1. 概述

对于不同粒度事实表一同分析的场景，可以通过定义数据关系，在分析时支持保留每个表的详细级别数据，使数据查询实现先聚合后关联，并规避数据膨胀和性能问题。

2. 操作流程

您可以在普通数据模型的基础上开启关系，即增加一个关系层，也可以直接在原始的物理表上进行关系模型的创建。

3. 操作步骤

3.1 开启关系模型

在数据模型编辑界面左上角开启关系模式，显示关系模式已开启，数据模型进入两层结构：第一层关系；第二层联接。

若表配置区已经存在多个物理表进行联接，则将多个物理表的联接结果作为第一个逻辑表。

3.2 在「关系」层配置逻辑表之间的关联

（1）配置逻辑表之间的关联字段
类似于数据模型的创建，拖入两张表时，若它们在原数据库中存在外键关联，则会自动进行关联；若无外键，系统会自动将两张表中相同名称的字段设置为外键进行关联。您可以在此自行添加/修改/删除关联字段。

（2）高级设置
关联时，您可以在此处配置逻辑表的基数和引用完整性。例如下图，“订单表”和“销售人员表”关联时，基数用来度量“订单表”中，公共字段“地区”的值在“销售人员表”中可以对应的行的数量；引用完整性用来度量“订单表”的行在“销售人员表”中是否具有匹配行。

• 配置逻辑表的基数：确定当前表跟其他表关联时，关联和聚合的先后顺序
  如果公共字段的值不唯一，即“地区”的多个值可以与“销售人员表”中的多个行对应，请选择“多”，如果您不清楚字段的对应情况，也请选择“多”，当前表跟其他表关联时会先聚合再关联；
  如果确定公共字段的值是唯一的，请选择“一”，当前表跟其他表关联时先关联再聚合。
  
• 配置引用完整性：确定表联接的类型
  如果公共字段中的某些值在另一个表中没有匹配项，即“地区”的某些值可能在“销售人员表”中没有对应的行，请选择引用完整性为“某些记录匹配”，如果您不清楚匹配情况，也请选择“某些记录匹配”，表join时为外部联接；
  如果公共字段中的值确定在另一个表中都具有匹配项，请选择引用完整性为“所有记录匹配”，表join时为内部联接。
  

3.3 在「联接」层配置物理表之间的关联

在某个逻辑表右下角的下拉菜单中点击编辑表或者直接双击逻辑表，可进入第二层，进入该逻辑表的内部联接配置，您可以配置物理表之间的联接类型和关联字段，操作与普通数据模型相同。

4. 其他说明

4.1 开启关系模型后的数据视图

（1）在第一层关系，只允许选择一个逻辑表，查看该逻辑表的数据视图，默认选择第一个逻辑表（用户可切换成其他逻辑表）。

（2）在第二层，进入某个逻辑表的内部联接时，字段视图、数据视图只展示该逻辑表的部分；模型筛选器、维值加速、批量设置也只展示该逻辑表的部分；添加时，也只可添加该逻辑表的部分。

4.2 开启关系模型后计算字段的处理逻辑

（1）若计算字段只依赖某一张逻辑表，则归属于该逻辑表，在该逻辑表的字段视图、数据视图中会展示该计算字段；

（2）若计算字段依赖多张逻辑表或者不依赖任何逻辑表（比如一个常量计算字段），则只在全局的字段视图中展示，不在任何一个逻辑表的字段视图、数据视图中展示；

（3）开启关系模型后，字段按照“表分类”展示时，是按照逻辑表进行分类展示。

4.3 开启关系模型后的功能限制

（1）报告图表：最高(前n项)和最低(前n项)的条件格式功能无法使用；

（2）表格支持显示翻页器，但翻页器不显示总页数；

（3）选择开启关系的模型进行取数，不支持生成分析报告；

（4）若选择开启关系的模型进行取数，则不支持创建关联模型；若使用没有开启关系的模型进行取数，则创建关联模型的时候不支持选择关系模型；

（5）表格组件度量默认为聚合，自动勾选聚合度量，不允许修改；

（6）使用关系模型时，禁用大数据量导出功能；

（7）关系模型下暂不支持物化视图和复杂报表。

5. 应用案例：直播电商计算GPM指标

直播电商场景下，比起GMV，大家更关心GPM（千次曝光成交量）指标，该指标的计算公式：

GPM=（GMV/曝光PV）*1000

GMV，即商品的成交金额，该数据存在商品的交易表中（如表1），而曝光PV则在商品的曝光数据表中（如表2），因此需要将商品交易数据跟商品曝光数据关联在同一个数据模型里，才能计算出商品的GPM。
表1.商品交易数据表样例：

表2. 商品曝光数据表样例：

而当我们需要把商品交易数据跟商品曝光数据用商品id字段直接关联(Join)，就会产生数据膨胀：

因为表1是订单粒度的，同一个商品id存在多笔订单，一个商品id会对应多条记录。而表2是商品粒度的，一个商品id只会有一条记录。两个表用商品id进行关联(Join)后，表2中的曝光PV指标就会产生膨胀——“p0001”这个商品id在表1中出现过6次，表2中的曝光pv数据汇总后就会放大6倍（如下图），这样计算得到的GPM则会比真实值小很多：

虽然，可以先将表1按照商品id粒度聚合，再跟表2进行关联，如此不会发生数据膨胀的问题。但是表1中的sku、订单等粒度的信息也在聚合的过程中丢失了。无法在分析的过程中下钻到sku或者订单粒度查看交易数据。
利用关系模型功能，则可以很好地解决上述问题：

• 步骤1：新建一个数据模型，打开“关系模型”的开关
  

• 步骤2：拖入要分析的“商品交易数据表”、“商品曝光数据表”
  

• 步骤3：在报告模块引用该数据模型，并进行数据分析
  拖入商品id、成交金额、曝光PV和GPM，可以发现曝光PV指标展示的值是正确的，未发生数据膨胀，由此得到了正确的GPM：