设计时考虑数据模型、维度建模、事实表和度量，优化查询性能，确保数据一致性和完整性。

在Teradata中进行有效的数据仓库设计需要考虑以下几个方面：

1、数据模型设计

确定业务需求和指标，明确需要存储的数据类型和结构。

使用维度建模方法，将数据按照事实表和维度表进行组织。

选择适当的粒度级别，以支持不同层次的分析和报表需求。

2、数据抽取、转换和加载（ETL）流程设计

确定数据源和目标，包括数据库、文件等。

设计ETL流程，包括数据抽取、清洗、转换和加载等步骤。

优化ETL性能，避免冗余计算和数据传输。

3、索引和分区设计

根据查询和分析的需求，创建适当的索引来提高查询性能。

对大表进行分区，以提高查询和管理的效率。

4、数据质量管理

设计数据验证规则，确保数据的准确性和完整性。

监控数据质量，及时发现和修复问题。

5、性能优化

使用合适的硬件和配置，提高系统的性能。

优化查询语句和索引，减少查询时间和资源消耗。

使用并行处理和分布式计算技术，提高处理能力。

6、安全性设计

定义用户权限和角色，限制对数据的访问。

加密敏感数据，保护数据的机密性。

定期备份数据，以防止数据丢失或损坏。

相关问题与解答：

问题1：在Teradata中如何选择合适的粒度级别？

答：选择合适的粒度级别需要考虑以下几个因素：业务需求、查询性能、存储空间和灵活性，较低的粒度级别可以提高查询性能和灵活性，但会增加存储空间的需求，需要根据具体情况权衡这些因素，选择最适合的粒度级别。

问题2：在Teradata中如何优化查询性能？

答：在Teradata中可以采取以下几种方法来优化查询性能：使用合适的索引来加速查询；避免使用全表扫描，尽量使用索引或分区；合理使用WHERE子句中的条件，减少不必要的数据传输；避免使用过多的嵌套查询和复杂的逻辑；定期清理和维护数据库，保持数据的干净和高效。