根据搜索结果分析，“系统课度粒”这一表述可能存在术语混淆。根据相关领域的定义和用法，相关概念可分为以下两类：

一、数据库领域的“粒度”

指数据仓库中数据划分的精细程度，具体分为：

粗粒度：

数据保留较高层次的信息，例如按年份统计销售额，细节较少但数据量较小；

细粒度：

数据保留更详细的信息，如按日记录销售额，细节丰富但数据量较大。

粒度影响数据仓库的查询性能和存储成本，需根据业务需求平衡。

二、软件设计与编程领域的“粒度”

指问题或任务的划分程度，主要分为：

粗粒度：

将整体问题视为单一单元处理，适合大规模系统以减少通信开销，但可能忽略细节且难以并行化；

细粒度：

将问题分解为多个子任务，便于独立处理和并行化，但会增加系统复杂性和维护成本。

应用场景对比

| 场景 | 粗粒度适用性 | 细粒度适用性 |

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| 数据仓库 | 大规模数据汇总 | 高频查询细节 |

| 并行计算系统 | 任务调度效率 | 资源利用率优化 |

| 软件模块设计 | 系统稳定性维护 | 功能扩展与复用 |

建议根据具体业务场景选择合适的粒度策略，例如数据库设计需权衡查询性能与存储成本，系统开发需平衡开发效率与维护成本。