在数据仓库的雪花模型（Snowflake Schema）中，通常说的“拆分事实表”并不是像维表那样做规范化拆分，而是对事实表按某些维度或业务过程进行拆分（分事实表）。这么做的原因主要有以下几点：
不同业务过程关心的维度不同。例如：
如果强行放在一张大事实表里，很多行会出现大量 NULL（如下单记录没有支付信息）。
拆分后：下单事实表、支付事实表、退款事实表各自只保留相关字段，数据更紧凑。
事实表必须保持统一粒度。如果业务过程粒度不同：
不能混在一张表里，否则会破坏聚合正确性。
拆分是满足多粒度建模的必要手段。
雪花模型本身是对维表做规范化拆分（如“日期维→年/季/月维”）。
而“拆分事实表”是**多维模型设计原则（Kimball）**的一部分，常与雪花模型配合使用：
雪花模型中“拆分事实表”，本质是为了按业务过程分离不同粒度和维度的事实，减少稀疏性、提升性能、保证模型正确性。
如果你愿意，我也可以用一张具体电商例子（订单/支付/退款）画个简版雪花模型结构来说明。
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