在Snowflake反规范化视图中是否应保留主键与外键？

结合你的场景（10亿条交易表+小维度表），建议保留product_id和product_category_id这两个整数ID字段，原因如下：

• 性能优化实际有效
  整数类型的数值对比确实比字符串匹配更高效，尤其是在后续用这个视图做过滤或二次关联时。比如筛选特定分类的交易，WHERE product_category_id = 5的执行速度会明显快于WHERE productCategoryName = '家居用品'——字符串需要做字符编码匹配，而整数是直接的数值运算，Snowflake的查询优化器能更精准地做数据修剪（pruning），减少扫描的数据量，在10亿级的数据集上这种差异会被放大。

• 业务灵活性更强
  业务场景中维度名称（比如商品名、分类名）可能会变更（比如品牌更名、分类调整），但ID是稳定的唯一标识。如果视图只保留名称，历史数据的名称会和新数据不一致，用ID做统计或关联则不会受这类变更影响。另外，后续如果需要关联其他依赖ID的表，直接用视图里的ID即可，不用再回源关联底层的维度表，减少查询的关联层级。

• 存储与成本可忽略
  整数类型的存储体积远小于字符串（比如INT仅4字节），虽然Snowflake的视图本身不存储数据，但查询时传输和处理的字段体积更小，不会带来额外的成本负担，反而能降低后续查询的数据传输量。

另外，建议不要用t.*全选交易表字段，而是明确列出需要的字段，再加上ID和名称，这样能避免引入不必要的字段，让视图结构更清晰。示例代码如下：

# 创建优化后的视图
SELECT 
    t.transaction_id, 
    t.customer_id, 
    t.transaction_date, 
    t.amount,
    t.product_id,
    p.productName,
    p.product_category_id,
    pc.productCategoryName 
FROM TRANSACTIONS t 
JOIN PRODUCTS p ON p.product_id = t.product_id
JOIN PRODUCT_CATEGORY pc ON pc.product_category_id = p.product_category_id

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MYK