这种建模方法一般用来满足特殊需要，如需要分析某些特殊问题时，可以将与之相关的数据切片出来。相反，这种方法也常用于合并存储在不同地区的数据，即各个地区都保存自己地区的数据，总部和所有地区的表结构都相同，然后总部将所有地区的数据合并在一起。

切片事实表的结构与相对应的基础表相同，数据来源于相对应的基础表。切片事实表由于缩小了表中数据的记录数，所以查询的效率得到了很大的提高。

事实表??fact table

在维度建模的数据仓库中，事实表是指其中保存了大量业务度量数据的表。事实表中的度量值一般称为事实。在事实表中最有用的事实就是数字类型的事实和可加类型的事实。事实表的粒度决定了数据仓库中数据的详细程度。

一般来说，以粒度作为化分依据，主要有三种事实表，分别是事务粒度事实表（Transaction Grain Fact Table），周期快照粒度事实表（Periodic Snapshot Grain Fact Table）和累积快照粒度事实表（Accumulating Snapshot Grain Fact Table）。

事务粒度事实表中的一条记录代表了业务系统中的一个事件。事务出现以后，就会在事实中出现一条记录。事务粒度事实表也称为原子粒度。典型的例子是销售单分列项事实表。

周期快照粒度事实表用来记录有规律的，可预见时间间隔的业务累计数据。通常的时间间隔可以是每天、每周或者每月。典型的例子是库存日快照事实表。

累积快照事实表一般用来涵盖一个事务的生命周期内的不确定的时间跨度。典型的例子是KDT#2中描述的具有多个日期字段的发货事实表。

通常来说，事务和快照是建模中的两个非常重要的特点，将两者相结合可以使模型建立的更完整。

从用途的不同来说，事实表可以分为三类，分别是原子事实表，聚集事实表和合并事实表。

原子事实表（Atom Fact Table）是保存最细粒度数据的事实表，也是数据仓库中保存原子信息的场所。

聚集事实表（Aggregated Fact Table）是原子事实表上的汇总数据，也称为汇总事实表。即新建立一个事实表，它的维度表是比原维度表要少，或者某些维度表是原维度表的子集，如用月份维度表代替日期维度表；事实数据是相应事实的汇总，即求和或求平均值等。在做数据迁移时，当相关的维度数据和事实数据发生变化时，聚集事实表需要做相应的刷新。物化视图是实现聚集事实表的一种有效方式，可以设定刷新方式，具体功能由DBMS来实现。

合并事实表（Consolidated Fact Table）是指将位于不同事实表中处于相同粒度的事实进行组合建模而成的一种事实表。即新建立一个事实表，它的维度是两个或多个事实表的相同维度的集合；事实是几个事实表中感兴趣的事实。在Kimball的总线架构中，由合并事实表为主组成的合并数据集市称为二级数据集市。合并事实表的粒度可以是原子粒度也可以是聚集粒度。在做数据迁移时，当相关的原子事实表的数据有改变时，合并事实表的数据需要重新刷新。合并事实表和交叉探察是两个互补的操作。

聚集事实表和合并事实表的主要差别是合并事实表一般是从多个事实表合并而来。但是它们的差别不是绝对的，一个事实表既是聚集事实表又是合并事实表是很有可能的。因为一般合并事实表需要按相同的维度合并，所以很可能在做合并的同时需要进行聚集，即粒度变粗。

事实维度－－fact dimension

?

事务事实表－－transaction fact table

?

审计维度－－audit dimension

?

数据世系??data lineage

数据仓库中有一个概念叫做Data Lineage，中文一般翻译为“数据世系”。数据世系描述的是从源系统抽取数据开始，经过数据转换到最终的数据加载的整个过程中各种信息。

数据世系信息需要留下详细的文档记载。数据世系包括源系统的数据库中数据定义以及该数据在数据仓库中的最终位置等信息。

数据世系是数据仓库的元数据中最重要的一部分。这部分元数据的产生位置是在ETL的处理过程中。

如果在ETL的处理过程中使用的ETL工具的话，ETL工具可以记录下元数据的一部分，但是这部分一般都是数据的属性描述，而不是完全的数据世系。换一句说，完全依靠ETL工具来维护元数据是不够的。

双桶连接－－double-barreled joins

?

退化维度??degenerate dimension

在维度建模的数据仓库中，有一种维度叫Degenerate Dimension，中文一般翻译为“退化维度”。这种退化维度一般都是事务的编号，如订单编号、发票编号等。这类编号需要保存到事实表中，但是不需要对应的维度表，所以称为退化维度。

退化维度是维度建模领域中的一个非常重要的概念，它对理解维度建模有着非常重要的作用，尤其是对维度建模的入门者。

退化维度经常会和其他一些维度一起组合成事实表的主键。在Kimball提出的维度建模中，事实表应该保存最细粒度的数据。所以对于象销售单这样的事实表来说，需要销售单编号和产品来共同作为主键，而不能用销售日期、商场、产品等用来分析的维度共同作为主键。

退化维度在分析中可以用来做分组使用。它可以将同一个事务中销售的产品集中在一起。

微型维度??minidimension

维度建模的数据仓库中，有一种维度叫minidimension，中文一般翻译成“微型维度”。微型维度的提出主要是为了解决快变超大维度（rapidly changing monster dimension）。

以客户维度举例来说，如果维度表中有数百万行记录或者还要多，而且这些记录中的字段又经常变化，这样的维度表一般称之为快变超大维度。对于快变超大维度，设计人员一般不会使用TYPE 2的缓慢变化维处理方法，因为大家都不愿意向本来就有几百万行的维度表中添加更多的行。

这时，有一项技术可以解决这个问题。解决的方法是，将分析频率比较高或者变化频率比较大的字段提取出来，建立一个单独的维度表。这个单独的维度表就是微型维度表。

微型维度表有自己的关键字，这个关键字和原客户维度表的关键字一起进入事实表。有时为了分析的方便，可以把微型维度的关键字的最新值作为外关键字进入客户维度表。这时一定要注意，这个外关键字必须做TYPE 1型处理。

在微型维度表中如果有像收入这样分布范围较广的属性时，应该将它分段处理。比如，存储￥31257.98这样过于分散的数值就不如存储￥30000－￥34999这样的范围。这样可以极大的减少微型维度中的记录数目，也给分析带来方便。

蜈蚣事实表??centipede fact table

在数据仓库领域有一个概念叫Centipede fact table，中文一般翻译为“蜈蚣事实表”。蜈蚣事实表是指那些一张事实表中有太多维度的事实表。连接在事实表两边的维度表过多，看起来就像蜈蚣一样，所以称为“蜈蚣事实表”。