本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，数据已经成为企业、组织和个人不可或缺的资源，而数据的存储结构，作为数据管理的基础，对于数据的获取、处理和分析具有重要意义，本文将深入探讨数据的存储结构，揭开“数据仓库”背后的奥秘。
数据存储结构概述
1、数据存储结构定义
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数据存储结构，又称数据模型，是指用于描述数据之间关系和存储方式的抽象概念，它包括数据的组织形式、数据之间的关系、数据的存储位置和访问方法等。
2、数据存储结构分类
（1）层次模型：以树形结构为基础，数据之间的关系为父子关系，如关系型数据库。
（2）网状模型：以网状结构为基础，数据之间的关系为多对多，如网状数据库。
（3）关系模型：以二维表格为基础，数据之间的关系为多对多，如关系型数据库。
（4）面向对象模型：以对象为基础，数据之间的关系为继承、关联和聚合，如面向对象数据库。
数据仓库概述
1、数据仓库定义
数据仓库是一种专门为支持企业或组织的决策制定而设计的、集成、稳定、可扩展的数据集合，它将来自不同来源的数据进行整合、清洗、转换和存储，为用户提供全面、准确、一致的数据支持。
2、数据仓库特点
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（1）集成性：数据仓库将来自不同来源的数据进行整合，消除数据孤岛。
（2）稳定性：数据仓库的数据质量高、一致性强，保证决策的准确性。
（3）可扩展性：数据仓库能够根据业务需求进行扩展，满足企业发展的需要。
（4）面向主题：数据仓库以业务主题为中心，便于用户理解和使用。
数据仓库存储结构
1、星型模型
星型模型是一种常见的数据仓库存储结构，由事实表和维度表组成，事实表存储业务数据，维度表存储业务相关的描述性信息。
（1）事实表：通常包含业务量、时间、地点等维度信息。
（2）维度表：包括业务相关的描述性信息，如产品、客户、地区等。
2、雪花模型
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雪花模型是星型模型的扩展，将维度表进行规范化处理，消除冗余信息。
3、星型模型与雪花模型的比较
（1）数据冗余：星型模型的数据冗余较高，雪花模型的数据冗余较低。
（2）查询性能：星型模型的查询性能较好，雪花模型的查询性能较差。
（3）存储空间：星型模型的存储空间较大，雪花模型的存储空间较小。
数据存储结构作为数据管理的基础，对于数据的获取、处理和分析具有重要意义，本文从数据存储结构概述、数据仓库概述、数据仓库存储结构等方面，深入探讨了数据的存储结构，通过了解数据存储结构，有助于我们更好地管理数据，为企业或组织的决策制定提供有力支持，在未来的数据管理领域，我们还需不断探索和优化数据存储结构，以适应不断变化的需求。
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