データ ウェアハウスでは、ディメンションとインデックスが 2 つの重要な概念です。
ディメンション:
ディメンションは、ビジネス プロセス内のさまざまな属性を記述する方法であり、ビジネス プロセスの分析と分類に使用されます。ディメンションには、データ分析の基礎となる時間、場所、人員、製品、顧客、その他のビジネス属性が含まれます。
メジャー：
ビジネスプロセスの効果を測定するための基準であり、データ分析の重要な指標です。指標には、ビジネスプロセスのさまざまな結果を測定するために使用される量、金額、時間、比率、パーセンテージなどが含まれます。
データ ウェアハウスでは、通常、データの保存とクエリにディメンション テーブルとインデックス テーブルが使用されます。この 2 つの関係は次のとおりです。
ディメンション テーブル:
ディメンション テーブルは、ディメンション データを格納するために使用されるテーブルであり、通常はディメンション テーブルの主キー、ディメンション属性、およびいくつかの説明情報が含まれます。データ ウェアハウスでは、通常、ディメンション テーブルにはファクト テーブルに関連付けるために使用される主キーがあります。ディメンション テーブルの機能は、ユーザーがビジネス プロセスを分析できるようにディメンション属性を提供することです。
ファクト テーブル:
ファクト テーブルはインジケーター データを保存するために使用されるテーブルで、通常、主キー、インジケーター、およびインジケーター テーブルの説明情報が含まれます。データ ウェアハウスでは、インジケーター テーブルにも通常、ディメンション テーブルとの関連付けに使用される主キーがあります。指標テーブルの機能は、ビジネス プロセスのさまざまな指標を提供し、ユーザーがビジネス プロセスの結果を分析できるようにすることです。
通常、ディメンション テーブルとインジケータ テーブルは主キーを介して関連付けられ、ファクト テーブルを形成します。ファクト テーブルはデータ ウェアハウスの中核部分であり、ビジネス プロセスのさまざまな指標データと次元属性を保存するために使用され、データ分析の重要な基盤です。
データ ウェアハウスでは、ファクト テーブル (Fact Table) とディメンション テーブル (Dimension Table) の 2 つの非常に重要な概念があり、データ ウェアハウスにおけるこれらのステータスと使用法は次のとおりです。
ファクト テーブル:
ファクト テーブルはデータ ウェアハウスで最も重要なテーブルの 1 つであり、ビジネス プロセスのさまざまな指標データを保存するために使用されます。時間とビジネス プロセスに従って編成され、通常は多数のレコードとインジケータが含まれており、さまざまなビジネス プロセスに応じてさまざまなファクト テーブルを設計できます。データ ウェアハウスには、通常、さまざまなビジネス プロセスの指標データを保存するために使用される複数のファクト テーブルがあります。ファクト テーブルの設計では、インジケーターの粒度や階層構造、データ ストレージやクエリ効率などの要素を考慮する必要があります。
ディメンション テーブル:
ディメンション テーブルは、ビジネス プロセスのさまざまな属性値を格納するために使用されるテーブルです。これには、時間、場所、人、製品、顧客など、ビジネス プロセスを記述するために使用されるさまざまな属性、特性、および次元が含まれます。ディメンション テーブルには通常、ディメンションの属性と、ディメンション名、識別子、説明、親従関係などのディメンション関連情報が含まれます。ディメンション テーブルの設計では、ビジネス プロセスの属性と特性に加え、データ ストレージやクエリ効率などの要素を考慮する必要があります。
データ ウェアハウス内のステータス:
ファクト テーブルとディメンション テーブルは、データ ウェアハウスの 2 つの最も重要な部分であり、データ ウェアハウスの中核要素の 1 つです。ファクト テーブルはビジネス プロセスのさまざまな指標データを保存するために使用され、ディメンション テーブルはユーザーがビジネス プロセスを分析できるようにビジネス プロセスのさまざまな属性と特性を提供するために使用されます。ファクト テーブルとディメンション テーブルは通常、主キーを介して関連付けられ、データ ウェアハウスの基本構造の 1 つを形成します。
使用法:
ファクト テーブルとディメンション テーブルはデータ ウェアハウスの 2 つの基本的なテーブルであり、通常はビジネス プロセスに従って設計されます。実際のアプリケーションでは、ビジネス ニーズに応じてファクト テーブルとディメンション テーブルを設計および構築できるため、ユーザーはデータ分析と意思決定を行うことができます。たとえば、販売分野では、さまざまな販売プロセスに基づいてさまざまなファクト テーブルとディメンション テーブルを設計し、販売業務の結果と傾向の分析を容易にすることができます。