这里用一个餐厅的数据为例，简单阐述粒度对维度表和事实表的重要性。
在餐厅中，维度表可以包括时间、地点、厨师、原料等属性，而事实表可以包括销售额、菜品数量、成本等数据。粒度是由维度表中的属性所决定的，具体来说，每个维度属性的不同取值就对应了不同的粒度。比如在时间这个维度中，不同的时间粒度可以是年、月、日、时等等。
为什么事实表和维度表粒度要一致
首先，粒度对维度表的重要性体现在数据的分析和查询方面。以时间维度为例，如果选择了年粒度，则数据分析和查询时只能看到每年的销售情况，无法看到更详细的月份和季度的销售情况。如果选择了月粒度，则可以看到更详细的销售数据，但无法看到每天的销售情况。因此，维度表的粒度需要根据具体的数据分析和查询需求来选择，以便能够更好地满足分析和查询的需要。
其次，粒度对事实表的重要性体现在数据精度和数据量的控制方面。如果粒度过细，事实表中记录的数据量将非常大，难以处理和分析。比如在菜品销售的数据仓库中，如果将粒度定位到每一道菜品的销售情况，则事实表中将会记录大量的销售数据，而且这些数据可能存在冗余，导致数据的存储和分析效率降低。相反，如果粒度过于粗略，则可能会丢失一些重要的数据细节，导致分析结果不准确。因此，选择合适的粒度可以控制数据量的同时保持数据精度，更好地支持数据分析和决策。
最后，粒度对维度表和事实表的重要性还体现在数据质量方面。如果维度表和事实表的粒度不一致，或者维度表和事实表中的粒度没有被正确匹配，可能会导致数据冗余和不一致性等问题，降低数据的质量和可靠性。因此，在进行维度建模时，需要确保维度表和事实表的粒度一致，并进行精细的数据清洗和匹配。
维度表和事实表粒度不同的后果
粒度不一致可能会导致维度表和事实表之间的匹配不准确，进而影响数据的质量和可靠性。
- 时间维度粒度不一致
如果在维度表中使用了年份和月份两个时间属性，而在事实表中只记录了年份的销售额和数量，就会导致事实表中的数据与维度表不匹配。比如，在查询某一年某一月的销售额时，由于事实表中只有年份的数据，就会导致查询结果出现不准确的情况。
- 地点维度粒度不一致
如果在维度表中使用了城市和区县两个地点属性，而在事实表中只记录了城市的销售额和数量，就会导致事实表中的数据与维度表不匹配。比如，在查询某一区县的销售额时，由于事实表中只有城市的数据，就会导致查询结果出现不准确的情况。
- 厨师维度粒度不一致
如果在维度表中使用了厨师和菜品两个属性，而在事实表中只记录了菜品的销售额和数量，就会导致事实表中的数据与维度表不匹配。比如，在查询某一厨师做的某种菜品的销售额时，由于事实表中只有菜品的数据，就会导致查询结果出现不准确的情况。
- 原料维度粒度不一致
如果在维度表中使用了原料和菜品两个属性，而在事实表中只记录了菜品的销售额和数量，就会导致事实表中的数据与维度表不匹配。比如，在查询某种原料用于某种菜品的销售额时，由于事实表中只有菜品的数据，就会导致查询结果出现不准确的情况。
什么样的数据可以作为粒度
比如订单信息，支付状态和订单状态通常不应该作为维度设计。因为它们代表的是事实表中的状态信息，通常不会出现在分析的行或列中，而是作为事实表的属性或维度表的属性，与其他维度属性和指标一起用于分析和查询。
订单状态和支付状态是动态的、随时发生变化的状态信息，例如“待付款”、“已付款”、“待发货”、“已发货”等，而维度通常应该包括静态的、稳定的属性，例如客户、时间、产品等。
粒度指的是数据的细粒度程度，通常是指数据的最小可用单元，即一个数据记录所涵盖的细节层次。例如，对于销售业务，粒度可以是每个订单、每个产品或每个客户。粒度的选择会直接影响到数据的查询性能和数据分析的精度。
属性则是指数据记录的特征或性质，通常是指与一个实体相关的特征或属性。例如，在一个客户维度表中，属性可以包括客户姓名、性别、年龄、地址等信息。属性的选择通常需要根据业务需求来确定，以支持对数据的更深入的分析和决策。
哪些数据可以作为粒度
粒度的定义应该根据具体的业务需求和数据可用性来确定。在定义粒度时，需要综合考虑查询性能、数据准确性和数据可用性等因素。
具体来说，可以将以下数据作为粒度：
- 时间：可以根据时间粒度来对数据进行分析，例如每天、每周、每月、每季度、每年等。
- 地理位置：可以根据地理位置粒度来对数据进行分析，例如国家、省份、城市、街道等。
- 产品/服务：可以根据产品或服务粒度来对数据进行分析，例如每个产品、每个服务或每个SKU。
- 客户：可以根据客户粒度来对数据进行分析，例如每个客户、每个账户或每个用户。
- 交易/订单：可以根据交易或订单粒度来对数据进行分析，例如每笔交易、每个订单或每个交易行为。
