1 概述

在数据建模的过程中，会自动区分“查询”输出的字段，如果是非数值型则会直接被区分为”维度“，如果是数值型(排除编号之类的数值型字段)则会自动标记为“度量”

如果是维度，可以在此基础上重新进行目录归集，层次划分，以及将维度字段手工标记为度量；

• 维度的目录归类：使用目录的方式对字段进行“分类”，比如在模型中加入了一个已处理好大宽表

  因字段个数很多，为了方便业务人员使用，依据产品属性来归类

• 用于将不同的维度字段重新组合，且字段一旦拖拽到新目录下，则该字段在原目录中被移除。
• 维度的层次划分：用于将不同的维度字段按照层次级别的方式进行组合，这种层次级别通常是基于业务或分析需要拟化出来的一种结构，因此即使字段拖拽到层次结构下，原目录中该字段依然存在。维层次的结构是数据模型在应用时实现维度钻取的前提条件。

字段看作维度字段，我们可以在此基础上重新进行目录归集，层次划分，以及将表示度量的字段进行标记。

1、维度的目录归集：用于将不同的维度字段重新组合，且字段一旦拖拽到新目录下，则该字段在原目录中被移除。

2、维度的层次划分：用于将不同的维度字段按照层次级别的方式进行组合，这种层次级别通常是基于业务或分析需要拟化出来的一种结构，因此即使字段拖拽到层次结构下，原目录中该字段依然存在。维层次的结构是数据模型在应用时实现维度钻取的前提条件。

数据模型的维层次结构实现了在自助仪表盘应用时的钻取功能，并且钻取是按照层次的顺序上钻或下钻。详情请参见：钻取应用。

维层次结构通常是按照先大类再小类的层次顺序结构创建，例如时间维应该是“年-月-日”而不能是“年-日-月”。

在大部分的模型中都含有两个维度：时间维和地理维。下面，我们详细介绍下如何创建这两个维层次。