Einführung in die Faktentabelle vs Dimensionstabelle
Faktentabelle vs Dimensionstabelle sind die Hauptkomponenten jeder Arbeit im Zusammenhang mit Business Intelligence. Diese Tabellen dienen zur detaillierten Analyse und helfen, den geschäftlichen Nutzen abzuschließen und Entscheidungen zu treffen. Diese Tabellen sind wichtig für die Erstellung eines Schemas. Diese Tabellen werden für unterschiedliche Ziele verwendet und enthalten unterschiedliche Datensätze. Die Faktentabelle enthält Attribute verschiedener Dimensionstabellen, während die Dimensionstabelle Dimensionen enthält, in denen angegeben wird, welche Operationen in der Faktentabelle ausgeführt werden. Lassen Sie uns jede mit ihren Unterschieden im Detail besprechen.
Faktentabelle
Es ist eine Tabelle, die Werte der Attribute der Dimensionstabelle enthält. Es enthält quantitative Informationen in denormalisierter Form. Es enthält im Wesentlichen die Daten, die analysiert werden müssen. Faktentabellen haben meistens zwei Spalten, eine für Fremdschlüssel, mit deren Hilfe sie mit einer Dimensionstabelle verbunden werden können, und andere, die den Wert oder die Daten enthalten, die analysiert werden müssen. Es enthält hauptsächlich numerische Daten. Es wächst vertikal und enthält mehr Datensätze und weniger Attribute.
Eigenschaften der Faktentabelle
- Schlüssel: Die Faktentabelle besteht aus einem Schlüssel, der die Kombination oder Verkettung aller Primärschlüssel verschiedener Dimensionstabellen darstellt, die dieser Faktentabelle zugeordnet sind. Ein solcher Schlüssel wird verketteter Schlüssel genannt, der die Zeile der Faktentabelle eindeutig identifiziert.
- Faktentabelle Körnung: Körnung der Tabelle bedeutet die Detailebene oder die Tiefe der Informationen, die in der Faktentabelle gespeichert sind. Die Ebene muss für die Erstellung einer effizienten Faktentabelle die höchste sein.
- Additive Kennzahlen: Die Attribute in der Faktentabelle können vollständig additiv, halbadditiv oder nichtadditiv sein. Volladditiv oder additive Maßnahmen sind diejenigen, die zu allen Dimensionen hinzugefügt werden. Bei semi-additiven Kennzahlen werden Kennzahlen zu einigen Dimensionen hinzugefügt und nicht zu allen. Nicht-additive Kennzahlen sind Kennzahlen, in denen die grundlegende Maßeinheit eines Geschäftsprozesses gespeichert ist.
- Spärliche Daten: Einige Datensätze in der Faktentabelle enthalten Attribute mit Nullwerten oder Kennzahlen, dh diese Datensätze geben keine Informationen oder liefern keine Informationen.
- Degenerierte Dimensionen: Die Dimensionen oder Attribute in der Faktentabelle, die nicht hinzugefügt werden können oder die nicht additiv sind, werden als degenerierte Dimension bezeichnet.
- Auslegerdimensionen: Die Dimensionen, die sich auf eine andere Dimensionstabelle beziehen, werden als Auslegerdimensionen bezeichnet.
- Geschrumpfte Rollup-Dimensionen: Die Dimensionen, die die Unterteilung von Spalten und Zeilen der Basisdimension darstellen, werden als geschrumpfte Rollup-Dimensionen bezeichnet.
Dimensionstabelle
Eine Dimensionstabelle enthält die Dimensionen, entlang derer die Werte der Attribute in die Faktentabelle übernommen werden. Maßtabellen sind klein, enthalten nur einige tausend Zeilen, können jedoch gelegentlich vergrößert werden. Diese Tabellen sind über Fremdschlüssel mit einer Faktentabelle verknüpft. Diese Tabellen sind nicht normalisiert. Die Dimensionstabelle enthält hierarchische Beziehungen und wächst horizontal.
Eigenschaften der Maßtabelle
- Schlüssel: Jede Dimensionstabelle benötigt einen Primärschlüssel, mit dessen Hilfe jeder Datensatz der Dimensionstabelle eindeutig identifiziert werden kann.
- Attribute: Die Dimensionstabelle enthält viele Attribute und daher scheint die Dimensionstabelle horizontal zu wachsen.
- Attributwerte: Die Werte in der Bemaßungstabelle liegen meist im Textformat und nicht im numerischen Format vor.
- Beziehung zwischen Attributen: In der Dimensionstabelle vorhandene Attribute stehen im Allgemeinen nicht in direktem Zusammenhang miteinander, sind jedoch immer noch Teil derselben Dimensionstabelle.
- Normalisierung: Die Dimensionstabelle wird nicht normalisiert, da durch die Normalisierung die Daten aufgeteilt und zusätzliche Tabellen erstellt werden, die die Effizienz der Abfrageausführung verringern, da diese zusätzlichen Tabellen durchlaufen werden müssen, wenn Messungen aus der Faktentabelle für ein entsprechendes Attribut in der Dimensionstabelle wiederhergestellt werden sollen .
- Drilldown, Rollup: Attribute, die in der Dimensionstabelle vorhanden sind, ermöglichen das Ableiten von Details durch Überqueren von einer höheren Ebene zu einer niedrigeren Ebene oder das Rollup von einer niedrigeren Ebene zu einer höheren Ebene der Attribute.
- Datensätze: Die Dimensionstabelle enthält weniger Datensätze und mehr Attribute.
Kopf-an-Kopf-Vergleich zwischen Faktentabelle und Dimensionstabelle (Infografiken)
Nachfolgend sind die 12 wichtigsten Unterschiede zwischen Faktentabelle und Dimensionstabelle aufgeführt. 
Hauptunterschiede zwischen Faktentabelle und Dimensionstabelle
Lassen Sie uns einige der Hauptunterschiede zwischen Faktentabelle und Dimensionstabelle diskutieren.
- Die Faktentabelle enthält die Werte oder Maße der Attribute der Dimensionstabelle.
- Die Faktentabelle besteht aus weniger Attributen und mehr Datensätzen, während die Dimensionstabelle aus weniger Datensätzen und mehr Attributen besteht.
- Die Faktentabelle wird vertikal vergrößert, während die Dimensionstabelle horizontal vergrößert wird.
- Die Faktentabelle enthält einen verketteten Schlüssel, während die Dimensionstabelle einen Primärschlüssel enthält.
- Dimensionstabellen müssen erstellt werden, bevor die Faktentabelle erstellt wird.
- Jedes Schema enthält mehr Dimensionstabellen und weniger Faktentabellen.
Faktentabelle vs Dimensionstabelle Vergleichstabelle
Lassen Sie uns die wichtigsten Unterschiede zwischen Faktentabelle und Dimensionstabelle diskutieren.
| Eigenschaften | Faktentabelle | Dimensionstabelle |
| Grundlegende Definition | Es enthält Maße, Fakten oder Metriken der Attribute. | Es ist die Companion-Tabelle, die Attribute enthält, aus denen die Faktentabelle die Fakten ableitet. |
| Design | Es wird durch Datenkorn definiert. | Es ist beschreibend, vollständig und wortreich. |
| Aufgabe | Es enthält Maßnahmen und dient zur Analyse und Entscheidungsfindung. | Es enthält Informationen über ein Unternehmen und seinen Prozess. |
| Art der Daten | Es enthält Daten sowohl im numerischen als auch im Textformat. | Es enthält Daten nur in Textform. |
| Schlüssel | Es hat einen Primärschlüssel für jede Dimension, der in der Dimensionstabelle als Fremdschlüssel fungiert. | Dem Primärschlüssel der Faktentabelle ist ein Fremdschlüssel zugeordnet. |
| Lager | Es speichert die Filterdomäne und meldet Beschriftungen in Dimensionstabellen. | Es speichert die detaillierten Atomdaten in dimensionalen Strukturen. |
| Hierarchie | Es gibt keine Hierarchie. | Es enthält eine Hierarchie. |
| Attribute | Es hat weniger Attribute | Weitere Attribute |
| Aufzeichnungen | Weitere Datensätze | Weniger Aufzeichnungen. |
| Tabellenwachstum | Der Tisch wächst senkrecht. | Der Tisch wächst horizontal. |
| Erstellungszeitpunkt | Eine Faktentabelle wird erstellt, nachdem Dimensionstabellen erstellt wurden. | Die Dimensionstabelle muss zuerst erstellt werden. |
| Schema Struktur | Ein Schema enthält weniger Faktentabellen. | In einem Schema gibt es eine Reihe von Dimensionstabellen. |
Fazit
In diesem Artikel lesen wir etwas über die Faktentabelle vs. Dimensionstabelle und die Unterschiede zwischen ihnen im Detail. Diese Tabellen sind wichtig für die Entwicklung eines Schemas. Die Dimensionstabelle ist ein Begleiter der Faktentabelle und beide sind füreinander erforderlich.
Empfohlene Artikel
Dies war ein Leitfaden für Faktentabelle vs. Dimensionstabelle. Hier werden auch die Hauptunterschiede zwischen Faktentabelle und Dimensionstabelle mit Infografiken und Vergleichstabellen erörtert. Sie können auch unsere anderen Artikelvorschläge durchgehen, um mehr zu erfahren -
- Data Warehouse gegen Data Mart
- Unterschied zwischen AUTOCAD und CATIA
- DOS vs Windows - Top Vergleich
- White-Box-Test gegen Black-Box-Test
- Typen, Funktionen und Schritte zum Implementieren von Data Mart