جدول الحقائق

في مستودعات البيانات ، يتكون جدول الحقائق من القياسات أو المقاييس أو الحقائق المتعلقة بعملية تجارية . ويقع في مركز مخطط النجمة أو مخطط ندفة الثلج، محاطًا بجداول الأبعاد . وعند استخدام جداول حقائق متعددة، تُرتّب هذه الجداول على شكل مخطط كوكبة الحقائق . يحتوي جدول الحقائق عادةً على نوعين من الأعمدة: أعمدة تحتوي على الحقائق، وأعمدة تمثل مفاتيح خارجية لجداول الأبعاد. ويكون المفتاح الأساسي لجدول الحقائق عادةً مفتاحًا مركبًا يتكون من جميع مفاتيحه الخارجية. تحتوي جداول الحقائق على محتوى مستودع البيانات، وتخزن أنواعًا مختلفة من المقاييس، مثل المقاييس الجمعية وغير الجمعية وشبه الجمعية.

تُوفّر جداول الحقائق (عادةً) القيم الإضافية التي تعمل كمتغيرات مستقلة تُحلّل من خلالها السمات البُعدية. غالبًا ما تُحدّد جداول الحقائق بمستوى تفصيلها. يُمثّل مستوى تفصيل جدول الحقائق أدقّ مستوى يُمكن من خلاله تعريف الحقائق. على سبيل المثال، يُمكن تعريف مستوى تفصيل جدول حقائق المبيعات على أنه "حجم المبيعات يوميًا، حسب المنتج، حسب المتجر". وبالتالي، يُحدّد كل سجل في هذا الجدول بشكل فريد من خلال اليوم والمنتج والمتجر. قد تكون أبعاد أخرى جزءًا من هذا الجدول (مثل الموقع/المنطقة)، لكنها لا تُضيف شيئًا إلى تفرّد سجلات الحقائق. تُتيح هذه "الأبعاد التابعة" شرائح إضافية من الحقائق المستقلة، لكنها تُقدّم عمومًا رؤى على مستوى أعلى من التجميع (تحتوي المنطقة على العديد من المتاجر).

إذا كانت عملية العمل هي المبيعات، فإن جدول الحقائق المقابل سيحتوي عادةً على أعمدة تمثل كلاً من الحقائق الأولية والتجميعات في صفوف مثل:

• 12000 دولار ، وهي "مبيعات متجر نيويورك بتاريخ 15 يناير 2005".
• 34000 دولار ، وهي "مبيعات متجر لوس أنجلوس بتاريخ 15 يناير 2005"
• 22000 دولار ، وهي "مبيعات متجر نيويورك بتاريخ 16 يناير 2005"
• 21000 دولار ، وهو "متوسط ​​المبيعات اليومية لمتجر لوس أنجلوس لشهر يناير 2005"
• 65000 دولار ، وهو "متوسط ​​المبيعات اليومية لمتجر لوس أنجلوس لشهر فبراير 2005"
• 33000 دولار ، وهو "متوسط ​​المبيعات اليومية لمتجر لوس أنجلوس لعام 2005".

يُعدّ "متوسط ​​المبيعات اليومية" مقياسًا يُخزّن في جدول الحقائق. ويحتوي جدول الحقائق أيضًا على مفاتيح خارجية من جداول الأبعاد ، حيث تُخزّن السلاسل الزمنية (مثل التواريخ) والأبعاد الأخرى (مثل موقع المتجر، والبائع، والمنتج).

يجب أن تكون جميع المفاتيح الخارجية بين جداول الحقائق وجداول الأبعاد مفاتيح بديلة ، وليست مفاتيح معاد استخدامها من البيانات التشغيلية.

• الإضافة - مقاييس يمكن إضافتها عبر أي بُعد.
• غير قابلة للجمع - مقاييس لا يمكن جمعها عبر أي بُعد.
• شبه إضافية - مقاييس يمكن جمعها عبر بعض الأبعاد.

قد يحتوي جدول الحقائق إما على حقائق على مستوى التفاصيل أو حقائق تم تجميعها (غالبًا ما تسمى جداول الحقائق التي تحتوي على حقائق مجمعة بجداول الملخص).

يجب توخي الحذر عند التعامل مع النسب المئوية. من قواعد التصميم الجيدة ^{[ 1 ]} عدم تخزين النسب المئوية أو النسب في جداول الحقائق، بل حسابها فقط في أداة الوصول إلى البيانات. لذا، يُخزن البسط والمقام فقط في جدول الحقائق، حيث يمكن تجميعهما، ثم تُستخدم القيم المُجمعة لحساب النسبة المئوية أو النسبة في أداة الوصول إلى البيانات.

في الواقع العملي، من الممكن وجود جدول حقائق لا يحتوي على أي مقاييس أو حقائق. تُسمى هذه الجداول "جداول حقائق بلا حقائق" أو " جداول الوصلات ".

يمكن استخدام جداول الحقائق غير القائمة على الحقائق لنمذجة العلاقات المتعددة إلى المتعددة أو لالتقاط الطوابع الزمنية للأحداث. ^{[ 1 ]}

هناك أربعة أحداث قياس أساسية تميز جميع جداول الحقائق. ^{[ 2 ]}

المعاملات

يُعدّ جدول المعاملات أبسط أنواع الجداول وأكثرها جوهرية. وعادةً ما تُحدد دقة جدول حقائق المعاملات بـ "صف واحد لكل سطر في المعاملة"، مثلاً، كل سطر في الإيصال. ويحتوي جدول حقائق المعاملات عادةً على بيانات بأدق مستوى من التفصيل، مما يجعله ذا أبعاد متعددة .

لقطات دورية

تُقدّم اللقطة الدورية، كما يوحي اسمها، "صورة للحظة الراهنة"، حيث يمكن أن تكون هذه اللحظة أي فترة زمنية محددة، مثل ملخص أداء مندوب مبيعات خلال الشهر الماضي. ويعتمد جدول اللقطة الدورية على جدول البيانات التفصيلية، إذ يحتاج إلى البيانات التفصيلية الموجودة في جدول حقائق البيانات التفصيلية لتقديم مخرجات الأداء المطلوبة.

تجميع اللقطات

يُستخدم هذا النوع من جداول الحقائق لعرض نشاط عملية ذات بداية ونهاية محددتين، مثل معالجة طلب شراء. يمر الطلب بخطوات محددة حتى تتم معالجته بالكامل. ومع اكتمال كل خطوة من خطوات تنفيذ الطلب، يتم تحديث الصف المرتبط بها في جدول الحقائق. غالبًا ما يحتوي جدول اللقطات التراكمية على أعمدة تواريخ متعددة، يمثل كل منها مرحلة رئيسية في العملية. لذلك، من المهم وجود خانة في بُعد التاريخ المرتبط تمثل تاريخًا افتراضيًا غير معروف، حيث أن العديد من تواريخ المراحل الرئيسية غير معروفة وقت إنشاء الصف.

لقطات زمنية

من خلال تطبيق نظرية قواعد البيانات الزمنية وتقنيات النمذجة، يتيح جدول حقائق اللقطات الزمنية ^{[ 3 ]} الحصول على ما يُعادل اللقطات اليومية دون الحاجة إلى لقطات يومية فعلية. فهو يُدخل مفهوم الفترات الزمنية في جدول الحقائق، مما يُتيح توفير مساحة تخزين كبيرة، وتحسين الأداء، مع تمكين المستخدم النهائي من الحصول على ما يُعادل "صورة اللحظة" التي تهمه.

SELECT d.calendar_date , SUM ( f.sales_amount ) AS daily_sales FROM fact_sales f JOIN dim_date d ON f.date_key = d.date_key JOIN dim_product p ON f.product_key = p.product_key WHERE p.category = ' Widgets ' GROUP BY d.calendar_date ;​​​​​​​​​​​​​​