源数据轻微异构时的Data Vault建模方案选型咨询

1. Raw Vault层优先采用单一Hub+Satellite设计 #

Data Vault的核心原则是Raw Vault严格映射源数据，不做业务逻辑过滤或拆分。你的初始方案完全符合这个要求：

• 直接将源表所有字段（包括B2C/B2B/Internal标识）存入HSAT_Order，完整保留源数据原始形态，避免在Raw层引入业务判断。
• 后续在Business Vault或数据集市层，再根据业务需求拆分订单类型、关联已有的H_Customer/H_Vendor Hub，既保证Raw层的纯净性，又满足下游分析需求。

2. 备选Link方案的适用场景 #

若业务存在以下情况，可考虑引入Link表，但需调整设计避免结构重复：

• 订单与客户/供应商的关联关系会独立于订单本身发生变化（比如订单关联的客户后期被修改，需要单独记录关系的变更历史）。
• 需要单独追踪订单与客户/供应商之间的交互属性（比如下单渠道、协议折扣等），且这些属性与订单自身属性的变更频率不同。

注意：不要为了拆分而拆分，若只是为了区分订单类型就引入Link，会导致Raw层冗余（LSAT结构重复），且增加加载复杂度。

3. 内部调拨订单的处理 #

对于内部调拨类型的订单，可在Business Vault层单独构建L_ORDER_INTERNAL Link，关联H_Order和内部部门的Hub（若已存在）；若没有内部部门的Hub，也可在数据集市层通过标识字段单独处理，无需在Raw层提前拆分。

总结 #

• Raw Vault层：采用初始的单一Hub+Satellite设计，保证源数据的完整性和原始性。
• Business Vault/数据集市层：根据业务需求做关联、拆分和逻辑处理，关联已有的客户/供应商Hub，区分订单类型。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Erik