累积快照事实表是什么
累积快照是 Kimball 三类事实表中的第三种（另两类是事务事实表与周期快照），它在一个流程实例上记录各里程碑时间戳与当前阶段：一笔订单的下单、支付、发货、签收时间各占一列，流程每推进一步就更新同一行。它回答的是「这条流程走到哪了、每段用了多久」，是阶段耗时分析、漏斗转化与超时监控的基础表。
基本信息
| 粒度 | 一个流程实例一行（订单、工单、审批单） |
|---|---|
| 结构 | 多个里程碑时间戳列 + 当前阶段 + 若干度量 |
| 更新方式 | 阶段推进时更新同一行，属于可变事实表 |
| 典型度量 | 各阶段耗时、总时长、是否超时 |
| 对比周期快照 | 周期快照看某一刻的存量，累积快照看一条流程的全生命周期 |
| 不支持 UPDATE 时 | 用新增分区加合并取最新的方式模拟，需保证合并逻辑幂等 |
典型使用场景
- 履约时效分析：从支付到发货、发货到签收各段耗时的分布
- 阶段漏斗：各阶段之间的转化率与流失节点定位
- 超时监控：承诺时限内未推进到下一阶段的订单清单
- 流程瓶颈分析：找出耗时最长的环节，为优化提供依据
- 客服支持：单笔订单当前处于哪个阶段、已停留多久
订单累积快照
订单累积快照
CREATE TABLE fact_order_flow (
order_id BIGINT, user_sk BIGINT,
create_ts TIMESTAMP, pay_ts TIMESTAMP,
ship_ts TIMESTAMP, sign_ts TIMESTAMP,
current_stage STRING
) PARTITIONED BY (dt STRING);
-- 只补空白列，天然幂等：重复执行不会把已推进的阶段改回去
UPDATE fact_order_flow
SET pay_ts = '2026-10-11 10:20:00', current_stage = 'paid'
WHERE order_id = 1001 AND pay_ts IS NULL;阶段耗时与超时清单
阶段耗时与超时清单
-- 各阶段耗时：仅统计已完成的阶段
SELECT dt,
AVG(TIMESTAMPDIFF(MINUTE, create_ts, pay_ts)) AS pay_min,
AVG(TIMESTAMPDIFF(MINUTE, pay_ts, ship_ts)) AS ship_min
FROM fact_order_flow
WHERE dt = '2026-10-11' AND pay_ts IS NOT NULL AND ship_ts IS NOT NULL
GROUP BY dt;
-- 超时清单：已支付但 24 小时未发货
SELECT order_id, pay_ts, current_stage
FROM fact_order_flow
WHERE dt = '2026-10-11'
AND pay_ts IS NOT NULL AND ship_ts IS NULL
AND pay_ts < DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 24 HOUR);三类事实表对照
| 类型 | 一行代表 | 典型用途 |
|---|---|---|
| 事务事实表 | 一次业务事件 | 发生额、笔数等可加度量 |
| 周期快照事实表 | 某周期某实体的状态 | 存量分析、日均余额 |
| 累积快照事实表 | 一个流程实例的全生命周期 | 阶段耗时、漏斗、超时监控 |
更新语义必须幂等：只补空白时间戳，不做无条件覆盖，否则重跑会把已签收的订单打回发货中，时效指标随之全部失真。
存储引擎不支持 UPDATE 时（部分 Hive 表），可以按天新增分区保存最新状态，查询时取最新分区；代价是要保证合并逻辑幂等，且读取端必须知道去哪一天取数。