一、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。
二、星型模式（star schema）
星型模式的核心是一个大的中心表（事实表），一组小的附属表（维表）。星型模式示例如下所示：
三、雪花模式（snowflake schema）
雪花模式是星型模式的扩展，其中某些维表被规范化，进一步分解到附加表（维表）中。雪花模式示例如下图所示：
从图中我们可以看到地址表被进一步细分出了城市（city）维。supplier_type表被进一步细分出来supplier维。
四、事实星座模式（Fact Constellation）或星系模式（galaxy schema）
数据仓库由多个主题构成，包含多个事实表，而维表是公共的，可以共享，这种模式可以看做星型模式的汇集，因而称作星系模式或者事实星座模式。本模式示例如下图所示：
如上图所示，事实星座模式包含两个事实表：sales和shipping，二者共享维表。
五、总结
事实星座模式是数据仓库最长使用的数据模式，尤其是企业级数据仓库（EDW）。这也是数据仓库区别于数据集市的一个典型的特征，从根本上而言，数据仓库数据模型的模式更多是为了避免冗余和数据复用，套用现成的模式，是设计数据仓库最合理的选择。当然大数据技术体系下，数据仓库数据模型的设计，还是一个盲点，探索中。
最近在做大数据技术体系下的数据仓库模型设计，重温数据传统数据仓库的关键技术和数据模型，有感兴趣的可以一起讨论，共同学习。
