聯名賬戶作爲常見的金融分析場景，蘊含了複雜的模型關係處理，並不是人人都可以輕鬆算對。本文從介紹關係開始，深入淺出向您介紹如何處理聯名賬戶這種最常見的金融分析場景。
常見的關係
1）一對一關係
最簡單的關係是一對一關係。假設您有一個人的姓名列表和一個身份證號碼列表。每個人有且僅有一個身份證號碼，每個身份證號碼能且僅能對應到一個人。
一對一的關係相對較少，因爲往往給定關係的兩邊都不可能與一個且只有一個對應關係匹配。這是一對一關係的其他示例：
- 公民和護照的關係（每個人只有一本來自特定國家/地區的護照，每本護照只能供一個人使用。）
- 國家和國旗的關係（每個國家/地區只有一個國旗，每個國旗僅屬於一個國家/地區。）
- 配偶關係（每個人只有一個配偶。）
2）一對多關係
一種更復雜（但也更常見）的關係是一對多或多對一關係。例如，如果您有一個藝術品清單和一個博物館清單，則每個藝術品只能一次位於一個博物館中，但是每個博物館可以擁有許多藝術品。
同時類似這樣關係的例子還有很多，例如：
- 人員地址（每個人可以住在一個地址，但每個地址可以容納一個或多個人。）
- 主人寵物（每隻寵物都有一個主人，但每個主人可以擁有一個或多個寵物。）
- 農民設備（每臺農用設備由一個農民擁有，但是每個農民可以擁有許多設備。）
3）多對多關係
最後，實體也可以具有多對多關係。假設您有一個圖書清單和一個作者列表，每本書可能有一個或多個作者，並且每個作者可能寫了多本書。這時就形成了多對多關係。
並且這種關係看似特殊，但是卻很常見，商業活動中存在着許多這類場景，例如：
- 在醫院場景中，每個醫生會爲多個病人看病，同時病人也會到多個醫生處就診，醫生和病人之間就存在多對多關係；
- 在零售和快餐場景中，每張訂單關聯多張優惠券，同時優惠券也可以在多個訂單中使用，那麼訂單和優惠券間就存在多對多關係；
在學校場景中，每一名學生會學習很多門課程，同時一門課程會有很多名學生學習，那麼課程和學生之間同樣存在着多對多關係。
像這類多對多關係還有很多，下文將進一步介紹一些典型的多對多關係場景。
聯名賬戶場景
聯名賬戶是一個非常典型的多對多關係的業務場景：該場景中有一個事實表，該表記錄了每個賬戶的每一筆交易明細，同時，又存在賬戶信息、客戶信息和日期信息三張維度表。典型的模型樣例如圖所示。
由於存在聯名賬戶，所以一個賬戶可能對應多個客戶，同時一個客戶又會對應多個賬戶。這就爲分析提出了更高的要求。例如，我們在樣例數據中創建了4個客戶和6個帳戶。每個帳戶都關聯一個或多個客戶，每個帳戶在2005年11月30日的交易金額均1000元。
但是當進行客戶層面的統計時，很容易就能發現，每個客戶交易金額的小計等於屬於其對應賬戶的交易金額的總和，但是對於總計交易金額，由於僅存在6個賬戶，每個賬戶的交易金額均爲1000元，所以總計交易金額爲6000元，並不是各個客戶金額小計的總和。這裏需要對重複計算的賬戶，進行去重計算，這就是多對多關係的特別之處。
實現方式
那麼如何處理這種複雜而常見的多對多關係的模型呢？Kyligence產品提供了MDX數據集的建模能力，能夠輕鬆的支持多對多的分析場景。用戶僅需通過簡單的設置，無需任何代碼即可定義多對多關係。僅需進行如下設置，即可完成一對多對多關係的定義。
用戶在最終分析時不需要關係底層的數據結構和數據關係，僅需要直接進行拖拽分析即可。
結論
本文介紹了建模時各類表與表間的連接關係，討論了常見的使用場景。並基於聯名賬戶場景詳細的解釋了多對多關係計算的重點。即使在大數據時代的今天，這些複雜的場景仍然隨處可見，是現代OLAP需要具備的高級建模能力。Kyligence產品能夠很好的支持多對多關係，既能夠實現海量數據的快速響應，又能支持OLAP分析所需的各種複雜連接關係。如需瞭解更多，請點擊閱讀原文，查看詳細Demo 視頻。
