Fact Table / Dimension Table

데이터를 다루는 부서에 가면 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 데이터 마트, 스키마, 팩트 테이블, 디멘션 테이블 등 뭔가 같은듯 다른 여러 용어들을 사용한다.

이런 데이터 설계 디자인에 대한 부분을 배웠긴 했지만, 다 잊은 상태에서 실무에서 통용되는 용어들이 오고 가면 더욱 혼란스러워지고...그럴수록 자괴감만...ㅠㅠ

아무튼 오늘은 Fact Table, Dimension Table을 정리해 본다.

 

Fact Table

- 한국말로 사실 테이블? --> 즉 정량적인 실제값들이 들어오는 테이블이라고 생각해 볼 수도 있음

- 간단하게 여러 테이블들의 primary keys를 가지고 있는 테이블이라고 생각해보자

- 상점명/위치/상품명 등 뭔가 중요한 정보들을 column으로 가지고 있지만 너무 세부적인 정보는 담고 있지 않은 테이블 같다.

- 그래서 인지 row가 짧고 column이 많은 테이블이지 않을까?

 

Dimension Table

- Dimenstion Table은 Fact Table의 컬럼별 세부적인 정보를 담고 있는 테이블이라고 볼 수 있다.

- 예를 들면 상품별 상품에 대한 세부정보(브랜드, 카테고리, 제조년월 등) 정보를 갖는 테이블이다.

- 그렇기 때문에 여러 dimension table이 Fact table과 연결되어 구성된다. (star schema, snowflake schema 같은 형태로)

- 다양한 정보를 담아야하기 때문에 row가 긴 테이블인 것 같다.

 

Star Schema

- fact table을 중심으로 방사형으로 dimension table이 위치한 형태

 

Snowflake Schema 

- 데이터의 중복을 없애기 위해 여러 테이블이 유기적으로 foreigner key로 여기저기 얽혀있는 형태

 

참조
https://www.guru99.com/star-snowflake-data-warehousing.html

https://stackoverflow.com/questions/20036905/difference-between-fact-table-and-dimension-table