【发布时间】：2019-02-03 07:04:21
【问题描述】：
DWH中可以直接链接事实表吗？
据我了解，在银河模式中，事实表没有链接，它们只是有共同的维度表。但是，如果有假设直接链接它们的 DWH 模式？
【问题讨论】：
标签： data-warehouse
【发布时间】：2019-02-03 07:04:21
【问题描述】：
答案是明显的否，根据定义，通过事实表中的外键引用的任何表都是维度表。
另一方面，在 Kimballs 模型中，事实和维度之间没有严格的分界线 - 表格可以根据上下文同时扮演这两种角色。
例如，包含服务使用情况的表是一个事实表，其维度包括时间、位置、合约等等。
但合约本身可以建模为事实表，即包含改变合约的交易的表，并具有时间、客户等维度、评级模型等（你可以称之为渐变维度——但这只是事实表的替代描述）。
但最重要的是，如果您的模型连接两个“事实”表很好地描述了业务、稳定、易于加载、抗故障并支持高性能报告查询，那么答案是 明显是的，这是正确的模型。
【讨论】：
不，直接链接事实表是不行的。
首先，如果您正确地为事实表建模，您将无法以有意义的方式链接它们。唯一的例外是具有 1:1 关系的事实表，但问题是 - 也许它们应该从一开始就被建模为一个事实表。
其次，直接链接事实表违背了维度建模背后的核心思想——模型应该反映底层业务的结构。通常，在维度模型中，事实表代表特定的业务流程，维度代表它们的上下文。这是 OLTP 和维度数据库之间的主要区别 - OLTP 系统经过优化，可以高效可靠地捕获事务，而维度模型经过优化，可以查询数据并从中获得商业意义。混淆这两个概念是错误的。
【讨论】：
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如何累积快照事实，其中事实代表保险索赔之类的东西？有时可能存在与索赔相关的事实，该事实的行为有点像维度？这是我能想到的规则的主要例外（无论如何+1！）
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谢谢@Rich！我认为积累快照是一种非常特殊的动物……一方面，它跨越了多个业务流程。另一方面，它本身就是一个独特的业务流程。我仍然试图绕过它。目前，我认为它是一个衍生模型——我首先设计我的基本事实和暗表，然后从它们中积累快照事实。
IMO，即使可以，他们也不应该这样做。事实表通常很大，可能有数十亿行，并且以一定的粒度保存度量。
链接两个或多个事实表可能需要连接数十亿行表，这太昂贵了。
如果您需要链接不同事实表中的事实（所有维度都是通用的），您最好只进行一次连接，存储结果并改用该结果表。如果这可以在 ETL 级别完成，您可以逐批加入，那就更好了。
如果您在两个表中连接事实，其中一个维度是另一个维度的超集，您最好将最细粒度的事实聚合到另一个维度并应用上述解决方案。
如果这两个维度都不是另一个维度的超集，那么您可能需要在一个共同的级别上聚合这两个维度。
我的立场背后的原因是，我宁愿在存储方面有冗余并避免查询时间计算，而不是让我的用户等待很长时间以使这些连接产生结果。此外，非常大的连接需要大量内存，这通常比存储更昂贵。
最后，请记住 DWH 通常具有由 ETL 进程加载的数据。它们成批运行，并且可以在每次运行时检查一致性，这与 OLTP 不同，在 OLTP 中，避免多次写入相同数据对于防止不一致至关重要。
对此有不同的看法，您很可能会对此事有不同的看法。最后，这两种方法都有其优点和缺点，研究两者并选择你最喜欢的一种。
【讨论】：