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数据仓库作为企业信息化建设的重要组成部分，承担着存储、管理和分析大量历史数据的重任，为了更好地实现数据仓库的功能，提高数据利用率，数据仓库的数据通常划分为多个层次，每个层次都有其特定的功能和特点，本文将深入解析数据仓库中的数据分类与架构设计，以期为数据仓库的建设提供有益的参考。
数据仓库的数据分类
1、概念层
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概念层是数据仓库中最基础的层次，主要包含企业业务模型和业务规则，这一层次的数据是从企业实际业务出发，将各个业务模块的数据进行整合和抽象，形成统一的数据模型，概念层的数据通常包括实体、属性、关系和约束等，为企业业务分析提供支持。
2、逻辑层
逻辑层是数据仓库的核心层次，主要包含数据源、数据转换和模型设计，在这一层次，通过对概念层的数据进行清洗、转换和整合，形成逻辑上的视图，逻辑层的数据包括事实表、维度表、数据仓库模型和计算字段等。
3、物理层
物理层是数据仓库的最底层，主要包含存储和访问数据的基础设施，在这一层次，数据被存储在数据库中，并可通过查询语句进行访问，物理层的数据包括数据库表、索引、视图和存储过程等。
4、应用层
应用层是数据仓库的外部接口，主要包含数据可视化、报表和分析工具等，在这一层次，用户可以通过各种工具对数据仓库中的数据进行查询、分析和展示，应用层的数据包括报表、图表、仪表盘和决策支持系统等。
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数据仓库的架构设计
1、星型架构
星型架构是数据仓库中最常见的架构设计之一，由一个事实表和多个维度表组成，事实表记录业务数据，维度表提供业务数据的上下文信息，星型架构具有以下特点：
（1）易于理解和使用，便于用户查询和分析数据；
（2）数据冗余度低，存储空间利用率高；
（3）易于扩展，可方便地增加新的维度表和事实表。
2、雪花架构
雪花架构是星型架构的扩展，将维度表进一步细分为多个层次，形成“雪花”形状，雪花架构具有以下特点：
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（1）提高了数据粒度，便于用户进行更细致的分析；
（2）数据冗余度较高，存储空间利用率较低；
（3）维护成本较高，需要频繁更新维度表。
3、星型-雪花混合架构
星型-雪花混合架构结合了星型架构和雪花架构的优点，既保证了数据粒度，又降低了数据冗余度，在混合架构中，根据业务需求，选择合适的架构模式。
数据仓库的数据分类与架构设计是企业信息化建设中的重要环节，通过对数据仓库进行合理分类和设计，可以提高数据质量、降低维护成本，为企业的决策提供有力支持，在实际应用中，应根据企业业务需求和数据特点，选择合适的架构模式，实现数据仓库的优化和高效利用。
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