一、数据仓库要用事实表和维度表的原因
1、简化数据模型
事实表和维度表的设计模式提供了一种简化和规范化数据模型的方法。事实表存储了与业务过程相关的数值度量（如销售金额、订购数量），而维度表存储了与事实表相关的描述性属性（如时间、地点、产品）。这种分离将复杂的业务数据拆分为更易于理解和查询的部分。
2、提供可扩展性和灵活性
通过将数据划分为事实表和维度表，数据仓库能够支持灵活的查询和分析需求。维度表提供了不同维度的属性，例如时间、地理位置和产品等，使得用户可以在不同维度上进行分析。同时，事实表存储了大量的度量数据，可以满足各种复杂的分析需求。
3、支持多维分析
事实表和维度表的设计模式适用于多维分析，也被称为在线分析处理（OLAP）。多维分析涉及对事实表上的度量进行多个维度的切片和切块，以获得更深入的洞察和分析。维度表提供了多个维度的属性，使得多维分析变得更加直观和可操作。
4、提高查询性能
使用事实表和维度表的设计模式可以提高查询性能。维度表通常较小，并且具有高度规范化的结构，这使得查询在连接和过滤维度时更高效。同时，事实表存储了大量的度量数据，这样可以减少复杂查询的计算量。
5、支持变化管理和历史分析
事实表和维度表的设计模式还支持变化管理和历史分析。通过在维度表中存储历史属性，可以跟踪维度属性随时间的变化。事实表也可以存储多个时间维度的度量，从而支持历史数据的分析和比较。
京公网安备 11010802030320号