FACTLESSファクトテーブルとは何ですか？ ファクトレスファクトを使用する場所–オタク日記

ディメンション設計では、ファクトテーブルはプロセス測定の場所です。 測定値が保存される場所です。 測定値はファクトと呼ばれ、ファクトテーブルの名前が付けられます。 逆説的ですが、ファクトテーブルは、プロセスを測定するために必ずしもファクトを必要としない場合があります。

ファクトを含まないファクトテーブルは、ファクトレスファクトテーブルと呼ばれます。 この撞着語は、この章で説明する設計手法を適切に説明しています。 ファクトのないファクトテーブルにファクトが明示的に記録されることはありませんが、測定をサポートします。 ファクトレスファクトテーブルは、次の2種類の状況で役立ちます。

• イベントの事実のないファクトテーブル 活動の発生を記録します。 ファクトは明示的に保存されませんが、これらのイベントをカウントして、意味のあるプロセス測定値を生成できます。 例としては、処理または承認されたドキュメントの数、カスタマーサポートセンターへの電話の数、または広告のインプレッションの数が含まれます。
• 条件の事実のないファクトテーブル 事業活動の一部ではない重要な情報を収集するために使用されます。 条件は、ある時点でさまざまなディメンションを関連付けます。 活動と比較すると、それらは貴重な洞察を提供します。 条件の例には、プログラムへの参加資格、顧客への営業担当者の割り当て、製品のアクティブなマーケティングプログラム、または有効な特別な気象条件が含まれます。

事実と次元を区別する

基本的に、事実は数字です。 これらは、合計、平均、カウント、またはその他の計算を適用する数値です。 たとえば、販売額、販売数量、月間残高はすべて事実です。

ディメンションは、私たちの事実にコンテキストを与える値です。 したがって、顧客または製品は両方ともディメンションの例です。 日付もディメンションの良い例です。遭遇するほとんどすべての事実には、日付のコンテキストがあります。

ディメンションは属性のテーブルに保存されます。 たとえば、customerテーブルには、名前、都市、または国の属性が含まれる場合があります。 日付テーブルには、年、月、四半期、週などの属性があります。

ファクトレスファクトテーブルは、ディメンション間の多対多の関係をキャプチャしますが、数値またはテキストのファクトは含まれていません。 多くの場合、イベントやカバレッジ情報を記録するために使用されます。 ファクトレスファクトテーブルの一般的な例は次のとおりです。

• 製品プロモーションイベントの特定（販売されなかったプロモーション製品を特定するため）
• 学生の出席または登録イベントの追跡
• 保険関連の事故イベントの追跡
• 病院または大学の建物、施設、および設備のスケジュールを特定します。

ファクトレスファクトテーブルは、プロセスの追跡または統計の収集に使用されます。 ファクトテーブルには集計可能な数値や情報がないため、これらはそのように呼ばれます。 ファクトレスファクトテーブルには、イベントを説明するものと条件を説明するものの2種類があります。 どちらも、次元モデルで重要な役割を果たす可能性があります。

イベントの事実のないファクトテーブル

ファクトレスファクトテーブルの最初のタイプは、イベントを記録するテーブルです。 ディメンションデータウェアハウスの多くのイベント追跡テーブルは事実に反していることがわかります。 重要なビジネスプロセスに関連する事実がないように見える場合があります。 追跡したいイベントまたはアクティビティが発生しましたが、測定値が見つかりません。 このような状況では、ファクトを含まない標準のトランザクショングレインファクトテーブルを作成します。

例えば：

上記のファクトは、従業員が取得した休暇をキャプチャするために使用されます。従業員が休暇を取得するたびに、ディメンションを使用してレコードが作成されます。ファクトFACT_LEAVEを使用すると、次のような多くの質問に答えることができます。

• 従業員が取得した葉の数
• 従業員が取る休暇の種類
• 休暇を取った従業員の詳細

条件の事実のないファクトテーブル

ファクトレスファクトテーブルは、条件またはディメンション間のその他の重要な関係をモデル化するためにも使用されます。 このような場合、明確なトランザクションやイベントはありません。ネガティブ分析レポートをサポートするために使用されます。 たとえば、特定の期間に商品を販売しなかった店舗。 このようなレポートを作成するには、考えられるすべての組み合わせをキャプチャするためのファクトテーブルが必要です。 次に、何が欠けているのかを把握できます。

たとえば、fact_promoは、プロモーションはあるがまだ販売されていない製品に関する情報を提供します。

この事実は、以下の質問に答えます。

• プロモーションのある商品を探す。
• 販売するプロモーションのある製品を見つけるため。
• プロモーションはあるが販売されなかった製品のリスト。

この種の事実のないファクトテーブルは、条件、カバレッジ、または適格性を追跡するために使用されます。 キンボールの用語では、「カバレッジテーブル」と呼ばれます。

ノート：
なぜこの情報を実際のファクトテーブルに含めることができないのかという疑問があるかもしれません。問題は、そうするとファクトサイズが大幅に増加することです。

事実のないファクトテーブルは、多くの複雑なビジネスプロセスで重要です。 適用することにより、明確な事実がない次元モデルを設計して、ビジネスプロセスにとってより意味のある情報を生成できます。 ファクトレスファクトテーブル自体を使用して、有用なレポートを生成できます。