销售事实表

事实表与维度表设计是数据仓库中的重要组成部分，用于有效管理和分析数据。事实表记录了业务过程的事实，而维度表则包含了描述事实表中数据的上下文信息。通过合理的设计方法，可以确保数据仓库的高效运作和数据分析的准确性。

账户活动事实表 账户活动事实表提供账户在特定期间内的活动摘要。例如，在月度快照中，每个账户都有一个记录，其中包含该月的所有活动。 维护策略 周期快照事实表通过一次性加载所有记录进行维护，并在当前紧迫滚动周期内进行增量更新。这确保了在整个历史周期内始终提供最新数据。 加载特性 周期快照事实表与事务粒度表具有相似的加载特性。在数据仓库加载过程中，所有记录将在每个周期性加载中按最近时间分区进行分组。

图5.5处理精确时间度量的事实表设计与日期维表不同，通常少有对分秒的描述。如果企业有定义明确时间片的属性（如轮班时间、广告时间等），可将这些属性定义为对午夜时点的偏移量。若粒度为分钟，则每日时间维度将产生1440条记录；若粒度为秒，则会有86400条记录。此时可采用之前描述的SQL日期时间戳设计。6.6大维度数据仓库中最有趣的维度包括客户、产品等，大企业客户维度通常有上百万记录，每条记录有上百个字段。大型个人客户维度则可能超过千万条记录，字段数多数时候较少。大维度通常由多个数据源衍生，企业中客户可来自多个账户管理系统，如银行中客户可能来自抵押、信用卡、支票和储蓄等多个业务部门。银行若欲创建所有

xkcd 漫画风的日历事实生成器，配合 Matlab 用起来还挺有趣的。xkcd1930 的核心就是从漫画 中衍生出来的点子，生成一个“看似真实又充满吐槽感”的小事实。 xkcd1930 的用法也简单，直接一句 s = xkcd1930，你就能拿到一条“事实”。如果你想加上漫画的标题文字，就用 s = xkcd1930('titletext')，要是打算在终端里看着舒服点，'wrap'参数也安排上。 代码里还顺带用到了 Chad Greene 的 wraptext，长字符串还蛮贴心的。需要注意的是，这个工具是为 Matlab 写的，别拿到 Python 里直接跑哈。 日常用在一些脚本输出里，

事实星座模式示例：以销售数据为例 销售事实表（Sales Fact Table） | 字段名 | 描述 ||---|---|| time_key | 时间维度键 || item_key | 商品维度键 || branch_key | 分支机构维度键 || location_key | 地理位置维度键 || units_sold | 销售数量 || dollars_sold | 销售额 || avg_sales | 平均销售额 | 运输事实表（Shipping Fact Table） | 字段名 | 描述 ||---|---|| time_key | 时间维度键 || item_key

设计数据库时，有两个不争的事实：数据库中冗余的数据需要额外的维护，因此高质量的表应尽量减少冗余数据；数据库中经常变化的数据需要额外的维护，因此高质量的表应尽量避免数据频繁变动。评估数据库表设计的质量应考虑这些关键因素。

数据库书籍销售系统，为了查看文章，需要下载CAJView软件！

所设计的数据库后台管理系统为网上销售管理系统，该系统为一服装网的网上交易及会员间的交流提供后台支持，集成了服装信息、会员信息和管理员信息的录入。

此报表为销售日报表，可查询现库存产品。

这款联想电脑销售系统是由 VS2008.net 和 Access 开发的。