数据仓库模型划分标准包括面向主题、面向过程、3NF模型和星型模型、雪花模型等。面向主题强调数据与业务主题相关；面向过程关注业务流程；3NF模型追求数据最小化冗余；星型模型简化查询，雪花模型增加冗余提高性能。了解这些标准有助于构建高效、实用的数据仓库。
本文目录导读：
数据仓库作为企业信息化的核心组成部分，其模型划分标准对于数据仓库的设计与实施具有重要意义，本文将详细解析数据仓库的模型划分标准，并介绍不同类型的数据仓库模型，以期为数据仓库的设计与实施提供参考。
数据仓库模型划分标准
1、数据粒度
数据粒度是指数据仓库中数据的最小粒度，它决定了数据仓库的详细程度，数据粒度分为以下几种类型：
（1）原子粒度：数据粒度为单个记录，如数据库中的行。
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（2）细粒度：数据粒度介于原子粒度和粗粒度之间，如订单明细。
（3）粗粒度：数据粒度为较高层次的聚合数据，如订单总量。
（4）汇总粒度：数据粒度为最高层次的聚合数据，如年度销售额。
2、数据模型
数据模型是指数据仓库中数据的组织形式，它决定了数据仓库的逻辑结构，数据模型分为以下几种类型：
（1）星型模型：以一个事实表为中心，多个维度表围绕事实表组织，星型模型简单易懂，易于实现，但扩展性较差。
（2）雪花模型：在星型模型的基础上，将维度表进一步细化，形成更细粒度的数据，雪花模型比星型模型更复杂，但扩展性更好。
（3）星网模型：结合星型模型和雪花模型的特点，既具有星型模型的简单性，又具有雪花模型的扩展性。
3、数据集成方式
数据集成方式是指数据仓库中数据来源的集成方式，它决定了数据仓库的数据质量，数据集成方式分为以下几种类型：
（1）增量集成：只集成自上次集成以来发生变化的数据。
（2）全量集成：集成所有数据。
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（3）混合集成：结合增量集成和全量集成，根据实际情况选择合适的集成方式。
4、数据仓库架构
数据仓库架构是指数据仓库的物理结构，它决定了数据仓库的性能，数据仓库架构分为以下几种类型：
（1）单层架构：数据仓库的所有功能集中在单个服务器上。
（2）多层架构：数据仓库的功能分布在多个服务器上，如ETL服务器、数据存储服务器、查询服务器等。
（3）分布式架构：数据仓库的功能分布在不同地理位置的服务器上，通过网络连接。
数据仓库模型类型
1、星型模型
星型模型是最常见的数据仓库模型，它具有以下特点：
（1）简单易懂，易于实现。
（2）查询性能较好。
（3）扩展性较差。
2、雪花模型
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雪花模型是在星型模型的基础上发展而来的，它具有以下特点：
（1）数据粒度更细，更符合实际业务需求。
（2）查询性能较差。
（3）扩展性较好。
3、星网模型
星网模型结合了星型模型和雪花模型的特点，具有以下特点：
（1）数据粒度适中，既满足业务需求，又保证查询性能。
（2）扩展性较好。
数据仓库的模型划分标准对于数据仓库的设计与实施具有重要意义，本文从数据粒度、数据模型、数据集成方式和数据仓库架构四个方面解析了数据仓库的模型划分标准，并介绍了不同类型的数据仓库模型，希望本文能为数据仓库的设计与实施提供有益的参考。
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