文中涉及到数仓的内容，均基于阿里云Maxcompute构建的离线数仓为例。
度量与维度
- 每天的订单量：“日期”就是维度，“订单量”就是度量；
- 每天每个城市的订单量：“日期”、“城市”就是维度，“订单量”就是度量；
- 每个订单的价格：“订单”就是维度，“价格”就是度量；
- 每个用户的年龄：“用户”就是维度，“年龄”就是度量；
- ……
通过以上例子，会比较直观的区分出：同样都是指标，哪些是“度量”、哪些是“维度”。
简单地说，
维度就是描述的角度，比如时间维度、地区维度、人维度、订单维度等；
度量就是具体的数值或者比例，比如XX次数、XX人数、XX金额、XX占比等。
提问：一个指标，在一个分析场景下是“度量”，就永远都只会是“度量”么？
当然不是。
回头看刚才的例子：
- 每个订单的价格，这里“价格”是度量。那如果我要分析“不同价格区间的订单数量”（20元以内的订单数、20~100元的订单数、100元以上的订单数），“价格”或者说“价格区间”就变成了维度；
- 每个用户的年龄，这里的“年龄”是度量。那如果我要分析“不同年龄段的用户数量”（18岁以下的用户数、18~25岁的用户数、……），“年龄”或者说“年龄段”就变成了维度；
维度
理解了“度量”和“维度”的区别之后，我们先来看维度如何选择。
维度，相当于SQL里的 group by 子句。一套维度组合的值，可以唯一确定一条结果数据。
可穷举
在聚合分析的场景下，维度的数量必须要是可以穷举的。
例如中国的城市，600多个；一年中的日期，365天；……
这就对指标的数据类型有了要求。
- 数值型：不可作为维度
- 时间型：可以作为维度
- 布尔型：可以作为维度
- 枚举型字符串：可以作为维度
- 非枚举型字符串：不可作为维度
不可作为维度的数据类型，可以通过创建衍生指标的方式，调整成可以作为维度的数据类型。例如“年龄段”、“价格区间”、“是否包含XX关键词”等方式。
粒度、下钻与上卷
部分维度还会涉及到粒度的问题。
以时间型指标为例。一般我们数仓里会以DATETIME类型保存时间指标，最小单位为秒。虽然直接以“秒”为单位，也满足可穷举的要求。但在实际的聚合分析中，我们通常会以“天”、“月”、“年”为粒度去分析，少数情况还会有以“周”、“小时”、“季度”为粒度的分析场景。这就牵涉到了时间的粒度。需要在选择维度指标的同时，选择粒度。
枚举型字符串中，有一种很特殊的指标：“地理指标”。假设数仓里保存的是四级地址（街道乡镇），满足可穷举的要求。但在实际的聚合分析中，我们可能会以“区县”、“城市”、“省份”、“大区”、“国家”等维度去分析。这里就牵涉到了“下钻/上卷”的问题。需要在选择地理相关指标作为维度的同时，选择“下钻/上卷”的层级。
度量
度量，相当于SQL当中的 SELECT 子句。
命名
度量的含义，可能和所使用的指标相差甚远。所以每个度量都需要重新命名，以获得更好的可读性。默认使用指标名称+聚合方法+序号的方式命名。
聚合方法
大家都知道，在带有group by的SQL中，SELECT后边跟着的、没有出现在group by后边的字段，都需要被聚合函数包裹住。所以，在选择每个度量指标的同时，都需要选择该指标的聚合方法。
常见的聚合方法：
- 计数（COUNT）。不需要参数，背后执行的就是COUNT(1)；
- 去重计算（COUNT+DISTINCT），可以选择任何数据类型的指标；
- 求和（SUM），只能选择数值型指标；
- 平均值（AVG），只能选择数值型指标；
- 中位数（MEDIAN），只能选择数值型指标；
- 百分位数（PERCENTILE_APPROX），只能选择数值型指标；
- 最大值（MAX），可以选择任何数据类型的指标；
- 最小值（MIN），可以选择任何数据类型的指标；
- 随机值（ANY_VALUE），可以选择任何数据类型的指标；
- 去重有序的字符串拼接（WM_CONCAT+DISTINCT+ORDER BY），可以选择任何数据类型的指标；
数据类型
度量的数据类型，绝大部分情况，是可以通过聚合方法和指标推算出来的。
例如“计数（COUNT）”得到的一定是数值型；再比如“最大值（MAX）”并且输入的指标是枚举型字符串，得到的一定是枚举型字符串。
展示格式
展示格式默认与度量对应的指标一致，也支持手动调整。
若度量的数据类型与指标不一致时，必须手动选择。
默认值
即，当度量最终的结果为NULL时，显示的值。主要用于数据导出或数据展示时的美观性。
默认值的数据类型，必须与度量一致。
常见的默认值有：NULL、0、空字符串、减号、-1、-999、1等等。也支持自定义。
条件
在已配置好的维度指标和度量指标中、或者在该主题域下的其他指标中，挑选部分作为整体的筛选条件。
对应到SQL中，
- 维度指标的条件，相当于WHERE子句；
- 该主题域下的其他指标的条件，相当于WHERE子句；
- 度量指标，相当于HAVING子句；
排序及限制行数
在已配置好的所有维度和度量中，可以选择任意指标、以任意顺序做排序，并只展示部分数据行。默认不做排序、展示前10000行。
写在最后
经过上述步骤，我们相当于通过可视化界面，完成了一条带有group by子句的SQL的编辑。形如：
SELECT idx1 AS dim1, idx2 AS dim2,count(1)AS metric1 , sum(idx3)AS metric2 FROM table_from_dw WHERE idx4 >0GROUPBY idx1, idx2 HAVINGcount(1)>10;
最终的数据会被导出成一张数据表格。
