BI 系统中为什么会有很多快照表?

观察一些大型用户的BI系统，经常会发现数据仓库中有很多快照表。如某交易业务的BI系统，交易明细表很大，被按月存储成多个分段表。还有一些相对不太大的表，计算时要和交易明细表关联，比如客户表、雇员表、商品表等等。每个月底，这些表的完整数据都会被存储成快照表，用于匹配当月的交易明细分段表。

为什么会有这么多看似很冗余的快照表存在呢？

这个交易明细表就是常说的事实表，是用来存储发生事件的数据表，数据量会随着时间不断增长。除了交易明细表之外，订单表、保险单表、银行帐户存取记录表等也都是事实表。事实表中会有一些代码字段和其它表关联，比如上面说的交易明细表通过客户号、雇员号、商品号分别关联客户表、雇员表和商品表。再比如订单表通过产品号字段关联产品表、银行帐户存取记录表通过帐号字段关联帐户表等等。这些和事实表关联的表称为维表，下图中的交易明细表与客户表就构成了事实表和维表的关联关系：

事实表关联维表的目的，是需要用维表的字段参与计算。例如交易明细表与客户表关联后，就可以按照客户所在城市来分组汇总交易金额、交易笔数等。

维表的数据相对比较固定，但仍然也会有修改。维表数据变动后，事实表中新产生的数据不受影响。而事实表以前的历史数据则可能和维表的新数据不匹配。这时，如果用事实表的老数据，去关联维表的新数据，就会出现错误的情况。

例如，编号为B20101的客户James，原先在纽约居住，产生了一些交易记录。到了2020年5月15日，James搬家到芝加哥，又产生了一些新的交易明细记录。如果我们直接将客