度量和维度
如何在查询中处理定量和定性字段。
正如我们在概述中所述，典型的数据库由表组成，每个表包含行和列。根据其数据类型，这些列（或字段）包含定性或定量信息。维度和度量是帮助我们区分字段中存储何种值，并进而决定我们能对这些字段进行何种操作的概念。
以表格形式查看数据只能帮助您到一定程度；在某个时候，您需要运行查询或执行操作，以使数据更有用，例如向您展示特定字段中存储信息的相关模式。这就是度量和维度发挥作用的地方。
维度：数据的“谁、什么、何地、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/地区。维度可以包含数字字符（如字母数字客户 ID），但它们不是数字值（例如，将列中的所有 ID 号加起来没有意义）。
日期字段也是维度，因为计算所有订单发生的年份之和可能没有帮助。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；您可以对持续时间字段进行有价值的计算，例如计算一个人在您的网站上花费的平均秒数。
可以这样想：如果您无法（或不会）计算某个字段，那么它就是一个维度。数字本身只讲述了部分故事，维度则提供描述和添加上下文。
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产品信息。此表包含八列。
要确定这些字段哪些是维度，请考虑哪些字段提供了关于产品的描述性信息。我们会立即注意到标题 (Title)、类别 (Category) 和供应商 (Vendor) 是定性信息，它们用文字描述了产品。尽管包含数字，但 ID、Ean 和创建时间 (Created At) 也是维度，因为这些数字并非您希望计算的值。
度量：可计算的数值字段
度量是量化数据——例如订单小计、购买商品数量或在特定页面上花费的时间。因此，度量是可计算的。假设您有一个度量：购买商品数量，您可以计算平均订单数量、按降序排列数量、汇总所有数量等。
让我们再次查看 Products 表，以确定哪些字段是度量。这很容易，因为我们已经确定其中六个是维度。剩下的是价格 (Price) 和评分 (Rating)，这很合理，因为计算这些字段对我们的业务可能很有价值。例如，我们可以计算客户对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，哪些是度量。
维度
- ID
- Ean
- 标题
- 类别
- 供应商
- 创建时间
度量
- 价格
- 评分
在 Metabase 中使用度量和维度
在 Metabase 中提问时，您可以选择汇总您的数据、筛选数据，或同时进行。
按指标和分组汇总
汇总功能允许我们根据一些特定参数（通常是度量和维度）对数据进行封装。例如，我们可能希望查看按类别细分的产品平均价格。如上所述，价格 (Price) 字段是我们的度量，而类别 (Category) 是一个维度。
简而言之：如果您按特定指标进行汇总，则选择的字段是度量。如果您按分组进行汇总，该字段通常是维度。通常来说，指标指的是您对给定度量执行的定量操作类型。它们是这些汇总的“方式”，无论是平均值、标准差还是不同值的数量。
Metabase 中的指标是指您和您的团队希望反复使用的已保存的计算数字。管理员可以创建和编辑指标，这样您就不必在每次查询收入时重新计算收入值。
尽管分组通常涉及维度字段，但您可以按度量进行分组。如果这样做，Metabase 将自动将这些数值划分为区间，使分组更加有用。我们已根据价格（我们的度量）对 Products 表进行了分组，Metabase 会自动为我们划分价格区间。
筛选度量和维度
您可以在 Metabase 中根据度量或维度筛选数据。筛选器根据特定字段限制查询结果。我们决定筛选 Products 表，要求 Metabase 显示类别不是 Gizmo 且价格高于 50 美元的产品。在此查询中，我们同时按维度和度量进行了筛选。
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。分段有助于跨团队的数据分析标准化和一致性；例如，作为管理员，您可以创建正式定义特定客户或产品组的分段。
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