简述事实表设计分几种，每一种都是如何在业务中使用 ?
参考回答
事实表设计主要有三种类型：交易型事实表、汇总型事实表和累积型事实表。每种类型的事实表适用于不同的业务场景，具体如下：
- 交易型事实表（Transactional Fact Table）：记录每一笔业务的细节，通常按时间和事件来存储数据。它能够精确地记录每一个交易发生的时刻，并且可以追踪业务的实时状态。
- 使用场景：适用于需要记录和分析每个具体交易的场景，比如电商平台的订单明细、银行的交易记录等。
- 汇总型事实表（Snapshot Fact Table）：记录某个时刻或者某个时间段的业务状态的快照数据。数据是基于时间进行汇总的，可以是日、周、月等的统计结果。
- 使用场景：适用于需要定期汇总数据进行统计分析的场景，比如月度销售汇总、库存快照等。
- 累积型事实表（Cumulative Fact Table）：记录业务过程中的累积数据，通常是某个事件从开始到结束的累计数据。这类数据不依赖于具体的时间点，而是描述一个周期内的整体状态。
- 使用场景：适用于需要查看某个过程的总体完成情况的场景，比如客户生命周期、项目进度等。
详细讲解与拓展
1. 交易型事实表（Transactional Fact Table）
交易型事实表用于记录详细的业务活动，每一行代表一个独立的事务或事件。它通常包含了事务的关键属性（如日期、客户、产品、金额等）以及度量数据。数据更新频繁，通常用来做实时的业务分析。
示例：
假设在一个电商平台中，记录每个订单的明细：
| 订单ID | 客户ID | 产品ID | 订单日期 | 金额 | 数量 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1001 | 1 | 10 | 2025-02-01 | 199.99 | 1 |
| 1002 | 2 | 11 | 2025-02-02 | 299.99 | 2 |
在这个交易型事实表中，每一行代表一个客户的订单，记录了客户ID、产品ID、订单日期、金额和数量等信息。这类表格主要用于对单一事务的详细分析，比如计算单个订单的销售额、分析客户购买的产品等。
业务使用场景：电商平台、银行、保险公司等都需要这种类型的事实表来记录每一笔交易，以便后续进行分析和报表生成。
2. 汇总型事实表（Snapshot Fact Table）
汇总型事实表是对某个时间点或者时间段内的数据进行汇总。它记录的是特定时刻（例如每个月末或每天）的业务数据快照，通常会包含聚合的度量值。
示例：
在一个电商平台的月度销售汇总中，汇总型事实表可能长这样：
| 月份 | 客户ID | 销售额 | 销售数量 |
|---|---|---|---|
| 2025-01 | 1 | 1999.99 | 10 |
| 2025-01 | 2 | 2999.98 | 15 |
| 2025-02 | 1 | 1499.95 | 8 |
| 2025-02 | 2 | 3599.95 | 18 |
在这里，每一行数据代表一个客户在某个月的销售总额和销售数量。这类表格适用于处理汇总数据，比如每月的销售额、库存数量等。
业务使用场景：公司常常需要定期对销售数据进行汇总，以便在决策过程中进行趋势分析或报表生成。例如，企业在生成月度财务报表时，会使用汇总型事实表来快速查看各项财务指标。
3. 累积型事实表（Cumulative Fact Table）
累积型事实表记录的是某个业务过程的累计数据，它通常表示一个长时间内的过程或周期。数据会随着事件的进行逐步更新，而不是按时间点快照。
示例：
假设在一个项目管理系统中，记录每个项目的进展情况：
| 项目ID | 项目名称 | 开始日期 | 完成日期 | 累计完成百分比 |
|---|---|---|---|---|
| 101 | 项目A | 2025-01-01 | 2025-02-01 | 80% |
| 102 | 项目B | 2025-01-15 | 2025-02-10 | 50% |
在这里，每一行记录了一个项目的进度，项目从开始到当前时刻的完成度。这种表格主要用于追踪长期过程的累计结果，帮助管理者了解整体项目进展，而不关注特定时间点的数据。
业务使用场景：这种类型的事实表适用于那些具有阶段性或长周期的业务，比如项目管理、客户生命周期等。它们常常用于分析整体进度、评估任务完成度等。
总结
在数据仓库设计中，选择不同的事实表设计方式是为了适应不同的业务需求和查询场景：
- 交易型事实表适用于需要记录每一笔具体交易的场景，通常用于实时分析。
- 汇总型事实表适用于定期的汇总数据分析，能快速生成报表，进行趋势分析。
- 累积型事实表适用于长期过程的累计分析，常用于跟踪项目进展或其他周期性数据。
这些不同类型的事实表可以根据实际需求和性能考虑来设计，以保证数据仓库的高效性和可扩展性。