計算機領域中粒度指系統內存擴展增量的最小值． 粒度問題是設計數據倉庫的一個最重要方面。粒度是指數據倉庫的數據單位中保存數據的細化或綜合程度的級別。細化程度越高，粒度級就越小；相反，細化程度越低，粒度級就越大。數據的粒度一直是一個設計問題。 在早期建立的操作型系統中，粒度是用于訪問授權的。當詳細的數據被更新時，幾乎總是把它存放在最低粒度級上。但在數據倉庫環境中，對粒度不作假設。 在數據倉庫環境中粒度之所以是主要的設計問題，是因為它深深地影響存放在數據倉庫中的數據量的大小，同時影響數據倉庫所能回答的查詢類型。在數據倉庫中的數據量大小與查詢的詳細程度之間要作出權衡。

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從時間的角度講：簡單說粒度就是事實表里測量值的測量‘頻率’。比如說，銷售庫里的銷售額，可以是一?天一個值，也可以是一個月一個值，甚至一年一個值，這就是相對于時間維度表的力度；可以是一個商品一個值，也可以是一類商品一個值，這就是相對于商品的粒度。

粒度就是同一維度下，數據的粗細程度；
考慮到時間維度在數據倉庫中相對比較特殊，另外舉個例子。

以“組織結構”為例，比如我們的一個層級結構式：總公司，分公司，部門，科室。
這就是不同的粒度級別。

實際應用中，比如有人問，你的某個報表粒度是怎樣的。
我們可以說，組織結構我們的報表呈現是到分公司級別的，但是我們的數據粒度是到科室的（也就是你的事實表中，層級聚合到科室級別）。
所以我們就也能支持到之上的“粗”粒度，如總公司，分公司，及部門

如果我們的數據粒度是到分公司的，那明顯我們的報表就不能支持下級粒度的數據展現。
也就是說，粒度不夠“細”。

當然，粒度的也不是越細越好，要綜合分析。
比如如果我們這一層級的需求，都是針對于分公司級別的，不需要往其下級部門的深化。那么粒度就到分公司即可。
畢竟粒度越細，事實表的數據量也會越大。

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總結一下：

可以將數據看成是有粘性的沙粒,粒度小的沙粒比較細,粒度大的沙粒是由粒度小的沙粒粘起來的,即粒度高的數據是由粒度低的數據綜合起來的.在數據倉庫環境 中,粒度是一個重要的設計問題,他影響到數據倉庫的數據量和系統能回答的查詢類型,粒度越小,細節程度越高,能回答查詢就越多,但是存儲的東西也就越多.

轉載于:https://www.cnblogs.com/neversayno/p/5137055.html

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据粒度的设计的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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