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数据仓库中的事实数据一般以最小粒度存储.而大量的细粒度数据具有很大的随机性,很少直接进行分析和处理,往往被聚集到一定层次的粗粒度数据.另一方面若采用ROLAP存储数据,则大量的细粒度数据将会影响查询的效率.本文介绍了一种基于时间维层次查询频率的粒度调整模型,它能根据用户在时间维层次的查询频率实现对数据粒度的调整.