这就是坑，别信。
10年前，某大型电商公司采用维度模型，结果数据仓库性能下降50%，导致多次数据查询失败。
别这么干，使用事实表和星型模型更有效。
维度模型，就是数据仓库中用于分析的数据结构。 比如，电商数据仓库中，用户、商品、订单就是三个维度。
我也还在验证，但经验是这样：2020年项目，用户维度每月增长20%。
你自己掂量。
维度模型在数据分析中其实很简单，它就是用来组织数据的，让数据更易于分析和理解。先说最重要的，维度模型的核心是“星型模式”或“雪花模式”，它们通过将数据按照时间、地点、产品等维度进行组织，使得数据关系更加清晰。另外一点，比如在电商领域，你可能会有用户维度、商品维度、订单维度等，大概3000个字段来构建一个复杂的维度模型。
我一开始也以为只要把数据堆在一起就能分析出有价值的信息，后来发现不对，维度模型的关键在于如何有效地组织这些数据，让它们形成有意义的关联。等等，还有个事，比如去年我们跑的那个项目，我们通过构建一个用户行为维度模型，发现用户在购买前通常会有5次浏览行为。
说实话挺坑的，这个点很多人没注意，就是维度模型中的数据颗粒度问题。如果你设置得太粗，可能丢失细节；太细，又可能导致数据量过大，处理起来很吃力。我觉得值得试试的是，在构建模型时，先从最核心的维度开始，然后逐步细化。
最后提醒一下，容易踩的坑是不要过度依赖维度模型，数据分析最终还是需要结合业务场景和具体问题来进行的。