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、教你轻松掌握数据仓库的规划和构建策略数据仓库作为决策支持系统(DSS)的基础，具有面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的特性。
3、为了解决大数据量、异构数据集成以及访问数据的响应速度问题，采用数据仓库技术，为最终用户处理所需的决策信息提供有效方法。
4、模型和SQL支持模型方面，原量收系统模型设计原则是基于中国邮政整体企业管理和业务管理的规则和流程，同时考虑到系统的扩展。为了便于理解，整个模型先按照数据仓库典型方式划分为接口贴源层、逻辑层和汇总层。
5、连接模式12310创建选项1310先决条件检测10概览，检查配置参数1410开始创建1510完成，成功创建16至此完成数据库实例创建，已经完成了数据仓库创建，接下来开始SQL、建模之旅吧。
6、逻辑模型建设方法逻辑建模是数据仓库实施中的重要一环，因为它能直接反映出业务部门的需求，同时对系统的物理实施有着重要的指导作用。
星型布局模式的特点是在事实表外侧只有
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。
总线拓扑优点是用线少，缺点是一台的线出问题接下的电脑都连不上。环型等于多了一道保险，也得多花一点材料。星型优点是稳定，一台电脑出问题别的使用可以照常不受影响，相对用的材料也是最多。
如下图所示，是目前使用最普遍的以太网（Ethernet）星型结构，处于中心位置的网络设备称为集线器，英文名为Hub。星形拓扑：这种结构便于集中控制，因为端用户之间的通信必须经过中心站。
数据仓库的星型模型和雪花模型
1、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。
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、混合模型是星型模型和雪花模型的一种折衷模式，其中星型模型由事实表和标准化的维表组成，雪花模型的所有维表都进行了标准化。在混合模型中，只有最大的维表才进行标准化，这些表一般包含一列列完全标准化的(重复的)数据。
4、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。
本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助
