数据建模：维度设计基础知识（上）

1)尽可能生成丰富的维度属性

2)尽可能多地给出包括一些富有意义的文字性描述

3)区分数值型属性和事实

数值型字段是作为事实还是维度属性，可以参考字段的一般用途。如果通常用于查询约束条件或分组统计，则是作为纬度属性;如果通常用于参与度量的计算，则是作为事实。另外，如果数值型字段是离散值，则作为纬度属性存在的可能性比较大;如果数值型字段是连续值，则作为度量存在的可能性比较大，但并不绝对，需要同时参考字段的具体用途。

4)尽量沉淀出通用的维度属性

有些维度属性获取需要进行比较复杂的逻辑处理，有些需要通过多表关联得到，或者通过单表的不同字段混合处理得到，或者通过对单表的某个字段进行解析得到。此时需要将尽可能多的通用的维度属性进行沉淀。一方面，可以提高下游使用的方便性，减少复杂度;另一方面，可以避免下游使用解析时由于各自逻辑不通而导致口径不一致。