一、确定维度

 以下核对表分析数据库设计：

•	是否已将维的个数降到最低？

•	对每个维组合，提出以下问题：

o

是否有分析上的价值？

o

是否提供了报告方面的功能？

o

是否避免了多余的未使用组合？

•	是否避免了大纲中的重复？

•	是否避免了维之间的不相关性？

•	是否视需要，而对数据库进行了拆分？

       1、标准维与属性维

   在关系型库中的被提升为维的字段A假定与字段B中的值有某种相互关系且字段 值间为多对一（包含一对一），则可以定义多的一方为标准维，少的一方为属性维。或者B为分析数据按字段A分类的一种分析标准。

   例如：客户与地区（多对一） 那么可以定义客户为标准维，地区为属性维

             按价格将货物分类：低档、中档、高档，则分类为商品的属性维

       2、维度组合

    将相互之间有意义的维度组合在一起形成一个列表，根据一级成员间交叉关系判断 是否有分析上的价值？是否提供了报告方面的功能？是否避免了多余的未使用的组合？ 如果有否的则需要继续分析维度的设置。

             如： 时间 与 地区   、 产品 与 地区 、时间 与 客户........

       3、如果新加入的维与其他维度没有什么关系那么考虑剔出当前维并为其建立相关应用（如果非常有必要分析）

二、维度属性设置 

维类型和成员属性的核对表

       1、维度类型：

三、优化维度

  设计大纲时，需将属性维放在大纲末尾。密集维在稀疏维前。

        1、优化查询性能

•	在大纲中，将最频繁查询的稀疏维放在较少查询的稀疏维之前。

为优化查询时间而设计大纲中展示的大纲针对最佳查询性能而进行了设计：

图 40 为优化查询时间而设计大纲

•	因为该大纲包括属性维，所以标准维和所有标准维成员的存储属性均被设置为存储数据。

•	作为最频繁查询的稀疏维，将 Product 维置于稀疏维中第一的位置。一般来说，对基本维的查询要比对其他维的查询频繁。

   2、优化计算

要优化计算性能，请按成员个数对大纲中的稀疏维进行排序，将成员个数最少的维放在第一个。

为优化计算时间设计大纲中展示的大纲针对最佳计算性能进行了设计：

图 41 为优化计算时间设计大纲

•	最小的标准稀疏维 Market 位于大纲中稀疏维的第一位。

•	而最大的标准稀疏维 Product 紧接第一个属性维，位于其上。如果大纲不包括属性维，则 Product 维将位于大纲末尾。

四、加载测试数据以确定是否达到目标

五、定义计算

       1、维度成员向上归集的计算关系

             针对归集的核对：

               确定了大纲中的合并？

              用合适的合并运算符标记了每个成员？

              是否为某些特定的成员指定了“共享成员”标签？

              将共享内容设计在属性维（而不是共享成员）中，是否会更有效率？

              运算符：+ - * / %  ~ （为忽略运算，即在向上级归集过程中不包含当前项）

      2、帐户维计算

            时间平衡属性：期初、期末

            差异报告：

            二次计算：

六、