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数据仓库模型的概述
数据仓库模型是数据仓库系统中的核心组成部分，它将源数据从各个业务系统中抽取、清洗、转换和加载到数据仓库中，为数据分析和决策支持提供有力支持，数据仓库模型主要包括两类：星型模型和雪花模型。
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星型模型
1、概述
星型模型（Star Schema）是最常见的数据仓库模型之一，它以一个事实表为中心，将其他相关维度表通过主键-外键关系连接起来，在星型模型中，事实表通常包含大量数值型度量，而维度表则包含描述事实的属性。
2、特点
（1）结构简单：星型模型结构清晰，易于理解和维护。
（2）查询性能高：由于星型模型结构简单，查询时可以快速定位到所需数据，从而提高查询性能。
（3）易于扩展：当需要添加新的维度或度量时，只需在相应的维度表或事实表中添加数据即可。
3、应用场景
（1）销售分析：通过星型模型分析销售数据，了解产品销售情况、区域销售情况等。
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（2）库存管理：通过星型模型分析库存数据，优化库存策略。
（3）客户关系管理：通过星型模型分析客户数据，了解客户消费习惯、满意度等。
雪花模型
1、概述
雪花模型（Snowflake Schema）是在星型模型的基础上发展而来的，它通过进一步规范化维度表，将星型模型中的维度表分解成更细粒度的子表，雪花模型通常适用于数据量较大、维度表关系复杂的场景。
2、特点
（1）规范化程度高：雪花模型通过规范化维度表，降低数据冗余，提高数据一致性。
（2）查询性能略低：由于雪花模型结构较为复杂，查询时可能需要多次连接子表，从而影响查询性能。
（3）易于维护：雪花模型结构清晰，便于维护和更新。
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3、应用场景
（1）金融行业：金融行业数据量较大，维度关系复杂，雪花模型有助于提高数据质量。
（2）电信行业：电信行业数据量巨大，雪花模型有助于优化数据存储和查询。
（3）物流行业：物流行业涉及多种物流环节，雪花模型有助于分析物流数据，提高物流效率。
数据仓库模型在数据分析和决策支持中扮演着重要角色，星型模型和雪花模型是数据仓库模型中的两大分类，它们各自具有不同的特点和应用场景，在实际应用中，应根据数据仓库的特点和需求，选择合适的数据仓库模型，以提高数据仓库的性能和可维护性。
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