度量值让维度出现笛卡尔积

度量值让维度出现笛卡尔积你有没有过这种经历？明明是在做分析，按理说只要把维度拉进来，度量放进去，事情就应该一目了然了。

但偏偏这时候，眼睛一眨一睁，哗啦一下，数据的行数猛地翻了几倍。

你一看，原本的数据就是几十条，怎么一出笛卡尔积，立马几千几万行出来，吓得你直接想把电脑关了。

这到底是怎么回事呢？嘿，别急，咱们慢慢聊。

笛卡尔积是个什么鬼？说白了，它就是在数据的维度之间搞了个“大杂烩”。

想象一下，两个数据表，一个是产品信息，另一个是销售员信息。

你本来想要找出每个销售员卖每个产品的情况。

结果，你一不小心把它们都放在同一张表里，程序就乖乖地把每个销售员和每个产品都搭配了一遍，结果一来，你就从几百条数据一跃而成了几千条。

你是不是在心里默念“这也太疯狂了吧”？对呀，这就是笛卡尔积的威力。

好吧，说得再具体点。

你想象一下，如果你有一个包含了10个产品的表，还有一个记录了5个销售员信息的表。

如果你不小心做了笛卡尔积，那最终的结果就是——你会得到10 * 5 = 50条数据！但如果你只是想做一个普通的交叉查询，结果就跟做了场“马戏表演”一样，出来的数据完全没有意义，还可能让你头痛到爆炸。

你就算花了几天时间去分析，最后发现结果根本没帮你解答问题。

这种事就像是你去餐馆点了一个大碗面，最后端上来的却是一个大锅盖饭，外表看着挺丰富，实际上，啥都不合口味。

这到底是怎么一回事呢？其实笛卡尔积的发生，多半是因为你把维度字段与度量字段放到一起，或者没有好好设置筛选条件。

通常来说，度量值本来应该和维度分开，咱们做数据分析时，最常见的做法就是将维度用来切分数据，然后用度量来进行计算，比如求和、计数、平均值之类的。

但如果你不小心让它们一起搭配，咱们平时说的“丢了
西瓜捡芝麻”，就是这种情况了。

那笛卡尔积就会随之而来，你一看结果，简直就是个“数据洪流”。

有时候你甚至可能在不知不觉间踩了个坑，明明只要用几个字段就能做出准确的分析，结果一心想着“只要加得多，数据就能更丰富”，就跑去加了更多的维度。

你想表达的意思是：把事情做得更全面一点。

结果呢？反而让数据变得复杂，混乱得不堪入目。

你一打开报表，那些从天而降的行数就像万马奔腾，吓得你怀疑人生。

这种感觉，就像你明明要加点调料，结果不小心撒了整瓶盐，最后咸得直打哆嗦。

别着急，问题能解决的！要避免笛卡尔积的困扰，第一步就是要理清维度和度量的关系。

记住，度量应该是用来量化数据的，而维度则是用来切割数据的。

所以，你可以适时地对维度和度量做一些筛选，尤其是在大数据量的情况下，减少不必要的重复计算，避免让笛卡尔积“作妖”。

搞清楚每个字段的角色，避免把它们搞成一锅粥，结果数据反而变成了“食之无味”的负担。

这时候你也许会想，“那是不是每次都要小心翼翼地避免笛卡尔积呢？”其实并不一定。

笛卡尔积有时候也是可以利用的，譬如你想要计算某个维度组合下所有可能的情况，或者在多维分析时，笛卡尔积反而能帮你生成更复杂的数据模型。

只不过，你得清楚自己想要的到底是什么，明白结果可能带来的后果，避免掉进“多维陷阱”里。

度量值和维度的搭配，犹如调味品和食材的组合，必须要合适。

你要知道什么时候“放点儿糖”，什么时候“撒点盐”，什么时候“轻轻一搅”，才能做出完美的菜肴。

要不然，数据一乱，分析就不靠谱，反而成了“无用功”。

所以，下次做分析的时候，先想清楚你的目标，然后轻松一点，避免一不小心让“笛卡尔积”成了你的数据噩梦！。