8、不同粒度事实表的处理与跨表分析

不同粒度事实表的处理与跨表分析

1. 不同粒度事实的问题

当两个或多个事实描述具有不同粒度的事件时，它们代表不同的业务流程。例如，销售部门可能有以下业务需求：
- 按日期、客户和产品分析订购数量。
- 按日期、客户、产品和托运人分析发货数量。

这里发货数量多了一个维度细节——托运人，这一信息仅适用于发货，不适用于订单。

1.1 单事实表的困境

尝试使用单个事实表（如 sales_facts ）来满足这些需求会带来诸多问题。该事实表的粒度要求按天、产品、客户以及可选的托运人记录订单、发货或两者。这种表述中“或”的存在就预示着问题的出现。

为了处理有订单但无发货的情况，设计中会在托运人维度添加一个特殊行，其代理键值为 0。当用户分析单个流程（如发货）时，报告中会出现大量值为 0 的行，还包含隐晦的托运人名称“[ not a shipper ]”，这会让业务用户感到困惑。而且，当订单和发货在同一天针对同一产品和客户发生时，需要存储两行数据，一行对应订单（无托运人数据），另一行对应发货（无订单数据），订单和发货永远不会记录在同一行。

另一种单事实表设计允许无托运人的事实表行使用 NULL 键，但这会进一步加剧报告难题。当托运人表参与查询时，多余的行可能会消失，但当托运人表不参与查询时，零值事实又会出现。此外，允许 shipper_key 为 NULL 值在同时研究订单和发货时需要不同的连接配置，难以限定特定的托运人类型。

1.2 多事实表的优势

当两个事实具有不同粒度时，将它们放在不同的事实表中可以避免