数据仓库逻辑模型包括星型模型、雪花模型等。逻辑结构数据由事务数据、维度数据组成。事务数据记录业务活动，维度数据提供上下文。逻辑模型解析需理解数据间关系、数据仓库目的，以优化数据组织与查询。
本文目录导读：
数据仓库逻辑结构数据的组成
数据仓库中的逻辑结构数据主要由以下几部分组成：
1、基础数据：基础数据是数据仓库中最为核心的部分，包括各类业务数据、统计数据、指标数据等，这些数据来源于企业内部的各种业务系统，如ERP、CRM、HR等，基础数据经过清洗、转换、整合后，存储在数据仓库中，为上层应用提供数据支持。
2、元数据：元数据是关于数据的数据，用于描述数据仓库中的数据源、数据结构、数据质量等信息，元数据包括数据源元数据、数据结构元数据、数据质量元数据等，元数据对于数据仓库的管理、维护和应用具有重要意义。
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3、维度数据：维度数据是数据仓库中的一种特殊数据，用于描述数据仓库中的数据属性，维度数据包括时间、地区、产品、客户、部门等，维度数据用于对数据进行切片、切块、钻取等操作，便于用户从不同角度分析数据。
4、实体数据：实体数据是数据仓库中的实际业务数据，包括销售数据、库存数据、财务数据等，实体数据经过清洗、转换、整合后，存储在数据仓库中，为上层应用提供数据支持。
数据仓库逻辑模型
1、星型模型（Star Schema）
星型模型是数据仓库中最常见的逻辑模型，由事实表和维度表组成，事实表存储业务数据，维度表存储数据属性，星型模型的特点是结构简单、查询效率高，适用于多维数据分析。
2、雪花模型（Snowflake Schema）
雪花模型是星型模型的扩展，通过将维度表进一步规范化，减少冗余数据，雪花模型适用于数据量较大、数据冗余度较高的场景，但查询效率相对较低。
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3、事实星座模型（Fact Constellation Schema）
事实星座模型由多个星型模型组成，适用于复杂的多层次业务场景，在事实星座模型中，每个星型模型代表一个业务领域，通过关联关系实现数据共享。
4、逻辑数据立方体模型（Logical Data Cubes Schema）
逻辑数据立方体模型是一种基于多维数组的逻辑模型，适用于复杂的多维数据分析，在逻辑数据立方体模型中，数据以多维数组的形式存储，便于用户进行多维查询和分析。
5、主题模型（Subject-Oriented Schema）
主题模型以业务主题为核心，将相关数据整合到一个数据模型中，主题模型适用于企业级数据仓库，能够满足不同业务部门的数据需求。
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6、多级数据模型（Multi-Level Schema）
多级数据模型是一种层次化的数据模型，将数据仓库分为多个层级，每个层级包含不同的数据粒度，多级数据模型适用于数据量庞大、数据粒度差异较大的场景。
数据仓库逻辑结构数据由基础数据、元数据、维度数据和实体数据组成，数据仓库逻辑模型包括星型模型、雪花模型、事实星座模型、逻辑数据立方体模型、主题模型和多级数据模型等，根据实际业务需求，选择合适的逻辑模型对数据仓库的设计与实施具有重要意义。
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