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数据仓库作为企业信息化建设的重要组成部分，已经成为现代企业决策支持系统的基础，数据仓库的存储结构是数据仓库的核心，它直接影响到数据仓库的性能、可扩展性和易用性，本文将深入解析数据仓库的存储结构，探讨其特性、优缺点以及在实际应用中的选择。
数据仓库的存储结构概述
数据仓库的存储结构主要包括以下几种类型：
1、星型模型（Star Schema）
2、雪花模型（Snowflake Schema）
3、星型扩展模型（Star Extension Schema）
4、多维模型（Multidimensional Model）
5、线性模型（Linear Model）
星型模型
星型模型是最常见的数据仓库存储结构，它以一个中心的事实表为核心，多个维度表围绕中心事实表展开，星型模型具有以下特点：
1、结构简单，易于理解和实现。
2、便于查询优化，提高查询性能。
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3、便于数据建模，便于业务分析。
雪花模型
雪花模型是星型模型的一种扩展，它通过进一步规范化维度表来提高数据仓库的规范化程度，雪花模型具有以下特点：
1、提高数据仓库的规范化程度，降低数据冗余。
2、提高数据一致性，便于数据维护。
3、一定程度上影响查询性能，因为规范化后的维度表需要更多的JOIN操作。
星型扩展模型
星型扩展模型是在星型模型的基础上，将一些关键维度表进行扩展，以适应特定的业务需求，星型扩展模型具有以下特点：
1、适用于具有复杂业务逻辑的数据仓库。
2、提高数据仓库的灵活性，便于应对业务变化。
3、可能增加数据冗余，影响数据仓库的性能。
多维模型
多维模型以立方体形式存储数据，通过多个维度进行数据切片、切块、钻取等操作，多维模型具有以下特点：
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1、适用于复杂的多维数据分析。
2、提供直观的数据展示，便于业务分析。
3、查询性能较高，但数据存储空间较大。
线性模型
线性模型是一种将数据按照时间顺序进行存储的模型，适用于时间序列分析，线性模型具有以下特点：
1、适用于时间序列分析。
2、查询性能较高，便于数据挖掘。
3、不便于多维分析。
数据仓库的存储结构是数据仓库的核心，不同的存储结构具有不同的优缺点，在实际应用中，应根据业务需求、数据量、查询性能等因素综合考虑，选择合适的存储结构，合理选择数据仓库的存储结构，有助于提高数据仓库的性能和易用性，为企业的决策支持提供有力保障。
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