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数据仓库建模理论 - 技术向解析

数据仓库建模是数据仓库的重要组成部分，它涉及到如何对数据进行组织、存储和查询等问题。在数据仓库建模理论中，有许多重要的概念和技术需要我们了解和掌握。本文将从以下几个方面进行介绍和解析。

一、标准维度模型

标准维度模型是数据仓库建模中最常用的一种模型。它将所有的数据都组织成一个星型模型，其中事实表为中心，维度表为周围围绕。标准维度模型通常包含多个维度，例如时间、地理位置、产品等。这些维度都是以分类数据的形式出现在维度表中，而所有的数值数据，则出现在事实表中。

以下是一个标准维度模型的示例：

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在上图中，我们可以看到一个典型的标准维度模型。其中包含了一个事实表和三个维度表。通过该模型，我们可以快速地分析销售数据，并根据不同的维度进行切片和透视等操作。

二、星座模型

除了标准维度模型外，还有一种常用的数据仓库建模方式，它被称为星座模型。与标准维度模型类似，星座模型也是以事实表为中心，但不同的是，星座模型可以包含多个事实表。这些事实表通常都有共同的维度表，因此可以将它们组合成一张星座模型。星座模型通常不适用于复杂的数据仓库，但对于一些小型的数据仓库而言，它是一种非常简单易用的建模方式。

以下是一个星座模型的示例：

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