diff --git a/DataIngestion/schemadesign.md b/DataIngestion/schemadesign.md
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@@ -56,7 +56,36 @@ Druid数据源通常相当于关系数据库中的表。Druid的 [lookups特性]
 * 如果您主要有日志数据的分析场景，请考虑启用 [rollup](ingestion.md#rollup),这意味着您将失去从Druid中检索单个事件的能力，但您可能获得大量的压缩和查询性能提升
 
 ### 一般提示以及最佳实践
+#### Rollup
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+Druid可以在接收数据时将其汇总，以最小化需要存储的原始数据量。这是一种汇总或预聚合的形式。有关更多详细信息，请参阅摄取文档的 [汇总部分](ingestion.md#rollup)。
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+#### 分区与排序
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+对数据进行最佳分区和排序会对占用空间和性能产生重大影响。有关更多详细信息，请参阅摄取文档的 [分区部分](ingestion.md#分区)。
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 #### Sketches高基维处理
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+在处理高基数列（如用户ID或其他唯一ID）时，请考虑使用草图(sketches)进行近似分析，而不是对实际值进行操作。当您使用草图(sketches)摄取数据时，Druid不存储原始原始数据，而是存储它的"草图(sketches)"，它可以在查询时输入到以后的计算中。草图(sketches)的常用场景包括 `count-distinct` 和分位数计算。每个草图都是为一种特定的计算而设计的。
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+一般来说，使用草图(sketches)有两个主要目的：改进rollup和减少查询时的内存占用。
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+草图(sketches)可以提高rollup比率，因为它们允许您将多个不同的值折叠到同一个草图(sketches)中。例如，如果有两行除了用户ID之外都是相同的（可能两个用户同时执行了相同的操作），则将它们存储在 `count-distinct sketch` 中而不是按原样，这意味着您可以将数据存储在一行而不是两行中。您将无法检索用户id或计算精确的非重复计数，但您仍将能够计算近似的非重复计数，并且您将减少存储空间。
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+草图(sketches)减少了查询时的内存占用，因为它们限制了需要在服务器之间洗牌的数据量。例如，在分位数计算中，Druid不需要将所有数据点发送到中心位置，以便对它们进行排序和计算分位数，而只需要发送点的草图。这可以将数据传输需要减少到仅千字节。
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+有关Druid中可用的草图的详细信息，请参阅 [近似聚合器页面](../Querying/Aggregations.md)。
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+如果你更喜欢 [视频](https://www.youtube.com/watch?v=Hpd3f_MLdXo)，那就看一看吧！，一个讨论Druid Sketches的会议。
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+#### 字符串 VS 数值维度
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+如果用户希望将列摄取为数值类型的维度（Long、Double或Float），则需要在 `dimensionsSpec` 的 `dimensions` 部分中指定列的类型。如果省略了该类型，Druid会将列作为默认的字符串类型。
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+字符串列和数值列之间存在性能折衷。数值列通常比字符串列更快分组。但与字符串列不同，数值列没有索引，因此可以更慢地进行筛选。您可能想尝试为您的用例找到最佳选择。
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+有关如何配置数值维度的详细信息，请参阅 [`dimensionsSpec`文档](ingestion.md#dimensionsSpec)
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 #### 辅助时间戳
 #### 计数接收事件数
 #### 无schema的维度列
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