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下圖為MaxCompute資料倉庫建構的整體流程。
基本概念
在正式學習本教程之前，您需要首先了解以下基本概念：
- 業務闆塊：比資料域更高次元的業務劃分方法，适用于龐大的業務系統。
- 次元：次元模組化由Ralph Kimball提出。次元模型主張從分析決策的需求出發構模組化型，為分析需求服務。次元是度量的環境，是我們觀察業務的角度，用來反映業務的一類屬性 。屬性的集合構成次元 ，也可以稱為實體對象。例如， 在分析交易過程時，可以通過買家、賣家、商品和時間等次元描述交易發生的環境。
- 屬性（次元屬性）：次元所包含的表示次元的列稱為次元屬性。次元屬性是查詢限制條件、分組和報表标簽生成的基本來源，是資料易用性的關鍵。
- 度量：在次元模組化中，将度量稱為事實 ，将環境描述為次元，次元是用于分析事實所需要的多樣環境。度量通常為數值型資料，作為事實邏輯表的事實。
- 名額：名額分為原子名額和派生名額。原子名額是基于某一業務事件行為下的度量，是業務定義中不可再拆分的名額，是具有明确業務含義的名詞 ，展現明确的業務統計口徑和計算邏輯，例如支付金額。
(1).原子名額=業務過程+度量。
(2).派生名額=時間周期+修飾詞+原子名額，派生名額可以了解為對原子名額業務統計範圍的圈定。
- 業務限定：統計的業務範圍，篩選出符合業務規則的記錄（類似于SQL中where後的條件，不包括時間區間）。
- 統計周期：統計的時間範圍，例如最近一天，最近30天等（類似于SQL中where後的時間條件）。
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統計粒度：統計分析的對象或視角，定義資料需要彙總的程度，可了解為聚合運算時的分組條件（類似于SQL中的group by的對象）。粒度是次元的一個組合，指明您的統計範圍。例如，某個名額是某個賣家在某個省份的成交額，則粒度就是賣家、地區這兩個次元的組合。如果您需要統計全表的資料，則粒度為全表。在指定粒度時，您需要充分考慮到業務和次元的關系。統計粒度常作為派生名額的修飾詞而存在。
基本概念之間的關系和舉例如下圖所示。
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