1:设计数据仓库的一种常用方法叫多维方法。需要星形连接，事实表和维。星型连接的中央的表称作事实表。其周围的其它实体称为维表。
2:数据集市中的数据结构是根据部门的需求而建立的。所以，部门不同，数据集市也不同，但是，它们的所有结构都要依赖于数据仓库中粒度化的数据。
3:如何确定粒度？
(1) 对数据仓库中将来的数据行数和所需要的空间进行粗略估算(数量级)。
比如：确定创建所有的表，一两张大表和多张小表,估计每张表中行的大小，估计一个上界和一个下界。
(2)计算索引数据所占的空间,确定每张表(对表中的每个关键字或会被直接搜索的数据元素)的关键字或数据元素的长度，并弄清楚原始表中的每条记录是否都存在关键字。
(3)将各表中行数可能的最大值和最小值*数据的最大长度和最小长度。索引项数目*关键字长度。
以上两者的和=最终需要的数据总量
(4)考虑备份和恢复需要的空间。
以上4步，估算量达到数量级即可。
(5)在得出总行数的多少以后，采取不同的设计，开发与存储方法。
比如，在一年内，总行数超过10亿行，肯定会有大量数据要转移到溢出存储器上。溢出存储器有什么作用?它用于存放不常用数据,而且不会被经常访问。
(6) 确定粒度级别，高或者低都没有意义，为了得到这个合适的粒度级别，需要把数据放到最终用户前。然后进行反复循环迭代设计处理。
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