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在信息化时代，数据仓库作为企业信息化建设的重要组成部分，已经成为数据分析、决策支持的关键基础设施，数据仓库的逻辑数据模型作为数据仓库设计的核心，其结构直接影响着数据仓库的性能和可用性，数据仓库的逻辑数据模型究竟是由什么数据组成，其结构特点又是什么呢？
数据仓库逻辑数据模型概述
数据仓库的逻辑数据模型是对数据仓库中数据的抽象描述，它将数据仓库中的数据按照一定的逻辑关系进行组织，形成一种易于理解、易于操作的数据视图，数据仓库的逻辑数据模型主要有两种：星型模型和雪花模型。
1、星型模型
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星型模型是最常见的数据仓库逻辑数据模型之一，它以事实表为中心，将维度表与事实表通过外键关联，形成一个星状结构，在星型模型中，事实表通常包含大量的数值型数据，如销售额、订单数量等；维度表则包含描述事实表数据的属性，如时间、地区、产品等。
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，形成更丰富的属性信息，在雪花模型中，维度表可能包含多层嵌套的子表，形成一种类似雪花的结构，雪花模型相对于星型模型，可以提供更详细的数据分析，但同时也增加了数据仓库的复杂性。
数据仓库逻辑数据模型的数据组成
数据仓库的逻辑数据模型主要由以下几类数据组成：
1、事实数据
事实数据是数据仓库的核心，它描述了业务活动的具体内容，事实数据通常包含数值型数据，如销售额、订单数量、库存量等，事实数据是分析人员关注的重点，也是数据仓库数据挖掘的来源。
2、维度数据
维度数据是描述事实数据的属性，它为分析人员提供了丰富的数据视角，维度数据包括时间、地区、产品、客户、渠道等，它们可以是实体的属性，也可以是实体的组合，维度数据为分析人员提供了分析业务的维度，有助于揭示业务现象背后的规律。
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3、元数据
元数据是描述数据仓库中数据的结构、内容、关系等信息的数据，元数据包括数据字典、数据模型、数据映射、数据质量等信息，元数据有助于数据仓库的管理和维护，提高数据仓库的可用性和可靠性。
4、数据质量数据
数据质量数据是描述数据仓库中数据质量的数据，包括数据准确性、完整性、一致性、时效性等，数据质量数据是数据仓库的重要指标，它直接影响着数据分析结果的可靠性。
数据仓库逻辑数据模型的特点
1、多维性
数据仓库的逻辑数据模型具有多维性，可以提供丰富的数据视角，通过维度数据，分析人员可以从不同的角度对业务进行分析，揭示业务现象背后的规律。
2、实时性
数据仓库的逻辑数据模型可以支持实时数据更新，确保分析人员获取到最新的业务数据，实时性是数据仓库的重要特点，有助于提高数据仓库的可用性和决策支持能力。
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3、可扩展性
数据仓库的逻辑数据模型具有可扩展性，可以方便地添加新的维度和事实数据，可扩展性有助于数据仓库适应业务变化，满足不断增长的数据需求。
4、易用性
数据仓库的逻辑数据模型易于理解和使用，分析人员可以轻松地获取所需的数据，进行数据分析和挖掘。
数据仓库的逻辑数据模型是由事实数据、维度数据、元数据和数据质量数据组成的多维结构数据视图，它为数据仓库的设计、实施和维护提供了理论基础，有助于提高数据仓库的性能和可用性，在实际应用中，我们需要根据业务需求和数据特点，选择合适的逻辑数据模型，以充分发挥数据仓库的价值。
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