Fatos Aditivos
No coração de qualquer Tabela Fato existe uma lista de fatos que representam medidas. Como a maioria das Tabelas Fato são grandes, com milhões ou até bilhões de registros, dificilmente utilizaremos um único registro para responder a alguma questão de negócio. Ao invés disso, geralmente recuperamos uma grande quantidade de registros, comprimidos em um formato amigável de soma (adição), contagem, média, valor máximo, valor mínimo, etc. Mas por questões práticas, o formato mais utilizado, de longe, é a soma. Deste modo, sempre que possível, devemos armazenar fatos aditivos (que permitam a soma). Deste modo, no exemplo da mercearia, não precisamos armazenar o preço unitário de um produto. Pois conseguiremos este valor simplesmente dividindo o valor da compra (dollar sales) pela quantidade comprada (unit sales) (KIMBALL e ROSS, 2010).
Alguns fatos, como saldos bancários e níveis de estoque, representam intensidades difíceis de expressar em um formato aditivo. Neste caso, tratamos este tipo de fato semi-aditivo como se fossem aditivos, mas antes de apresentar a informação para usuários de negócio, dividimos a resposta pela quantidade de períodos para termos o resultado correto. Esta técnica é chamada de média sobre o tempo (averaging over time) (KIMBALL e ROSS, 2010).
Algumas Tabelas Fato representam medições de eventos sem fato, esse tipo de tabela é chamada Tabela Fato sem Fato (factless fact tables). O exemplo clássico é o registro de atendimentos de estudantes de uma determinada turma para um dia em particular. As dimensões podem ser “dia”, “estudante”, “professor”, “curso” e “local”, mas veja que não há uma métrica claramente definida (KIMBALL e ROSS, 2010).