在BI（商业智能）中，事实表是存储业务数据的表，用于支持分析和报告。在事实表设计中，不兼容的粒度是指在同一个事实表中存在不同粒度的数据。这可能会导致数据不准确和分析结果不一致的问题。以下是一些解决方法和代码示例：

1. 分离不兼容粒度的数据：将不兼容粒度的数据分开存储到不同的事实表中，每个事实表都有其自己的粒度。这样可以确保数据的准确性和一致性。

-- 创建事实表1（高粒度）
CREATE TABLE fact_table1 (
    date date,
    product_id int,
    sales_amount decimal
);

-- 创建事实表2（低粒度）
CREATE TABLE fact_table2 (
    month date,
    product_id int,
    total_sales_amount decimal
);

2. 聚合数据到相同粒度：如果不兼容粒度的数据是可以聚合的，可以通过聚合操作将其聚合到相同粒度。这样可以确保数据的一致性，并减少不必要的复杂性。

-- 创建事实表（聚合后的粒度）
CREATE TABLE fact_table (
    date date,
    product_id int,
    total_sales_amount decimal
);

-- 聚合数据并插入到新的事实表中
INSERT INTO fact_table (date, product_id, total_sales_amount)
SELECT date, product_id, SUM(sales_amount)
FROM original_fact_table
GROUP BY date, product_id;

3. 使用维度表进行关联：如果不兼容粒度的数据无法聚合，并且需要同时使用它们进行分析，可以使用维度表进行关联。维度表可以包含所有可能的维度组合，以支持多个粒度的数据分析。

-- 创建维度表
CREATE TABLE dimension_table (
    date date,
    month date,
    product_id int
);

-- 关联维度表进行查询
SELECT d.date, d.month, d.product_id, f1.sales_amount, f2.total_sales_amount
FROM dimension_table d
LEFT JOIN fact_table1 f1 ON d.date = f1.date AND d.product_id = f1.product_id
LEFT JOIN fact_table2 f2 ON d.month = f2.month AND d.product_id = f2.product_id;

以上是几种解决BI事实表设计中不兼容粒度的方法，并包含了相应的代码示例。具体的解决方案应根据实际情况和需求进行选择。