这类维度的意思是可推导的维度，需要该维度对应的一个或者多个列可以和维度表的主
键是一对一的，这种维度可以大大减少 cuboid 个数，如下图：
derived dimension
例如 timeid 是时间这个维度表的主键，也就是事实表的外键，时间只精确到天，
那么 year、month、day 三列可以唯一对应着一个 time_id，而 time_id 是事实
表的外键，那么我们可以指定 year、month、day 为一个 derived 维度，实际存
储的时候可以只根据 timeid 的取值决定维度的组合，但这就要求我们在查询的
时候使用的 group by 必须指定 derived 维度集合中的所有列。
最后，简单介绍一下如何计算 cuboid 个数的，假设我们存在两个普通维度
brand、product，存在一个 hierarchy，包含四个维度分别为 year、quart、month
和 day，一个 derived 维度，指定 location 信息，包含 country、province 和
city 列，这相当于一共 9 个维度，但是根据上面的分析我们并不需要 512 分
cuboid。
第 0 层的 cuboid（不包含任何维度，不包含 group by），cuboid 的个数为
1，这个 cuboid 的成员个数也为 1；
第 1 层的 cuboid 包含一个维度，一共有 4 种组合（分别为 brand、product、
year、location，因为 quart 是 hierarchy 的第二个层级，不能单独 group by，
而 location 的 三 列 可 以 视 为 一 个 整 体 ） ， 成 员 个 数 则 有 每 一 个 维 度 的
cardinality；
第 2 层的 cuboid 有 7 种，分别为{brand、product}、{brand、year}、{brand、
location}、{product、year}、{product、location}、{year、location}和{year、
quart}；
第 3 层的 cuboid 有 8 种，分别为{brand、product、year}、{brand、product、
location}、{product、year、location}、{brand、year、location}、{brand、
year、quart}、{product、year、quart}、{location、year、quart}、{year、
quart、month}；
第 4 层的 cuboid 有 8 种，分别为{brand、product、year、location}、{brand、
product、year、quart}、{brand、location、year、quart}、{product、location、
year、quart}、{brand、year、quart、month}、{product、year、quart、month}、
{location、year、quart、month}、{year、quart、month、day}
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