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随着大数据时代的到来，数据仓库作为企业数据管理和决策支持的核心工具，越来越受到企业的重视，数据仓库分层与建模方法作为数据仓库建设的关键环节，对于提高数据质量和决策效率具有重要意义，本文将详细解析数据仓库分层与建模方法的区别，并探讨其共通之处。
数据仓库分层方法
1、物理分层
物理分层是将数据仓库的数据存储在多个物理存储设备上，以提高数据访问速度和存储容量，常见的物理分层方法包括：
（1）按数据类型分层：将结构化数据、半结构化数据和非结构化数据分别存储在不同的存储设备上。
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（2）按数据来源分层：将来自不同业务系统的数据分别存储在不同的存储设备上。
（3）按数据粒度分层：将原始数据、汇总数据和明细数据分别存储在不同的存储设备上。
2、逻辑分层
逻辑分层是从数据模型的角度对数据仓库进行分层，以提高数据访问效率和降低数据冗余，常见的逻辑分层方法包括：
（1）数据源层：包括业务系统、日志文件、外部数据源等，是数据仓库的基础数据来源。
（2）数据集成层：将来自不同数据源的数据进行清洗、转换和集成，形成统一的数据模型。
（3）数据仓库层：存储经过集成和转换的数据，为数据分析和决策提供支持。
数据仓库建模方法
1、星型模型
星型模型是最常见的数据仓库建模方法，由事实表和维度表组成，事实表记录业务活动数据，维度表提供业务活动的背景信息，星型模型具有以下特点：
（1）易于理解和使用，便于数据分析。
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（2）便于扩展，可方便地添加新的维度和事实表。
（3）性能较好，适合大规模数据仓库。
2、雪花模型
雪花模型是在星型模型的基础上，对维度表进行进一步细化的建模方法，雪花模型具有以下特点：
（1）维度表更加细化，数据冗余较小。
（2）便于数据粒度的调整，可满足不同层次的分析需求。
（3）数据一致性较好，便于数据维护。
3、星型-雪花混合模型
星型-雪花混合模型是星型模型和雪花模型的结合，既保留了星型模型的易用性和扩展性，又具有雪花模型的数据一致性和细粒度，该模型适用于既有较高数据一致性要求，又有扩展需求的场景。
数据仓库分层与建模方法的区别与共通之处
1、区别
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（1）目的不同：数据仓库分层是为了提高数据访问速度和存储容量，而数据仓库建模是为了提高数据质量和决策效率。
（2）层次不同：数据仓库分层分为物理分层和逻辑分层，而数据仓库建模分为星型模型、雪花模型和星型-雪花混合模型。
（3）关注点不同：数据仓库分层关注数据存储和访问，而数据仓库建模关注数据模型和数据分析。
2、共通之处
（1）都是为了提高数据质量和决策效率。
（2）都遵循数据仓库分层和建模的基本原则。
（3）都涉及到数据清洗、转换和集成等环节。
数据仓库分层与建模方法是数据仓库建设的关键环节，二者相辅相成，共同提高数据质量和决策效率，在实际应用中，应根据企业需求和场景选择合适的分层和建模方法，以实现数据仓库的最佳效果。
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