什么是事实表，举个例子

事实表（Fact Table）是数据仓库中的一种重要表格类型，通常用于存储事实数据（Fact Data）。例如，在一个销售数据仓库中，可以用事实表来存储每个销售事务的信息，如销售日期、销售数量、销售金额、客户信息等。事实表通常与维度表（Dimension Table）进行关联，维度表用于存储事实数据的上下文信息，如时间维度、产品维度、客户维度等。

举个例子，假设某个零售商在不同时间、不同门店销售了某种商品，那么这个销售数据就可以被存储到事实表中。事实表中的每条记录都会包含多个维度，如销售日期、门店、商品等，这些维度可以与对应的维度表进行关联，从而实现数据分析和决策支持。

相关问题

我用drools的决策表时，一个事实有两个属性，为什么转换成drl文件后，有一个属性跑到括号外面了，举个详细的例子

好的，下面是一个详细的例子：

假设我们有一个决策表，其中有一个名为"Person"的事实，该事实有两个属性，分别为"name"和"age"，如下图所示：

| Rule No. | Condition 1 | Action 1 |
| -------- | ----------- | ----------- |
| 1 | name=="Bob" | Person.setAge(18) |
| 2 | name=="Tom" | Person.setName("Tom") |

在这个决策表中，我们将每个属性放在了不同的列中。当我们将这个决策表转换成drl文件时，会生成以下代码：

rule "rule 1"
when
    Person(name=="Bob")
then
    Person.setAge(18);
end

rule "rule 2"
when
    Person(name=="Tom")
then
    Person.setName("Tom");
end

可以看到，在生成的drl文件中，Person事实的两个属性被放在了不同的括号中，导致了一个属性跑到括号外面的情况。如果我们将决策表中的两个属性放在同一列中，如下图所示：

| Rule No. | Condition 1 | Action 1 |
| -------- | ---------------- | -------------------------- |
| 1 | name=="Bob", age==18 | Person.setAge(18) |
| 2 | name=="Tom", age>=0 | Person.setName("Tom") |

这样，在生成的drl文件中，Person事实的两个属性就会被放在同一个括号中，不会出现一个属性跑到括号外面的情况了，生成的drl文件如下：

rule "rule 1"
when
    Person(name=="Bob", age==18)
then
    Person.setAge(18);
end

rule "rule 2"
when
    Person(name=="Tom", age>=0)
then
    Person.setName("Tom");
end

希望这个例子可以帮助你理解为什么会出现一个属性跑到括号外面的情况，以及如何解决这个问题。

举一例子说明基于关系数据库的星型和雪片模式，将其中的各个事实表和维表规范成关系，并用SQL语句解释可能的查询

星型模式和雪花模式是数据仓库中两种常见的数据模型。其中，星型模式是将一个事实表和多个维度表组成一个星型结构，维度表与事实表之间是一对多的关系；而雪花模式则是在星型模式的基础上，将维度表进一步规范化，形成多个细节表和多个维度表之间的关系。

以下是一个基于关系数据库的星型和雪花模式的例子，假设有一个销售数据仓库，包含销售事实表和产品、时间和地理位置三个维度表。具体表结构如下：

1. 销售事实表（sales_fact_table）包含以下字段：
- sales_key：销售事实表的主键
- product_key：产品维度表的外键
- time_key：时间维度表的外键
- location_key：地理位置维度表的外键
- sales_amount：销售金额

2. 产品维度表（product_dim_table）包含以下字段：
- product_key：产品维度表的主键
- product_name：产品名称
- product_category：产品类别
- product_subcategory：产品子类别

3. 时间维度表（time_dim_table）包含以下字段：
- time_key：时间维度表的主键
- date：日期
- year：年份
- quarter：季度
- month：月份

4. 地理位置维度表（location_dim_table）包含以下字段：
- location_key：地理位置维度表的主键
- city：城市
- province：省份
- country：国家

基于上述表结构，可以将星型模式和雪花模式分别建模如下：

1. 星型模式：

在星型模式中，销售事实表是中心表，与产品、时间和地理位置三个维度表之间是一对多的关系。相关的SQL查询语句如下：

- 查询某个产品在某个时间段内的销售金额：

SELECT SUM(sales_amount) FROM sales_fact_table
JOIN product_dim_table ON sales_fact_table.product_key = product_dim_table.product_key
JOIN time_dim_table ON sales_fact_table.time_key = time_dim_table.time_key
WHERE product_name = 'product_name' AND date BETWEEN 'start_date' AND 'end_date';

- 查询某个省份的销售总金额：

SELECT SUM(sales_amount) FROM sales_fact_table
JOIN location_dim_table ON sales_fact_table.location_key = location_dim_table.location_key
WHERE province = 'province_name';

2. 雪花模式：

在雪花模式中，维度表进一步规范化，形成多个细节表和多个维度表之间的关系。相关的SQL查询语句如下：

- 查询某个产品在某个时间段内的销售金额：

SELECT SUM(sales_amount) FROM sales_fact_table
JOIN product_dim_table ON sales_fact_table.product_key = product_dim_table.product_key
JOIN time_dim_table ON sales_fact_table.time_key = time_dim_table.time_key
WHERE product_name = 'product_name' AND date BETWEEN 'start_date' AND 'end_date';

- 查询某个省份的销售总金额：

SELECT SUM(sales_amount) FROM sales_fact_table
JOIN location_dim_table ON sales_fact_table.location_key = location_dim_table.location_key
WHERE province = 'province_name';

上述查询语句中，需要根据实际情况进行参数的替换，以得到正确的查询结果。