我有描述[events]和[event_segment]以及[event_staff]的事实表。
[events]由许多[event_segment]组成 - 例如＆＃39;介绍＆＃39;，＆＃39;预检＆＃39;第一阶段＆＃39;，＆＃39;第二阶段＆＃39; [events]的密钥（即粒度唯一id）是[event_ref]，但[event_segment]的密钥（即唯一标识符）是复合的 - [event_ref]和[segment_order]
[event_staff]有很多人员参加1个活动，因此唯一身份证是[event_ref]和[staff_id]的合成
有几个一致的尺寸 - 例如日，地点等。
我正在努力决定这个数据的模型，因为我希望能够轻松比较3个表中的汇总事实，特别是在报告中。即count（[staff]）vs sum（[event_segment_duration]）其中[staff_type] =＆＃39; basic＆＃39;和[event_segment_type]！=＆＃39;清理＆＃39;
因为有很多工作人员参加活动，很多细分活动，但我不能将工作人员绑定到我必须在[event_ref]上分组的部分。
这＆＃39;有效，但是它会加入（正好分组）事件，因为它会破坏Kimball /数据仓库标准吗？
另外，[event_ref]表中是否应该存在[event_ref]，因为它应该是代理键，因此无法进行分组？
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我认为你没有违反任何标准。
您刚刚遇到另外两个具有不同粒度级别的事实表。
在我看来，您可以将该细分视为事件的子项，因此您可以考虑事件维度的细分部分。
工作人员只是一个不同的维度（将维度拆分为多个孩子从来都不是一个好主意），而且工作人员维度的最低级别不符合事件1的最低级别。
这是一个普通的真实单词场景，它非常频繁，你可以想象一个足球队，你可以有一些与Player s（孩子）相关的游戏统计数据，其中一些与Team相关联（父母），还有一些其他信息，比如为每个Game（不同维度）销售的门票，这些信息无法与特定玩家相关联，但肯定有更多细节，而不仅仅是Team级别。