维度和度量是数据分析领域中两个常用的概念。
简单地说，维度就是观察数据的角度。比如传感器的采集数据，可以从时间的维度来观察：
时间维度
也可以进一步细化，从时间和设备两个角度观察：
时间和设备维度
维度一般是离散的值，比如时间维度上的每一个独立的日期，或者设备维度上的每一个独立的设备。因此统计时可以把维度相同的记录聚合在一起，然后应用聚合函数做累加、均值、最大值、最小值等聚合计算。
度量就是被聚合的统计值，也就是聚合运算的结果，它一般是连续的值，如以上两个图中的温度值，或是其他测量点，比如湿度等等。通过对度量的比较和分析，我们就可以对数据做出评估，比如这个月设备运行是否稳定，某个设备的平均温度是否明显高于其他同类设备等等。
数据仓库Data Warehouse，简称DW，中文名数据仓库，是商业智能（BI）中的核心部分。主要是将不同数据源的数据整合到一起，通过多维分析等方式为企业提供决策支持和报表生成。那么它与我们熟悉的传统关系型数据库有什么不同呢？
简而言之，用途不同。数据库面向事务，而数据仓库面向分析。数据库一般存储在线的业务数据，需要对上层业务的改变做出实时反应，涉及到增删查改等操作，所以需要遵循三大范式，需要ACID。而数据仓库中存储的则主要是历史数据，主要目的是为企业决策提供支持，所以可能存在大量数据冗余，但利于多个维度查询，为决策者提供更多观察视角。
在传统BI领域中，数据仓库的数据同样存储在Oracle、MySQL等数据库中，而在大数据领域中最常用的数据仓库就是Apache Hive，Hive也是Apache Kylin默认的数据源。
事实表和维度表事实表（Fact Table）是指存储有事实记录的表，如系统日志、销售记录、传感器数值等；事实表的记录是动态增长的，所以它的体积通常远大于维度表。
维度表（Dimension Table）或维表，也成为查找表（Lookup Table），是与事实表相对应的一种表；它保存了维度的属性值，可以跟事实表做关联；相当于将事实表上经常重复的属性抽取、规范出来用一张表进行管理。常见的维度表有：日期表（存储与日期对应的周、月、季度等属性）、地区表（包含国家、省/州、城市等属性）等。维度表的变化通常不会太大。使用维度表有许多好处：
缩小了事实表的大小。
便于维度的管理和维护，增加、删除和修改维度的属性，不必对事实表的大量记录进行改动。
维度表可以为多个事实表重用。
星形模型星形模型（Star Schema）是数据挖掘中常用的几种多维数据模型之一。它的特点是只有一张事实表，以及零到多个维度表，事实表与维度表通过主外键相关联，维度表之间没有关联，就像许多小星星围绕在一颗恒星周围，所以名为星形模型。
另一种常用的模型是雪花模型（SnowFlake Schema），就是将星形模型中的某些维表抽取成更细粒度的维表，然后让维表之间也进行关联，这种形状酷似雪花的的模型称为雪花模型。
还有一种各位复杂的模型，具有多个事实表，维表可以在不同事实表之间公用，这种模型被称为星座模型。
不过，Kylin目前只支持星形模型。
环比环比，表示连续2个单位周期（比如连续两月）内的量的变化比。
环比增长率=（本期数-上期数）/上期数×100%。 反映本期比上期增长了多少；环比发展速度，一般是指报告期水平与前一时期水平之比，表明现象逐期的发展速度。
同比增长率=（本期数-同期数）/|同期数|×100%。
Cube和Cuboid了解了维度和度量之后，我们可以将数据模型上的所有字段进行分类：它们要么是维度，要么是度量。根据定义好的维度和度量，我们就可以构建Cube了。
对于一个给定的数据模型，我们可以对其上的所有维度进行组合。对于N个维度来说，组合所有可能性共有2的N次方种。对于每一种维度的组合，将度量做聚合计算，然后将运算的结果保存为一个物化视图，称为Cuboid。所有维度组合的Cuboid作为一个整体，被称为Cube。
举个例子。假设有一个电商的销售数据集，其中维度包括时间（Time）、商品（Item）、地点（Location）和供应商（Supplier），度量为销售额（GMV）。那么所有维度的组合就有2的4次方，即16种，比如一维度（1D）的组合有[Time]、[Item]、[Location]、[Supplier]4种；二维度（2D）的组合有[Time Item]、[Time Location]、[Time Supplier]、[Item Location]、[Item Supplier]、[Location Supplier]6种；三维度（3D）的组合也有4种；最后零维度（0D）和四维度（4D）的组合各有1种，总共16种。
计算Cubiod，即按维度来聚合销售额。如果用SQL语句来表达计算Cuboid [Time, Location]，那么SQL语句如下：
select Time, Location, Sum(GMV) as GMV from Sales group by Time, Location
将计算的结果保存为物化视图，所有Cuboid物化视图的总称就是Cube。