Dimensions（维度）
用户对数据进行切片或切块的视角,譬如 时间 产品 等

Hierarchy（层级）
功能相近的描述性数据排列成的组合
一个或多个Hierarchy（层级）组成一个Dimension（维度）
譬如 产品线|产品类别  年|月|日

Levels（级别）
构成Hierarchy（层级）的基本要素 ， 譬如 产品线、天

Measures（度量）
可以从不同维度成员衡量的值 ，譬如 销售收入、销售目标

Cubes（立方体）
Dimensions（维度）和Measures（度量）的集合，
可以使用OLAP工具分析的功能相近的数据 ，譬如 销售Cube。

Members（成员）
组成Level（级别）的值 ，譬如 iPhoneX、2017，十一月

Attributes（属性）
成员的额外描述值，譬如 颜色



一个分层的维度，总是和一组功能类似的数据相关，这些数据组织在不同的层级上。
年月日是和时间相关的数据，可以组织在不同的层级上。譬如 年|月|日三层结构

drill-down（下钻） 从高层级数据到低层级数据的导航 
drill-up（上钻） 从低层级数据到高层级数据的导航 


地理维度 世界|国家|城市


Sales Cube
包含了Sales Revenue 和 Sales Target 两个度量，
三个维度
Time（Year|Month|Day）
Product（Product Line|Product Type|Product）
Region（Region)
一个维度，不一定需要包含多个层级，这取决于业务分析需求

Sales Cube构建完成之后，可以从不同维度（Time/Products/Region)，
在不同粒度上（drill-up/drill-down），查看和分析Sales Revenue 和 Sales Target。