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数据仓库逻辑模型
数据仓库逻辑模型是数据仓库的核心，它决定了数据仓库的数据结构、数据组织和数据存储方式，以下将介绍几种常见的数据仓库逻辑模型：
1、星型模型（Star Schema）
星型模型是最常见的数据仓库逻辑模型，由事实表和维度表组成，事实表存储业务数据，维度表存储描述业务数据的属性，事实表与维度表通过外键关联，形成一个星形结构，星型模型简单、直观，易于理解和维护。
2、雪花模型（Snowflake Schema）
雪花模型是星型模型的扩展，它将维度表进一步细化，形成雪花形状，在雪花模型中，维度表经过多次规范化，将冗余数据拆分到不同的表中，从而降低数据冗余度，雪花模型适用于数据量较大、维度表复杂的情况。
3、星云模型（Federated Schema）
星云模型是一种基于中间件的数据仓库逻辑模型，它将多个数据源的数据集成到一个虚拟的数据仓库中，星云模型通过中间件实现数据源的透明访问，用户无需关心数据源的物理位置和存储方式，星云模型适用于跨多个数据源的数据集成。
4、事实表模型（Fact Table Model）
事实表模型是一种基于事实表的数据仓库逻辑模型，它以事实表为中心，将相关维度表和事实表组织在一起，事实表模型适用于数据仓库中事实表数量较多的情况。
5、主题模型（Subject-Oriented Model）
主题模型是一种基于业务主题的数据仓库逻辑模型，它将业务数据按照业务主题进行组织，主题模型有利于业务用户理解和分析数据，提高数据仓库的可用性。
数据仓库逻辑结构数据组成
数据仓库逻辑结构数据由以下几部分组成：
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1、事实表（Fact Table）
事实表是数据仓库的核心，它存储了业务数据，事实表通常包含以下几类数据：
（1）时间戳：记录业务发生的时间。
（2）度量值：描述业务活动的量化指标，如销售额、数量等。
（3）外键：用于与维度表建立关联的键值。
2、维度表（Dimension Table）
维度表存储描述业务数据的属性，通常包含以下几类数据：
（1）维度键：用于唯一标识维度表中一条记录的键值。
（2）维度属性：描述维度键的详细信息，如客户名称、产品类别等。
（3）外键：用于与事实表建立关联的键值。
3、关联关系（Association）
关联关系是指事实表与维度表之间的关联方式，主要包括以下几种：
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（1）一对一（1:1）：事实表中的一条记录对应维度表中的一条记录。
（2）一对多（1:N）：事实表中的一条记录对应维度表中的多条记录。
（3）多对一（N:1）：事实表中的多条记录对应维度表中的一条记录。
（4）多对多（N:N）：事实表中的多条记录对应维度表中的多条记录。
4、视图（View）
视图是数据仓库逻辑结构中的虚拟表，它通过查询事实表和维度表生成，视图可以简化查询操作，提高数据仓库的性能。
5、计算字段（Calculated Field）
计算字段是根据事实表和维度表中的数据计算得出的新字段，如销售增长率、平均订单金额等。
数据仓库逻辑结构数据由事实表、维度表、关联关系、视图和计算字段等组成，这些数据组成要素共同构成了数据仓库的逻辑模型，为业务用户提供了全面、准确、高效的数据分析平台，了解数据仓库逻辑结构数据组成，有助于我们更好地设计、构建和维护数据仓库。
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