1.定义：
维度表包含与业务过程度量事件有关的文本环境，即事件的5W1H：When,Where,Who, What,Why,How
tips:避免在维度属性中使用空值(但这里注意空值NULL不关联，但空串字符会关联)；事实表不同，事实表的度量可以为空，但外键不能存在空值，否则违背了参照完整性。
2.一些关于维度的处理：
1）退化维：
一般来说事实表中的外键都对应一个维表，维的信息主要存放在维表中；但是退化维仅仅是事实表中的一列，这个维的相关信息都在这一 列中，没有维表与之相关联。比如：发票号，序列号等等。退化维具有普通维上卷、切片的各种操作。若发票号下有众多明细项，退化维是表示母子订单发票号的双亲关系唯一标识符，可识别哪些属于同一订单，这时退化维可用于分组键。
2）非规范化扁平维度：
非规范化的多对一固定深度层次(类似商品->品牌->类别树状多对一关系)，将多层次维度打开为多个扁平的维度属性。以易用为主，不需要省空间而单独建层次的维度表。
3）多层次维度：
与上面的多对一不同，这里指的是维度包含不只一个层次，如日历可以按财务周期划分为天到周；也可以从天到月到年。
4）杂项维度：
即建立单独的维度表将不同维度合并到一起，是一种事务概要型维度。不需要列出所有可能的笛卡尔积，但至少包含实际发生的可能情况。
5）支架维度：
就是维度表上还有维度外键的雪花模式，尽量少用。
3.缓慢变化维：
1）类型0：原样保留
原始值，无变化的
2）类型1：重写
只看当前值，不考虑历史
3）类型2：增加新行
拉链表的处理方式，三个额外列：生效时间、失效时间、当前行标志。
4）类型3：增加新属性--类似2019旧属性，2020新属性
可以考虑当前值，以及先前属性值
5）类型4：增加微型维度
处理频繁变化的维度属性，如人口属性。即将年龄、购买频繁度、收入水平等转换成离散的范围值组成新的维度以适应变化，在逻辑层还是可以展开码值使用。
有两种场景不适合微型维度：数据挖掘分析、有分析离散值的需求