Las tablas de hechos son un componente esencial de un almacén de datos. Se utilizan para almacenar los datos cuantitativos que son el foco del análisis y la generación de informes. En este artículo, exploraremos el concepto de las tablas de hechos y discutiremos algunas consideraciones importantes al poblarlas.

¿Qué es una Tabla de Hechos?

Una tabla de hechos es una tabla en un almacén de datos que contiene las mediciones o métricas de un proceso empresarial. Típicamente consiste en claves externas que hacen referencia a las tablas de dimensiones y las medidas que cuantifican el proceso empresarial. Por ejemplo, en un almacén de datos de ventas, la tabla de hechos contendría claves externas para las dimensiones de fecha, producto y cliente, así como medidas como cantidad vendida y ingresos.

Poblando las Tablas de Hechos

Al poblar una tabla de hechos, las claves naturales del sistema fuente deben convertirse en claves sustitutas. Esto se hace uniendo la tabla de hechos con las tablas de dimensiones en las claves naturales y recuperando las claves sustitutas correspondientes. Es importante tener en cuenta que todas las tablas de dimensiones deben estar pobladas antes de poblar la tabla de hechos para asegurar que las claves sustitutas estén disponibles.

Consideremos un ejemplo simplificado. Tenemos una tabla de detalles de pedidos con columnas como order_id, order_date, product_id, quantity y price. En nuestro almacén de datos, tenemos un esquema en estrella que consiste en una dimensión de fecha, una dimensión de producto y una tabla de hechos de ventas. La tabla de hechos contiene columnas como date_key, product_key, order_id, quantity, price y load_time.

Para poblar la tabla de hechos, uniríamos la tabla de detalles de pedidos con las tablas de dimensiones en las claves naturales y recuperaríamos las claves sustitutas correspondientes. Luego insertaríamos los registros en la tabla de hechos, asegurándonos de que la columna load_time esté poblada con el tiempo de carga actual.

Consideraciones para las Tablas de Hechos

Existen varias consideraciones importantes al trabajar con tablas de hechos:

1. Cargar Tablas de Hechos Particionadas

La partición de una tabla de hechos puede mejorar el rendimiento de las consultas y aumentar la disponibilidad. Implica dividir la tabla de hechos en varias partes físicas llamadas particiones. Cada partición se puede cargar por separado en paralelo, lo que resulta en tiempos de carga más rápidos. La partición puede ser particularmente beneficiosa para tablas de hechos grandes con millones de filas.

2. Tablas de Búsqueda Compactas

Cuando una dimensión es muy grande, puede ser beneficioso crear una tabla de búsqueda separada para la gestión de claves. Esta tabla de búsqueda compacta contendría solo las columnas necesarias para la búsqueda de claves dimensionales, mejorando el rendimiento y la idoneidad para la búsqueda en memoria.

3. Deduplicación

La deduplicación es el proceso de eliminar registros duplicados de una tabla de hechos. Esto puede ocurrir al cargar registros desde una tabla de etapa o al cargar datos desde múltiples sistemas fuente. Es importante definir las reglas comerciales para manejar los duplicados e implementarlas en el proceso de carga.

4. Cargar Tablas de Hechos de Instantánea y Delta

Las tablas de hechos de instantánea capturan el estado de un proceso empresarial en un momento específico, mientras que las tablas de hechos de delta capturan los cambios entre dos puntos en el tiempo. Cargar estos tipos de tablas de hechos requiere comparar la condición de la tabla fuente en diferentes puntos en el tiempo y actualizar la tabla de hechos en consecuencia.

5. Manejo de Índices de Tablas de Hechos

Las tablas de hechos pueden ser muy grandes, por lo que indexarlas puede mejorar el rendimiento de las consultas. Es importante considerar cuidadosamente qué columnas indexar en función de cómo se utilizará la tabla de hechos. Puede ser necesario eliminar y recrear índices para una carga eficiente, especialmente para tablas de hechos grandes.

Conclusión

Comprender y poblar eficazmente las tablas de hechos es crucial para construir un almacén de datos exitoso. Siguiendo los pasos básicos y considerando factores importantes como la partición, las tablas de búsqueda compactas, la deduplicación, las tablas de hechos de instantánea y delta, y los índices de las tablas de hechos, puede garantizar la precisión y eficiencia de su almacén de datos.

Referencias:

1. Poblando Tablas de Hechos (Carga de Almacén de Datos Parte 3) por Vincent Rainardi