度量和维度
如何在您的查询中使用定量和定性字段。
正如我们在概述中所介绍的，一个典型的数据库由表组成，而表又由行和列组成。根据它们的数据类型，这些列（或字段）包含定性或定量信息。维度和指标是帮助我们区分字段中存储的值的类型的概念，这反过来又决定了我们可以对这些字段进行哪些操作。
仅仅以表格形式查看数据是远远不够的；在某些时候，您需要运行查询或执行操作，使您的数据更有用，比如向您展示存储在某些字段中的信息的模式。这就是指标和维度发挥作用的地方。
维度：数据的谁、什么、哪里和何时
包含定性信息的字段是维度。这些是描述性属性，例如产品类别、客户地址或国家。维度可以包含数字字符（如字母数字混合的客户 ID），但它们不是数值值（例如，将列中的所有 ID 号加起来是没有意义的）。
日期字段也是维度，因为计算所有订单发生年份的总和可能没有帮助。相反，您可能希望按日期进行分组。日期字段是维度，但持续时间字段不是；对于持续时间字段，您可以进行有价值的计算，比如计算一个人在您网站上花费的平均秒数。
可以这样想：如果您不能（或者不会）对一个字段进行计算，那么它就是一个维度。单独的数字只能说明部分情况，维度则描述并添加上下文。
让我们看看 Metabase 的示例数据库。如果我们选择浏览数据，然后选择Products表，我们将看到以表格形式呈现的有关我们产品的信息。该表包含八列。
要确定这些字段中哪些是维度，请考虑哪些提供了关于我们产品的描述性信息。我们会立即注意到Title、Category和Vendor是定性的，因为它们用文字告诉我们关于产品的一些信息。虽然它们包含数字，但ID、Ean和Created At也是维度，因为这些数字不是您想要计算的。
指标：可以计算的数值字段
指标是量化的——像订单小计、购买商品数量或在特定页面上停留的时间等字段。因此，指标是可计算的。假设您有一个指标，购买商品数量：您可以做一些事情，比如计算平均订购数量，按数量降序排序，对所有数量求和等等。
让我们再次查看Products表，以确定哪些字段是指标。这很简单，因为我们已经确定其中六个是维度。这剩下Price和Rating，这是有道理的，因为计算这些字段对我们的业务可能很有价值。例如，我们可以计算客户给我们产品的平均评分。
至此，我们已经检查了此表中的每个字段，并确定了哪些是维度，哪些是指标。
维度
- ID
- Ean
- Title
- Category
- Vendor
- Created At
指标
- Price
- Rating
在 Metabase 中使用指标和维度
在 Metabase 中提问时，您可以选择汇总数据、筛选数据，或者两者兼有。
按度量和分组进行汇总
汇总功能让我们能够根据一些特定参数（通常是指标和维度）来请求数据的概括。也许我们想查看产品的平均价格，并按类别细分。正如我们上面所确定的，Price字段是我们的指标，而Category是维度。
简而言之：如果您按特定度量进行汇总，您选择的字段就是指标。如果您按分组进行汇总，该字段通常是维度。度量，从普遍意义上讲，指的是您对给定指标执行的定量操作类型。它们是这些汇总的“如何”操作，无论是平均值、标准差，还是不同值的数量。
在 Metabase 中，度量指的是您和您的团队想要重复使用的已保存的计算数字。管理员可以创建和编辑度量，这样您就不必在每次需要查询收入时都重新创建一个像收入这样的计算值。
尽管分组通常涉及维度字段，但您可以按指标进行分组。如果您这样做，Metabase 会自动将这些数值分成若干个区间，以使分组更有用。我们已经根据价格（我们的指标）对Products表进行了分组，Metabase 为我们将这些价格进行了分箱。
筛选指标和维度
在 Metabase 中，您可以根据指标或维度来筛选数据。筛选器会根据特定字段来限制查询结果。我们决定筛选Products表，要求 Metabase 显示类别不是 Gizmo 且价格大于 50 美元的产品。在此查询中，我们同时根据维度和指标进行了筛选。
在 Metabase 中，分段是管理员可以创建和保存的命名筛选器，供组织内的所有 Metabase 用户重复使用和引用。分段鼓励跨团队进行数据分析的标准化和一致性；例如，作为管理员，您可以创建一个分段，正式定义某一组客户或产品。