为了保证连接后汇总结算的完整准确，需尽量使用一对多的连接关系，汇总时使用一表字段作为维度字段，所以正确答案是A、C。

### 正确答案：**A、C**
（选择 A "一表出维度" 和 C "一对多的连接关系"）

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### 题目解析
**题目背景：**
连接汇总是计算业务指标的核心操作（如计算销售额、用户留存率等）。为保障计算准确性和效率，需遵循数据建模的最佳实践。 实际工作一般遵循"一表出维度,多表出度量"

#### 逐项解析：
1. **A. 一表出维度（遵守）** ✅
- **为什么？**
每个业务实体（如产品、时间、客户）应有**唯一的维度表**存储其所有属性（如产品名称、日期、客户等级）。
- **作用：**
- 避免歧义：例如"产品分类"仅从 `dim_product` 获取，不会与其他表冲突
- 简化分析：BI工具中拖拽维度时无需担心来源混乱
- **反例风险：**
若产品名称同时存在于订单表和库存表，计算"手机类目销售额"时可能因数据源不同导致结果偏差

2. **B. 一表出度量（不应遵守）** ❌
- **为什么？**
度量值（如销售额、库存量）需**按业务过程拆分到不同事实表**：
- 销售指标 → `fact_sales`
- 库存指标 → `fact_stock`
- **关键原因：**
- 业务隔离性：不同过程指标合并会导致数据冗余（如订单和库存混合）
- 粒度保障：避免订单级度量（如销售额）和日志级度量（如点击量）错误关联

3. **C. 一对多的连接关系（遵守）** ✅
- **为什么？**
连接必须是 **维度表（1）→ 事实表（多）**（如 `dim_product` → `fact_orders`）
- **核心价值：**
- 防数据膨胀：避免笛卡尔积（如1个产品对应100个订单，连接后仍是100行）
- 保聚合准确：`SUM(销售额)` 不会因重复关联而翻倍
- **反例演示：**
若产品表错误连接多份订单数据，100元销售额可能被计算为200元

4. **D. 多对多的连接关系（禁止遵守）** ❌
- **为什么？**
直接多对多连接（如 `fact_sales ↔ fact_stock`）会导致：
- **数据灾难**：订单和库存组合爆炸（100订单 × 50库存 = 5,000冗余行）
- **计算错误**：`SUM(销售量)` 因重复关联严重虚高
- **替代方案：**
需通过桥接表或预先聚合解决，但**连接汇总中必须避免**

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> **行业依据**：此解析基于数据仓库黄金标准——Kimball维度建模理论，是阿里/腾讯等企业数仓建设的核心规范。