2.2 數據倉庫數據模型
數據倉庫是企業一個專門的數據存儲結構，其存儲的數據是面向分析主題的、不同粒度的多維數據，應用在線分析（OLAP）等工具，可滿足快速、靈活的查詢需要，最終支持企業決策。
數據倉庫建模技術分爲實體關係建模和維度建模。其中維度建模是一種邏輯設計技術，它通過相對獨立的業務創建有針對性的分析模型來進行組織設計。
模型本身主要是由事實表和維度表組成的：事實表是維度模型的主表，一般含有兩個或者兩個以上的外鍵組合的集合，這些外鍵被用來連接它們各自對應的維度表。
當前流行的數據倉庫數據模型是多維數據模型，主要有星形模型、雪花模型、事實星座模型等。
主碼是表中一個屬性或幾個屬性的組合，它能唯一地標識表中的每條記錄。外碼是出現在一個表中，同時在另一個表中被定義成主碼的屬性。在數據倉庫中，事實表的主碼是組合碼，維表的主碼是簡單碼。事實就是通過與各維相對應的外碼值同維表聯繫在一起。
在數據倉庫中，對於比較簡單的主題，一般一個主題對應一個事實表；對於比較複雜的分析主題，很可能多個主題對應多個事實表。存儲在數據倉庫中的事實必須體現決策人員進行分析的需要，決策人員對什麼感興趣，那麼事實表中就該包含這個事實的度量值。
維表用於指導從不同的角度在事實表中選擇數據行。維表的主碼是事實表的外碼。
星形模型：（最常見的範例,維表通過關鍵詞實現與事實表的關聯，從而形成不同的查詢、分析和聚類。）
雪花模型：是星形模型的變種，雪花模型的維表是規範化形式的，以便減少冗餘。
事實星座：可以看作是一種特殊的星形模式集，允許多個事實表共享維表。
