1、雪花模式(SnowflakeSchema)是对星形模式的扩展。雪花模式的维度表可以拥有其他维度表的，虽然这种模型相比星型更规范一些，但是由于这种模型不太容易理解，维护成本比较高，而且性能方面需要关联多层维表，性能也比星型模型要低。
2、概述多维数据模型是最流行的数据仓库的数据模型，多维数据模型最典型的数据模式包括星型模式、雪花模式和事实星座模式，本文以实例方式展示三者的模式和区别。
3、星型模型、雪花模型和星座模型是数据仓库维度建模中重要的三种模型，接下来说一下它们的特点以及相互间的联系。星型模型由一张事实表和多张维度表组成。
4、星型模式vs雪花模型多维数据建模以直观的方式组织数据，并支持高性能的数据访问。每一个多维数据模型由多个多维数据模式表示，每一个多维数据模式都是由一个事实表和一组维表组成的。多维模型最常见的是星形模式。
浅析数据仓库的构建方法
1、在数据仓库的构建过程中，利用模糊数学可实现数据仓库内数据的语义表示，丰富数据加工的手段，提高分析处理的能力。
2、如果是前者，那么在数据仓库建模的时候一般会选择ER建模方法；如果是后者，一般会选择维度建模方法。ER建模：即实体关系建模，由数据仓库之父BIllInmon提出，核心思想是从全企业的高度去设计三范式模型，用实体关系描述企业服务。
3、构建企业级的数据仓库第一步就是要确定主题，其实确定主题就是确定数据分析或前端展现的主题。主题要体现出某一方面的各分析角度和统计数值型数据之间的关系，确定主题时要综合考虑。这一点是非常重要的，大家一定要重视。
中心数据库设计
油价数据来源于美国能源部（DOE）下属的能源信息署（EIA）网站、中石油（CNPC）网站和《华尔街日报》（WSJ）网站提供的油价数据，油价序列本身就是一个不规则的时间序列，油价数据具有以下几个特点。
步骤如下：需求分析阶段进行数据库设计首先必须准确了解与分析用户需求（包括数据与处理）。需求分析是整个设计过程的基础，是最困难和最耗费时间的一步。
按照规范的设计方法，一个完整的数据库设计一般分为以下六个阶段。
一部分是完整的数据库结构，其中包括逻辑结构与物理结构。另一部分是基于数据库结构和处理要求的应用程序的设计原则。
在进行客户信息数据库设计时，需要注意以下几个方面的问题：数据完整性：确保客户信息的准确性、完整性和一致性。这需要定义适当的字段和数据类型，以及采用数据校验和约束来避免无效或错误的数据输入。
数据库设计的基本步骤：系统需求分析与设计。概念结构分析与设计。逻辑结构分析与设计。物理结构分析与设计。系统实施。系统维护。
数据仓库建模,星型模型大致了解,就是事实表对应许多维表;对雪花型模型…
星型模式vs雪花模型多维数据建模以直观的方式组织数据，并支持高性能的数据访问。每一个多维数据模型由多个多维数据模式表示，每一个多维数据模式都是由一个事实表和一组维表组成的。多维模型最常见的是星形模式。
星型模型、雪花模型和星座模型是数据仓库维度建模中重要的三种模型，接下来说一下它们的特点以及相互间的联系。星型模型由一张事实表和多张维度表组成。
星型模式星形模式(StarSchema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。
概述多维数据模型是最流行的数据仓库的数据模型，多维数据模型最典型的数据模式包括星型模式、雪花模式和事实星座模式，本文以实例方式展示三者的模式和区别。
为什么要维度建模
1、维度建模是一种十分优秀的建模方式，他有很多的优点，但是我们在实际工作中也很难完全按照它的方式来实现，都会有所取舍，比如说为了业务我们还是会需要一些宽表，有时候还会有很多的数据冗余。
2、维度建模是一种面向用户需求的、容易理解的、访问效率高的建模方法，也是笔者比较喜欢的一种建模方式。
3、维度建模按照事实表和维度表来构建数仓。维度建模从分析决策的需求出发构建模型，为分析需求服务。重点关注用户如何快速的完成数据分析，可以直观的反应业务模型中的业务问题，需要大量的数据预处理、数据冗余，有较好的大规模复杂查询的响应性能。
4、维度建模：由Kimball提出，核心思想是从分析决策的需求出发构建模型。这种模型由事实表和维表组成，即星型模型和雪花模型。Kimball倡导自下而上的架构，可以针对独立部门建立数据集市，再递增的构建，汇总成数据仓库。
本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助
