SSAS的维度特性(Attribute)有以下三个属性(Property)：KeyColumn, NameColumn, ValueColumn，下图所示为AW的Date维度对这三个Column属性的设置，而我们利用向导生成的维度默认只有KeyColumn设置，如果没有手动设置NameColumn的话，其值默认等于KeyColumn，如果没有手动设置ValueColumn的话，其值默认等于NameColumn。通常来说维度表数据量不大时使用向导生成SSAS维度不会有什么问题，而如果维度表数据量稍大，例如上千万级别的维度表，就不得不好好优化下了。
首先我们得先理解这三个Column属性，在SSMS里打开一个MDX查询，数据源是AW Cube, 展开Date维度，定位到一个Date成员[January 1, 2005]，并拖放到右边的脚本编辑窗口，可以看到生成的脚本是[Date].[Date].&[20050101]，数据源展现的成员名称[January 1, 2005]就是NameColumn，拖出来生成的脚本显示的成员名称[20050101]就是KeyColumn。
我们再执行下面一段脚本，看到[Date].[Date].&[20050101]这个成员的三个Column属性对应的值如图所示
WITH MEMBER Measures.ValueColumn as [Date].[Date].&[20050101].MemberValue
MEMBER Measures.KeyColumn as [Date].[Date].&[20050101].Member_Key
MEMBER Measures.NameColumn as [Date].[Date].&[20050101].Member_Name
SELECT {Measures.KeyColumn, Measures.NameColumn, Measures.ValueColumn} ON 0
FROM [Adventure Works]
再对比下属性编辑框里的设置来理解
我们看到KeyColumn是int整型，用于唯一标识维度属性的成员；NameColumn是WChar字符串，用于在客户端为用户展现friendly的名称；ValueColumn是Date日期类型，通常用于存储额外信息以便创建Calculation时使用，也可用于客户端做智能分析，例如设置ValueColumn为Date日期类型时，Excel客户端右键菜单里会多出一个Date Filters的日期智能过滤菜单
假设我们有下面这么一张会员维度表，并按向导生成默认的SSAS维度，那么会员等级(DimAccount.tier_varchar)这个属性的三个Column默认设置如下，KeyColumn是字符串类型，NameColumn和ValueColumn未做设置，默认等于KeyColumn
再来看下处理这个维度时需要去数据库做什么事情，复制下图所示的脚本到SSMS，看到是要对会员维度表的会员等级字段进行去重查询
接下来我们对会员维度表做一些改动，把数据结构修改成下图所示的效果，会员等级不再使用varchar类型，改用tinyint，并添加一张字典表，记录下每个会员等级编号对应的等级名称
如果数据库里没有设置这两张表的主外键关系的话，可以在SSAS数据源视图里指定关系如下
创建DimAccount2维度时，向导会提示存在相关表DimTier，默认勾选不做改动
在进行到选取可用属性时，保持默认只选中Tier Id不做改动，切记不要选中Tier Name，主要就是想用这个tinyint类型的Tier Id，后面可以将其改名为Tier Name
下图为向导生成的DimAccount2维度Tier属性的三个Column设置，看到KeyColumn为tinyint类型，NameColumn和ValueColumn默认为空，如果此时部署处理维度，那么客户端展现的Tier将都是数字，不具备可读性，所以这里我们要设置下NameColumn，指定名称列为tier_name，如此才能保证客户端能够展现出可读性的Tier
我们再看下处理DimAccount2维度时需要去数据库做什么事情，拷贝处理Tier Name(其实是Tier Id了)的脚本出来
可以看到不同于DimAccount1的是，这里仅仅是对DimTier这张字典表的tier_id, tier_name进行去重查询，相对于会员表来说，这张字典表实在是小的可爱
去SSMS里验证下，拖出金卡会员到脚本编辑框，看到显示的是[Tier Name].&[2]，说明SSAS Dimension数据存储的确实是tinyint类型，直到需要客户端展现时才mapping到对应的Name字符串，这个mapping正是从Tier字典表检索到Name的。
再用With Member验证下
我们来理解下优化原理，首先，要处理(process full)这两张会员维度表，是必须要去rdbms数据源做全表读取的，假设会员表有一千万行记录，并且类似会员等级这样的字段有10个，那么粗略一算，第一张以字符串设计的会员表需要占用磁盘800M的空间(未做表压缩)，而第二张以tinyint设计的会员表仅仅占用100M的空间，也就是说SSAS要去数据库执行这两张会员表的全表查询，分别需要去磁盘读取800M和100M的数据，这个磁盘开销就有8倍之差了，之后数据加载到buffer pool内存缓冲区里，又会分别产生数倍之差的内存开销，最后再把这些数据处理到SSAS Cube Dimension里（也是磁盘文件），再次产生不等额的磁盘开销，此外还有Distinct去重计算，前者需要对会员维度这张大表做Tier去重，后者只需要对会员等级这张小的字典表做去重，显然运算量是不同重量级的，这些还只是处理过程中的开销，也许你是在夜里做的处理，不怎么care这些，那么查询的性能总归是要关心下的吧，Dimension Size必然也是会影响查询性能的。
补充一点，切忌滥用此优化方案，变字符串类型为较小的数字类型是为了节省空间，从而降低磁盘和内存开销，只有在重复度较高的字段上使用才有意义，如果字段本身的重复度很低，这么做反而会适得其反。
最后看下SSAS Performance Guide白皮书里怎么描述这个Benefits:
- Eliminate the need for extraneous attributes. Reducing the total number of attributes used in your design also makes it more efficient.
- Reduce processing time, reduce the size of the dimension.