本篇文章给大家谈谈数据仓库常见模型第三范式，以及数据库第三范式的理解对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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数据仓库的数据结构,到底是星型、雪花模型、还是三范式?三范式和星型...
1、星型模式 星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。
2、第一类是大家最为熟悉的关系数据库的三范式建模，通常我们将三范式建模方法用于建立各种操作型数据库系统。第二类是Inmon提倡的三范式数据仓库建模，它和操作型数据库系统的三范式建模在侧重点上有些不同。
3、这种结构就是雪花型结构。雪花型结构取除了数据冗余，所以有些统计就需要做连接才能产生，所以效率不一定有星型架构高。正规化也是一种比较复杂的过程，相应数据库结构设计、数据的ETL、以及后期的维护都要复杂一些。
4、ER建模：即实体关系建模，由数据仓库之父BIll Inmon提出，核心思想是从全企业的高度去设计三范式模型，用实体关系描述企业服务。主张的是自上而下的架构，将不同的OLTP数据集中到面向主题的数据仓库中。维度建模：由Kimball提出，核心思想是从分析决策的需求出发构建模型。
5、星型模式之所以被选择，是因为它利用了主流关系型数据库的便利性，避免了专用多维数据库管理系统可能带来的成本和复杂性。此外，这种模式对用户来说非常直观，查询相对简单，只需要在事实表中加入和包含维表的间接信息，无需涉及复杂的多表关联。
6、每个模型捕获事实数据表中的事实，以及那些事实在链接到事实数据表的维度表中的特性。由这些排列产生的架构称为星型模式或雪花模式，已被证实在数据仓库设计中很有效。维度建模将信息组织到结构中，这些结构通常对应于分析者希望对数据仓库数据使用的查询方法。
数据仓库建模,星型模型大致了解,就是事实表对应许多维表;对雪花型模型...
星型模式 vs 雪花模型多维数据建模以直观的方式组织数据，并支持高性能的数据访问。每一个多维数据模型由多个多维数据模式表示，每一个多维数据模式都是由一个事实表和一组维表组成的。多维模型最常见的是星形模式。在星形模式中，事实表居中，多个维表呈辐射状分布于其四周，并与事实表连接。
星型模型、雪花模型和星座模型是数据仓库维度建模中重要的三种模型，接下来说一下它们的特点以及相互间的联系。星型模型由一张事实表和多张维度表组成。事实表里包括维度表的各个主键（一般为id），以及其它没有放进维度表的内容；维度表里存储对应维度的详细信息。
星型模式 星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。
星型模式模型
255。星型模型是一种数据库模型，该数据库模型的关系最大深度是255。星型模型是多维的数据关系，由事实表FactTable和维表DimensionTable组成。
对。由于维度模型允许数据冗余，当向一个维度表或事实表中添加字段时，不会像关系模型那样产生巨大的影响，带来的结果就是更容易容纳不可预料的新增数据，因此星型模型不能表达维度的层次。
数据仓库的构建，一般采取先构建数据集市，最后将各个数据集市整合在一起形成数据仓库的渐进模式；通过概念层、逻辑层、物理层建模，确定相关主题域的数据集市并对其进行联机分析处理。构建数据仓库模型一般采用以下几种：1 星型模型：星型模型是最常用的数据仓库设计结构的实现模式。
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