本篇文章给大家谈谈数据仓库的数据模型有哪些，以及数据仓库的数据模型有哪些特点对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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数据仓库模型设计的3种范式
1、数据仓库模型设计时，常用的三种范式：0范式，即没有范式，只有一列，所有数据信息放到一起，没有字段划分。优点：一列通吃所有数据。缺点：排序、查找不方便。1范式，列拆分，原子性。将数据信息划分为多个字段，字段具有原子性，不可再分割。优点：便于按某一属性字段来排序、查询数据。
2、雪花模式 雪花模式(Snowflake Schema)是对星形模式的扩展。雪花模式的维度表可以拥有其他维度表的，虽然这种模型相比星型更规范一些，但是由于这种模型不太容易理解，维护成本比较高，而且性能方面需要关联多层维表，性能也比星型模型要低。
3、概述 多维数据模型是最流行的数据仓库的数据模型，多维数据模型最典型的数据模式包括星型模式、雪花模式和事实星座模式，本文以实例方式展示三者的模式和区别。星型模式（star schema）星型模式的核心是一个大的中心表（事实表），一组小的附属表（维表）。
4、数据库范式有第一范式、第二范式、第三范式、巴斯科德范式、第四范式、第五范式六种。数据库表中的字段都是单一属性的，不可再分。这个单一属性由基本类型构成，包括整型、实数、字符型、逻辑型、日期型等。
5、在第一范式（1NF）中表的每一行只包含一个实例的信息。简而言之，第一范式就是无重复的列。说明：在任何一个关系数据库中，第一范式（1NF）是对关系模式的基本要求，不满足第一范式（1NF）的数据库就不是关系数据库。
6、关系数据模型 由于关系数据库结构简单，操作方便，有坚实的理论基础，所以发展很快，80年代以后推出的数据库管理系统几乎都是关系型的。涉及到的基础知识有：关系模型的逻辑数据结构，表的操作符，表的完整性规则和视图、范式概念。
空间数据的逻辑模型的主要设计内容有哪些
逻辑模型是严格定义的一组概念的集合，主要由数据结构、数据操作和完整性约束部分组成，通常称为数据三要素。数据模型是用于描绘、沟通数据需求的一组简单易懂、标准的，并且便于计算机实现的标准符号的集合。
从E-R图向关系模式转化数据库的逻辑设计主要是将概念模型转换成一般的关系模式，也就是将E-R图中的实体、实体的属性和实体之间的联系转化为关系模式。在转化过程中会遇到如下问题：(1)命名问题。命名问题可以采用原名，也可以另行命名，避免重名。(2)非原子属性问题。
逻辑结构设计的任务，就是把概念结构设计阶段建立的基本E-R图，按选定的管理系统软件支持的数据模型（层次、网状、关系），转换成相应的逻辑模型。这种转换要符合关系数据模型的原则。E-R图向关系模型的转换是要解决如何将实体和实体间的联系转换为关系，并确定这些关系的属性和码。
在数据库中，逻辑模型有关系、网状、层次，可以清晰表示个个关系。在管理信息系统中，逻辑模型：是着重用逻辑的过程或主要的业务来描述对象系统，描述系统要“做什么”，或者说具有哪些功能。管理信息系统的开发策略，即通过对系统进行分析得到系统的逻辑模型， 进而从逻辑模型求得最优的物理模型。
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