常用语义类型实例
本章节以三张经典业务表为例，展示各类语义类型的实际用法。三张表分别为两张实体表（企业人员、店铺）和一张事件表（订单），覆盖了系统支持的全部 18 种语义类型，帮助理解模型中的属性需要选中的语义类型。
实体表：企业人员（employee）
实体表：店铺（store）
事件表：订单（order）
各类型使用要点
ID
仅作为记录的唯一标识。如需支持按编号搜索，可在字段中配置正则表达式。若设置为ID，则可被其他 Schema 以实体形式连接；
名称、分类、标签
数据库中的内容会被系统自动学习，用户可直接搜索具体的名称、分类或标签值。
图像
当查询命中具体数据时，系统会在结果中直接渲染为图片展示。
实体
本字段需存储目标 Schema 的 ID 数据，这一点容易遗漏——字段里存的值必须是目标表中真实存在的 ID，否则关联不上。实体关联后，可在知识图谱中可视化 Schema 之间的关系，支持连续关联（如 订单 → 店铺 → 实体表的地理位置字段），关联到的实体表下所有可分析子维度均可用于归因与问答。
常见问题
设置了实体字段但查看数据时该列无内容，多半是因为字段中保存的值在目标表 ID 中找不到匹配记录，关联失败导致。
命名建议
实体字段直接以业务概念命名（如"店铺""员工"），无需沿用数据库中 xxId 的命名习惯。
布尔值
字段命名建议以 "是否 xx" 格式，例如"是否完成"。系统能正确理解"上月已完成"和"上月未完成"两种表述的逻辑。
时间戳与其他日期类型
- 时间戳：通常仅在事件表中存在一个，表示事件发生时间。
- 实体表中的日期字段以及事件表中除时间戳外的其他时间字段，统一设置为日期类型即可。
百分比
允许在字段中直接存储百分比值。但涉及范围聚合分析（如"上月利润率"）时，直接对该列做 SUM() 或 AVG() 均不合逻辑。这类指标应通过指标定义配置分子和分母来计算，系统自动处理后即可灵活组合各种统计维度，无需再按传统 BI 方式为各个维度单独创建 ADS 表。详见指标配置。