选择合适的事实粒度：避免过细的粒度导致数据量过大，或过粗的粒度无法满足分析需求。
维度属性设计：冗余必要维度属性，减少查询时的JOIN操作。
事实表分区：按时间、业务维度等进行分区，提高查询效率。
聚合表/汇总表 (Aggregate Tables)：预先计算和存储常用的聚合数据，显著加快查询速度。
3. 数据抽取、转换、加载 (ETL/ELT)
ETL（Extract, Transform, Load）或ELT（Extract, Load, Transform）是数据仓库构建的关键环节，其效率直接影响数据的新鲜度和可用性。
ETL vs ELT：
ETL：数据在加载到数据仓库之前进行转换。适用于 摩洛哥电话号码库 数据量不大、转换逻辑复杂且源系统压力较大的场景。
ELT：数据先加载到数据仓库，再在数据仓库内部进行转换。适用于大数据场景，利用数据仓库的强大处理能力。
性能考量：ELT通常在大数据环境下表现更好，因为它可以利用数据仓库的并行处理能力。
优化ETL/ELT性能：
增量加载：只加载新增或变化的数据，而非全量加载。
并行处理：利用多线程、多进程或分布式计算框架并行执行抽取、转换和加载任务。
数据清洗和转换优化：优化SQL脚本、避免全表扫描、使用高效的函数。
批量加载：使用批量API或工具进行数据加载，减少单个操作的开销。
利用CDC (Change Data Capture)：实时捕获源系统的数据变更，提高数据同步效率。
错误处理与监控：建立健壮的错误处理机制和监控系统，确保数据质量和加载成功率。