如何确定一条需求的粒度？

silt 2003-03-12 04:00:27

一条需求的粒度到底应该是怎样确定？
比如，一个代码行统计工具，以前只要统计代码行，后来我需要其多统计一个注释行。是否增加了一条需求？

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从技术实现的角度来看，如果查询的粒度，是一个变量，而不是一个固定值，没法提前计算，只能临时用明细表算，这就叫做即系查询。通过例子理解：某个活动发布后，要查看不同时间区间内的累积活跃用户数，比如1-2号，3-5号，以便及时调整促活的策略。与此同时，我们也要谨防 “捡到锤子，看什么都像钉子”，没有能解决所有问题的方法和工具，特定场景，选用特定的工具。本人愚笨，看书好久，都没明白粒度的真正含义，被真实业务需求痛扁一顿后，我才体会到粒度的真正含义。那这个时候，统计就要升粒度了，并且，要去重。

设计思路：在选择适当粒度级别的过程中需要进行的权衡将围绕管理大量的数据和存储尽可能高粒度级别上的数据来进行，避免因细节数据量太大而导致的数据无法使用的问题。此外，如果有真正非常大量的数据，就要考虑将数据中不活跃的部分移送到溢出存储器上。确定适当的粒度级别要做的第一件事情就是进行一次合理的推测，并通过一定量的反复分析来改进这个推测。对于轻度综合的数据，为了确定合适的粒度级别，唯一可行的方法就是将

数据量总是数据仓库中的首要问题，如果数据仓库的空间很有限的话，用高粒度级表示数据将比用低粒度级表示数据的效率要高得多。换句话说，在一个很低的粒度级上实际可以回答任何问题，但在高粒度级上，数据所能处理的问题的数量是有限的。粒度问题是设计数据仓库的一个重要方面，粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据的细化或综合程度的级别。细节程度越高，粒度级别就越低。确定数据粒度是数据仓库设计的基础，当数据粒度合理确定后，设计和实现的其他问题就会变得非常容易，相反，如果没有合理地确定粒度，后续的工作就会很难进行下去。

声明粒度粒度是说明事实表的每一行表示什么,比如:用户下单的内容放到订单事实表的每一行中这里的关键是粒度的描述不能将维度列出来而代替粒度声明这一步特别容易被忽略粒度声明需要达到共识否则极有可能到下面三四步后返工重来 1 确定数据粒度的基本准则数据粒度是指数据仓库中保存数据的细化或综合程度。数据仓库中包含大量数据表，这些数据表中的数据以什么粒度来存储，会对信息系统的多方面产生影响。在做数据仓库设计时，设计者确定以数据的什么层次作为粒度的划分标准，将直接影响到数据仓库中数据的存储量及查询质

一、概述什么是细粒度图像分类细粒度图像分类问题是对大类下的子类进行识别。细粒度图像分析任务相对通用图像（General/Generic Images）任务的区别和难点在于其图像所属类别的粒度更为精细。以图1为例，通用图像分类其任务诉求是将“袋鼠”和“狗”这两个物体大类（蓝色框和红色框中物体）分开，可见无论从样貌、形态等方面，二者还是很容易被区分的；而细粒度图像的分类任务则要求对“狗”该类类别......

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