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数仓避坑-整明白懂粒度编辑导语：在数仓中，你理解什么是粒度吗？这是一个很抽象的名词，但同时它又是数仓中重要的一个概念。作者通过五个方面总结如何把粒度整明白的方法，我们一起来看下吧。上篇文章数仓避坑-搞懂维度模型介绍了维度建模经典的四部曲：选定业务过程、声明粒度、确定维度、确定事实。第二步中，粒度的概念着实有点抽象，很难理解。但是，如果粒度整不明白，近乎等于数仓没入门，你将会面临一系列问题~今天就给大家分享一下，我踩坑粒度的过程。一、先说说粒度的概念选定了分析的过程，紧接着就要声明粒度。看到书里这么说，我当时的反应是：为什么？粒度是什么？普通场景里，粒度可以理解为一个东西的大小。比如，钻石要区分颗粒度，大小不同的钻石，价格不一。而在数据分析的语境里，粒度则意味着分析的范围，分析的细致程度。举两个例子。系统的注册总人数，可以按照国家、省份来统计，这是地域层面上的不同统计粒度。系统的活跃用户数，可以按天、按周统计登录人数，这是时间层面上不同的统计粒度。从数据表的角度来看，粒度则解释着什么情况下增加一条记录。按国家统计用户数，中国只会有一条记录，按省统计，中国则会有34条记录。按周统计活跃用户，一年只会有52行记录，按天统计，一年则有365或366条记录。二、通过实战理解粒度好，看书搞懂了概念，实战就来了。公司出了新APP，老板很关心新APP的用户活跃程度，于是，用户端产品经理希望做个面板，看每天有多少人登录。同时，他提了另一个需求，他希望能支持统计两个日期区间内的登录人数（两个日期是变化的）。通过例子理解：某个活动发布后，要查看不同时间区间内的累积活跃用户数，比如1-2号，3-5号，以便及时调整促活的策略。初生牛犊不怕虎，说搞咱就搞，就按照维度建模经典套路搞。首先，选定业务过程。这个一目了然，自然就是用户登录过程。其次，声明粒度。这里用户方希望按照不同的日期统计累积人数，那粒度是天。然后，是确定维度。这个例子里，因为要按照日期分析，最主要的维度是日期（为了简单，例子里就就先不考虑其他维度了），日期维度表设计如下：三下五除二，维度模型搞定！就等写好ETL脚本，按周期调度啦。三、维度模型搞不定，是粒度理解不到位构建模型，最终都是为了查出对应的指标和结果，所以维度模型通常都会跟标准的指标系统配套来使用。对指标体系不太了解的朋友可以看这篇：一文帮你更好地理解指标，或者看华为阿里的产品。当我们按照标准套路，进入指标设计阶段，问题就会慢慢浮出水

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