城市 人口 /人 面積 /平方千米 人口密度/人每平方千米

上海 2400萬 6300 3800

北京 2300萬 16300 1400

維度，度量，指標這三個是一種相對概念

維度：
說明數據，多是分類型數據，非數值型數據 維度是指可指定不同值的描述性屬性或特征。常見的就是時間維度和空間位置維度。例如上圖中的“城市名稱”這個維度字段，本質上就是一個空間位置維度，這個維度字段的值可以為“舊金山”、“柏林”或“新加坡”。

度量：

數據對象自身帶有的數值，多是連續性數據，數值型數據。例如上表中的“人口”字段和“面積”字段，他們的字段值都是連續性的數值。

指標：

通過對數據對象的維度和度量或者度量與度量進行組合加工后計算出的某種值。例如，維度“城市”可以關聯指標“人口”，其值為具體城市的居民總數?！俺鞘小?，“人口“與“面積”可組合成某城市人口密度這個指標。

有些時候我們不區分維度與指標，只把數據分成維度字段與度量字段，這時候維度字段就是字段值為分類型數據，非數值型數據的字段，度量字段就是字段值為連續性數據，數值型數據的字段。

維度和指標的關系：
雖然維度和指標可以獨立使用，但常見的還是相互結合使用。維度和指標的值以及這些值之間的關系，使數據具有了意義。
為了挖掘盡可能多的深層次信息，維度通常與一個或多個指標關聯在一起。例如，維度“城市”可以與指標“人口”和“面積”相關聯，有了這些數據后，系統還可以創建“人口密度”等比值指標，帶來有關這些城市的更詳細的深入信息。

度量：
事實表和維度交叉匯聚的點，度量和維度構成OLAP的主要概念，這里面對于在事實表或者一個多維立方體里面存放的數值型的、連續的字段，就是度量。這符合上面的意思，有標準，一個度量字段肯定是統一單位，例如元、戶數。如果一個度量字段，其中的度量值可能是歐元又有可能是美元，那這個度量可沒法匯總。在統一計量單位下，對不同維度的描述。

指標與度量的關系：這就得說到指標，我愿意表述為"它是表示某種相對程度的值"。區別于上面的度量概念，那是一種絕對值，尺子量出來的結果，匯總出來的數量等。而指標至少需要兩個度量之間的計算才能得到，例如收入增長率，用本月收入比上上月收入。當然可能指標的計算還需要兩個以上的度量。

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