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数据仓库事实表设计与维度关联建模

📚 共计 30 章节
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01
事实表基础概念
什么是事实表、星型模型中的位置、与维度表的区别，构建数仓认知基石。
核心概念星型模型
02
事实表粒度
粒度的定义、为何是核心、对查询性能的直接影响，精准控制数据细节。
粒度性能
03
事实表类型
事务、周期快照、累积快照三种类型，适用场景与设计差异。
事务快照
04
事务事实表设计
设计原则、行来源、典型场景（销售订单、交易流水），实战落地。
事务订单
05
周期快照事实表设计
设计原则、行来源、典型场景（账户余额、库存快照），定期状态记录。
快照余额
06
累积快照事实表设计
设计原则、行来源、典型场景（订单生命周期、物流跟踪），全流程追踪。
累积生命周期
07
无事实的事实表
概念、使用场景（事件覆盖、活动记录），处理无度量业务事件。
无事实事件
08
事实表主键设计
复合主键 vs 代理主键、退化维度、主键选择策略，稳定高效标识。
主键退化维度
09
事实表外键设计
外键与维度表关联、约束取舍、索引优化，关联查询提速。
外键索引
10
事实表度量设计
可加性、半可加性、不可加性度量，分类处理数值逻辑。
度量可加性
11
事实表度量设计进阶
比率度量、派生度量、度量一致性，复杂业务计算精讲。
比率派生
12
事实表日期维度
日期维度角色、退化、代理键，时间分析基石。
日期退化
13
事实表退化维度
什么是退化维度、处理方式、优缺点分析，简化模型。
退化维度简化
14
事实表杂项维度
杂项维度概念、设计方法、与事实表关系，收纳低基数属性。
杂项低基数
15
事实表缓慢变化维度(SCD)
SCD类型1/2/3在事实表中的体现、处理策略，历史与当前平衡。
SCD历史
16
事实表增量加载
增量加载策略、标识字段、ETL设计，高效更新数据。
增量ETL
17
事实表全量加载
全量加载策略、快照表设计、全量与增量选择，场景决策。
全量快照
18
事实表分区设计
分区键选择、时间/业务分区、对查询影响，管理海量数据。
分区性能
19
事实表索引设计
索引类型选择、列选择、维护策略，加速查询。
索引优化
20
事实表数据质量
完整性、一致性、准确性、质量监控，保障可信数据。
质量监控
21
事实表数据去重
去重策略、字段选择、性能影响，消除重复记录。
去重精确
22
事实表数据归档
归档策略、归档表设计、查询影响，冷热数据分离。
归档冷热
23
事实表数据压缩
压缩算法选择、压缩比与查询平衡、实践，节省存储。
压缩存储
24
事实表数据倾斜
倾斜原因、检测、处理方案，均衡计算负载。
倾斜均衡
25
事实表数据一致性
跨事实表、事实表与维度表一致性、检查机制，全局统一。
一致性校验
26
事实表性能优化
查询、存储、计算优化、缓存策略，全方位提速。
性能缓存
27
事实表设计文档
设计文档模板、元数据管理、评审要点，规范交付。
文档元数据
28
事实表设计案例
电商订单、金融交易、物流事实表设计，行业实战。
案例电商金融
29
事实表设计最佳实践
常见误区、设计模式总结、原则回顾，避坑指南。
最佳实践模式
30
事实表设计未来趋势
实时事实表、流式事实表、数据湖、AI辅助设计，前沿展望。
实时数据湖AI
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