在文档 非结构化数仓建模和Schema-Less OLAP构建（零） 我们讲述了如何基于bitmap来作为非结构化建模的底层数据结构，本节我们具体讨论为了构建table schema-less的olap，我们该使用什么样的表结构来存储数据。当然这里只讨论数据的组织方式，不关心具体的OLAP引擎。

在讲解具体的模型结构之前，先解释下什么是“无表结构约束”（schema-less）是一个什么概念，以及实现的常用手段。

时间：事件发生的时间，往往最后会聚合成分钟、小时、天，当然时间也是一种维度。

实体：分析的实体对象，可以是人、设备、视频、文章、作者等。

维度：事件携带的变量，可以是城市、浏览器、用户属性、事件特有的属性等，由“维度标识”+“维度值”组成。

指标：事件携带的分析指标，可以是事件本身的次数，页面浏览量、停留时长、购买事件的金额等，由“指标标识”+“指标量”组成。

然后将这种模型应用于通用的事件分析工具（多维分析）中，用来解决各种灵活场景的分析，比如：“过去7天”在“城市”维度下，“操作系统: Mac”的人数是多少？

为了解决示例的场景，我们可能需要在hive或者clickhouse中创建如下的表结构：