本文探讨了数据仓库的逻辑模型，包括星型、雪花型等，并揭示了数据仓库逻辑结构及其数据组成，旨在深入理解数据仓库的内部运作与逻辑关系。
本文目录导读：
数据仓库逻辑结构概述
数据仓库作为企业信息化的核心基础设施，其主要功能是为企业决策提供支持，数据仓库的逻辑结构是数据仓库系统的核心，它决定了数据仓库的数据组织、存储和访问方式，本文将详细介绍数据仓库逻辑结构的数据组成和逻辑模型。
数据仓库逻辑结构数据组成
1、基础数据
基础数据是数据仓库的核心，它来源于企业的各个业务系统，包括交易数据、运营数据、管理数据等，基础数据是数据仓库逻辑结构的数据基础，为上层分析提供支持。
2、事实数据
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事实数据是描述业务活动的数据，它通常以数值形式表示，事实数据包括销售数据、生产数据、库存数据等，事实数据是数据仓库逻辑结构的重要组成部分，用于衡量业务活动的表现。
3、维度数据
维度数据是描述业务活动属性的数据，它为分析提供分类和排序的依据，维度数据包括时间、地区、产品、客户等，维度数据是数据仓库逻辑结构的关键组成部分，有助于对业务活动进行深入分析。
4、元数据
元数据是描述数据的数据，它包括数据的来源、格式、结构、定义等信息，元数据是数据仓库逻辑结构的重要组成部分，有助于数据管理和数据质量管理。
数据仓库逻辑模型
1、星型模型
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星型模型是数据仓库中最常用的逻辑模型之一，它由一个事实表和多个维度表组成，事实表与维度表之间通过外键关联，星型模型具有结构简单、易于理解、查询性能高等优点。
2、雪花模型
雪花模型是星型模型的扩展，它将维度表进行细化，形成多个层次，雪花模型适用于维度数据较为复杂的情况，可以降低数据冗余，提高查询性能。
3、星座模型
星座模型是星型模型和雪花模型的结合，它将多个星型模型组合在一起，形成一个复杂的结构，星座模型适用于复杂业务场景，可以满足多样化的查询需求。
4、事实星座模型
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事实星座模型是星座模型的变种，它将多个事实表组合在一起，形成一个复杂的结构，事实星座模型适用于具有多个业务主题的数据仓库。
5、物化视图模型
物化视图模型是数据仓库逻辑模型的扩展，它将查询结果存储在数据库中，以提高查询性能，物化视图模型适用于频繁执行的复杂查询。
数据仓库逻辑结构是数据仓库系统的核心，它决定了数据仓库的数据组织、存储和访问方式，本文详细介绍了数据仓库逻辑结构的数据组成和逻辑模型，包括基础数据、事实数据、维度数据和元数据，介绍了星型模型、雪花模型、星座模型、事实星座模型和物化视图模型等常见逻辑模型，了解数据仓库逻辑结构有助于企业更好地构建数据仓库，为决策提供有力支持。
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