《解析数据仓库中的概念模型与逻辑模型：逻辑数据模型并非一维结构的数据视图》
一、数据仓库概念模型
1、定义与目的
- 数据仓库的概念模型是对企业数据的一种高层次、抽象的描述，它主要关注的是企业的业务概念、实体以及它们之间的关系，其目的是为了从宏观上理解企业的数据需求，为后续的数据仓库设计奠定基础，在一个零售企业的数据仓库概念模型中，可能会定义出“顾客”“商品”“订单”等主要实体。“顾客”实体可能具有属性如姓名、年龄、性别等，“商品”实体有商品名称、价格、类别等属性，而“订单”实体则与“顾客”和“商品”有着关联，如一个订单由一个顾客下订，一个订单包含多种商品等。
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2、构建方法
- 构建概念模型通常采用的方法有实体 - 关系（E - R）建模等，通过识别企业中的核心业务对象（实体），然后确定这些实体之间的关系（如一对一、一对多、多对多等），以电信企业为例，“用户”实体和“套餐”实体可能是多对一的关系，即多个用户可以选择同一个套餐，在概念模型中，不需要涉及到具体的数据存储结构或者技术细节，它更像是一幅企业数据的蓝图，让数据仓库的设计人员、业务分析师等能够共同理解企业的数据架构。
3、与业务需求的联系
- 概念模型紧密联系着企业的业务需求，它是业务需求在数据层面的一种映射，企业希望分析不同地区顾客的购买行为，在概念模型中就需要明确“顾客”实体中的“地区”属性以及“顾客”与“订单”“商品”之间的关系，以便后续能够支持这种业务分析需求，如果业务需求发生变化，如企业要开展会员营销，需要对会员进行特殊分析，那么概念模型可能就需要对“顾客”实体进行扩展，增加“会员等级”“会员积分”等相关概念。
二、数据仓库逻辑模型
1、定义与特点
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- 数据仓库的逻辑模型是在概念模型的基础上进一步细化的数据模型，它是对数据仓库中数据的逻辑结构和关系的描述，与概念模型不同，逻辑模型开始涉及到数据的组织方式，如数据的层次结构、分类方式等，它绝不是一维结构的数据视图，逻辑模型可以有多种结构，如星型模型、雪花模型等。
- 在星型模型中，以事实表为中心，周围连接着多个维度表，在销售数据仓库的逻辑模型中，销售事实表可能包含销售额、销售量等数据，而周围的维度表可能有时间维度表（包含日期、月份、年份等信息）、产品维度表（产品名称、产品类别等）、地区维度表（城市、省份、国家等）等，这种结构便于进行数据分析，如按时间、产品、地区等维度对销售额进行汇总和分析。
- 雪花模型则是星型模型的一种扩展，它将维度表进一步规范化，在产品维度表中，如果产品有类别、品牌等多层属性，在雪花模型中可能会将类别和品牌单独构建成表，然后通过外键与产品维度表连接，这种模型在一定程度上减少了数据冗余，但查询的复杂性可能会有所增加。
2、构建过程中的考虑因素
- 在构建逻辑模型时，需要考虑数据的完整性和一致性，这意味着要确保数据在不同的表之间能够正确关联，没有数据缺失或者数据冲突的情况，在订单数据仓库中，订单明细中的产品编号必须与产品维度表中的产品编号一致，否则会导致数据分析结果错误。
- 还要考虑数据分析的需求，如果企业经常需要进行复杂的多维分析，如同时按时间、地区、产品类型等多个维度进行分析，那么逻辑模型的结构就需要能够高效地支持这种分析，数据的可扩展性也是一个重要因素，随着企业业务的发展，新的数据来源或者新的分析需求可能会出现，逻辑模型需要能够方便地进行扩展，如添加新的维度表或者在现有表中增加新的属性。
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3、与概念模型和物理模型的关系
- 逻辑模型是概念模型的细化，它将概念模型中的实体和关系转化为具体的数据结构和逻辑关系，概念模型中的“顾客”实体在逻辑模型中可能会被分解为多个表或者属性，以适应数据仓库的存储和分析需求，逻辑模型又是物理模型的基础，物理模型则是逻辑模型在具体的数据存储系统（如关系型数据库、数据仓库系统等）中的实现，包括数据的存储方式（如索引的创建、数据的分区等），逻辑模型为物理模型提供了数据结构和关系的框架，物理模型则根据逻辑模型结合具体的数据库技术进行优化和实现。
数据仓库的逻辑数据模型具有复杂的结构和丰富的内涵，绝不是简单的一维结构的数据视图，它在数据仓库的构建和数据分析中起着至关重要的作用。
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