本篇文章给大家谈谈数据仓库模型，以及数据仓库模型设计步骤对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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什么是数据库概念模型
1、数据库概念模型实际上是现实世界到机器世界的一个中间层次。数据库概念模型用于信息世界的建模，是现实世界到信息世界的第一层抽象，是数据库设计人员进行数据库设计的有力工具，也是数据库设计人员和用户之间进行交流的语言。
2、数据模型包括概念模型、逻辑模型和物理模型。概念模型：概念模型是对现实世界中的实体、属性和它们之间关系的抽象表示。
3、概念模型表征了待解释的系统的学科共享知识。为了把现实世界中的具体事物抽象、组织为某一数据库管理系统支持的数据模型，人们常常首先将现实世界抽象为信息世界，然后将信息世界转换为机器世界。
4、概念模型：就是从现实世界到信息世界的第一层抽象，确定领域实体属性关系等，使用E-R图表示，E-R图主要是由实体、属性和联系三个要素构成的。
数据仓库模型设计的3种范式
1、第一范式（1NF）所谓第一范式（1NF）是指在关系模型中，对于添加的一个规范要求，所有的域都应该是原子性的，即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项，而不能是集合，数组，记录等非原子数据项。
2、第一范式（1NF）：所谓第一范式（1NF）是指在关系模型中，对于添加的一个规范要求，所有的域都应该是原子性的，即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项，而不能是集合，数组，记录等非原子数据项。
3、第三范式的介绍 第三范式（Third Normal Form，3NF）是数据库规范化的一种形式，目的是消除数据冗余和保持数据的一致性。
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、主键必须有唯一性的元素，一个主键可以由一个或更多的组成唯一值的列组成。一旦创建，主键无法改变，外键关联一个表的主键。主外键关联意味着一对多的关系。 （第二范式处理冗余数据的删除问题。
6、关系数据库的几种设计范式介绍 1 第一范式(1NF) 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。
数据仓库的星型模型和雪花模型
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。
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。
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。
星型布局是数据仓库中最常用的模型之一，其特点是在事实表外侧只有一层维度表，这些维度表与事实表之间通过外键依赖关系进行关联。特点包括：易于理解：星型模型以简洁的方式呈现事实表和维度表之间的关系，易于理解和查询。
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。使数据仓库形成了一个集成系统，为用户提供分析服务对象。该模型的核心是事实表，围绕事实表的是维度表。
数据仓库的星型模型的事实表和维表的设计!
1、数据仓库由多个主题构成，包含多个事实表，而维表是公共的，可以共享，这种模式可以看做星型模式的汇集，因而称作星系模式或者事实星座模式。
2、雪花模式的维度表是基于范式理论的，因此是界于第三范式和星形模式之间的一种设计模式，通常是部分数据组织采用第三范式的规范结构，部分数据组织采用星形模式的事实表和维表结构。
3、) 近源模型区：主要是将所有入数据仓库的数据表按历史拉链表或事件表(APPEND算法)的方式保留所有历史数据，因此模型设计较简单，只需要基于源系统表结构，对字段进行数据标准化后，增加保留历史数据算法所需要的日期字段即可。
4、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。
5、)选择合适的主题（所要解决问题的领域）2)明确定义事实表3)确定和确认维4)选择事实表5)计算并存储fact表中的衍生数据段6)转换维表7)数据库数据采集8)根据需求刷新维表9)确定查询优先级和查询模式。
如何建立和评估数据仓库逻辑模型
1、数据仓库的数据逻辑模型也许是整个项目最重要的方面，需要领域专家的参与。从内容上看，涉及的方面有确立主题域，粒度层次的划分，确定数据分割策略，关系模式的确定。
2、数据仓库数据建模的几种思路主要分为一下几种 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。
3、整体规划、明确目标、合理定位 银行建设数据仓库系统时应充分明确建设目标，核心的逻辑数据模型是对银行业务的高度抽象、能够提供对关键业务数据的组织和整理，建立一套完整、统规范的标准，以便进行各类分析。
4、(1)主数据区：主数据区是全行最全的基础数据区，保留历史并作为整个数据仓库的数据主存储区，后续的数据都可以从主数据区数据加工获得，因此主数据区的数据天然就要保留所有历史数据轨迹。
5、逻辑模型的建立应在系统分析阶段进行。逻辑模型概念：逻辑模型，是指数据的逻辑结构。
数据仓库模型的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据仓库模型设计步骤、数据仓库模型的信息别忘了在本站进行查找喔。
