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数据仓库是现代企业信息化的核心组成部分，其存储结构的设计直接影响到数据仓库的性能和效率，在数据仓库的存储结构中，索引结构起着至关重要的作用，本文将深入解析数据仓库存储结构中涉及的索引结构，以期为读者提供有益的参考。
数据仓库存储结构概述
数据仓库的存储结构主要包括以下几种：
1、星型模式（Star Schema）
2、雪花模式（Snowflake Schema）
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3、星座模式（Federated Schema）
这三种模式各有特点，但都涉及到索引结构的设计。
数据仓库存储结构中的索引结构
1、主键索引
主键索引是数据仓库中最基本的索引结构，用于唯一标识表中的每一行数据，在星型模式和雪花模式中，主键索引通常位于事实表和维度表中。
2、候选键索引
候选键索引是指能够唯一标识表中的每一行数据的索引，在数据仓库中，候选键索引通常用于实现数据分区、数据去重等功能。
3、索引视图
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索引视图是一种虚拟表，它基于查询结果生成索引，在数据仓库中，索引视图可以提高查询性能，尤其是在涉及大量数据的复杂查询中。
4、聚簇索引
聚簇索引是一种特殊的索引结构，它将数据行按照索引键值顺序存储在磁盘上，在数据仓库中，聚簇索引可以提高查询效率，特别是在执行范围查询和排序操作时。
5、非聚簇索引
非聚簇索引是指索引键值不直接存储在索引中的索引结构，在数据仓库中，非聚簇索引通常用于实现数据分区和表连接操作。
6、全文索引
全文索引是一种针对文本数据的索引结构，它能够快速检索文本字段中的关键词，在数据仓库中，全文索引可以用于实现文本数据的快速检索和分析。
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7、索引压缩
索引压缩是一种优化索引存储空间的技术，它通过减少索引数据冗余来提高存储效率，在数据仓库中，索引压缩可以降低存储成本，提高查询性能。
8、索引维护
索引维护是指对索引进行定期更新、优化和重建的过程，在数据仓库中，索引维护对于保证查询性能至关重要。
数据仓库存储结构中的索引结构对于保证数据仓库性能和效率具有重要意义，本文从主键索引、候选键索引、索引视图、聚簇索引、非聚簇索引、全文索引、索引压缩和索引维护等方面对数据仓库存储结构中的索引结构进行了深入解析，希望本文能为读者在数据仓库设计和优化过程中提供有益的参考。
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