裂缝陷阱：
在星型模型中，当两个或多个事实表通过一个公共维度间接连接，但事实之间的直接关系没有明确界定时，就会出现设计上的问题。
例如，考虑这种数据库模式，其中包含一些这样的表：
• 销售表，（事实表）
• 发货单 (事实数据表)
• 时间维度（维度表）
在销售和发货之间没有直接联系但两者都有关联的时间属性的情况下，结合两者的查询可能会导致误解。
为什么会这样：
这个错误是因为事实表之间没有直接连接的路径，由于查询中出现了笛卡尔乘积。
如何处理：
• 建立直接关系：引入中间表来连接事实数据表。
• 上下文筛选：利用上下文筛选器来确保连接正确。
例子解释 ：
• 引入一个中间表来连接销售表和出货表，或调整查询以确保维度表和事实表的正确连接。
简而言之:
裂缝陷阱（Chasm Trap）就是一个例子，因为多个事实表之间没有直接联系，因此无法给出数学上准确的结果。
解决方法：通过直接关联或上下文筛选，确保数据检索准确。
裂隙陷阱示例和示意图
场景设定
考虑以下星型模式中的表：（注：这里的“模式”指的是星型模式）。
1. 时间轴：
时间ID（主键（数据库））
• 日期(rì qī)
• 月
• 年
2. 销售表（事实表）
• 销售ID（唯一键）
• 外键：时间ID
• 产品ID
• 销售金额
3. 发货（表）:
• 运单ID（主键）
• 时间ID（外键）
• 产品ID号
• 发货运量
哎呀，有个问题：
销售表和发货表之间没有直接关系。这两张表都是通过时间这一维度间接相连的。如果同时查询销售和发货的数据，可能会导致所有可能的组合，从而产生不准确或过度膨胀的结果。所以结果可能不准确。
SELECT
t.Date,
s.SalesAmount,
sh.ShipmentQuantity
FROM
Time t
JOIN
Sales s ON t.TimeID = s.TimeID
JOIN
Shipments sh ON t.TimeID = sh.TimeID
WHERE
t.Date = '2024-07-28';
-- 此查询用于获取2024年7月28日的销售金额和发货数量。问题来了：
上述查询可能会在同一时间段将多个销售记录和多个发货记录错误地关联在一起，导致不正确的汇总。
解决办法
为了解决数据断层问题，你可以为事实表之间建立直接连接，或者利用上下文过滤器来确保数据检索的准确性。下面是一种解决方法：
1. 创建一个桥表：
• 创建一个将销售数据和发货数据结合起来的桥接表（或称桥梁表）。
2. 调整模式架构 ：
注：此注释已移除，以保持翻译简洁直接。根据专家建议，调整为“调整模式架构”以更准确地反映原句“Adjust the Schema”的意思，并保持术语在文档中的一致性。