\"中的账户活动事实表针对每项记录，旨在揭示如何撰写能被广泛引用的科学论文及获取资金支持的研究提案。\

在对应周期内的最后的值。例如，在图 6.5 中账户和机构维度的代理键应该是周 期期末的值，尽管在该周期内账户和机构的描述可能改变。这些中间代理键在月 度周期快照中并不出现。 周期快照事实表可以完全知道数据的分布，在图 6.5 中的账户活动事实表每 月每账户有一个一条记录。只要账户还在活跃，应用就可以假定每个查询中涉及 不同的维度。 发布给最终用户应用使用的事实表可以预测数据分布，但是原始的源表却不 能。你需要将周期快照事实表的主要维度和原始的源表进行外连接来确保你为 每种合理的键组合生成了记录，即使其中一些在当前的加载过程中还没有出现。 周期快照事实表和那些交易粒度表有着同样的加载特性。当数据加载到数据 仓库过程中，在每个周期性加载过程中所有的记录将按照最近的时间分区进行集 合分布。 然而，对于周期快照事实表的维护策略有两点细微的不同。传统的策略是当 周期过去后，一次性的加载所有的记录。进一步的，周期快照维护了一个当前紧 迫滚动周期。图 6.5 银行事实表可以有 36 个固定的时间周期，表示了过去 3 年 的活动，另外还有一个特殊的第 37 个月，其记录在当前周期的每天晚上进行增 量更新。如果最后一天的数据按照通常的方式正确的加载，那么第 37 个月的统 计数据就是正确的。如果最后的周期快照不同于最后一天的加载，那么这个策略 就不再吸引人了，因为 behind-the-scenes 后台总帐的调整在月末结账过程没有在 常规的数据下载中得到反映。