
3、数据类型：包括数值型、文本型、日期型等。
4、数据更新频率：周期性更新，如每季度、每年等。
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应用场景：统计型事实表适用于企业进行客户关系管理、人力资源管理等，为企业提供精细化运营决策支持。
时间序列型事实表
时间序列型事实表主要记录了企业业务活动中随时间变化的数据，如股票价格、气温等，这类事实表具有以下特点：
1、数据粒度：以时间序列为单位，如小时、天、月等。
2、数据量：时间序列型事实表的数据量较大，通常以亿级为单位。
3、数据类型：包括数值型、文本型、日期型等。
4、数据更新频率：实时或周期性更新。
应用场景：时间序列型事实表适用于企业进行市场预测、风险评估等，为企业提供前瞻性决策支持。
数据仓库事实表种类繁多，根据企业业务需求选择合适的事实表类型至关重要，本文对五大常见事实表类型进行了详细解析，希望能为企业数据仓库建设提供有益参考，在实际应用中，企业应根据自身业务特点，结合多种事实表类型，构建完善的数据仓库体系，助力企业实现数据驱动决策。
标签： #数据仓库事实表种类
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