维度模型是数据仓库领域大师Ralph Kimball 所倡导，以分析决策的需求出发构建模型，构建的数据模型为分析需求服务，因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求，同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。
维度建模是 数据仓库/商业智能 项目成功的关键，为什么这么说，因为不管我们的数据量从GB到TG还是到PB，虽然数据量越来越大，但是数据展现要获得成功，就必须建立在简单性的基础之上，而维度建模就是时刻考虑如何能够提供简单性，以业务为驱动，以用户理解性和查询性能为目标。
维度建模：维度建模是专门应用于分析型数据库、数据仓库、数据市集建模的方法。数据市集可以理解为一种“小型的数据仓库” 维度建模指导我们在数据仓库中如何建表
维度建模分为两种表：事实表和维度表
事实表：必然存在的一些数据，像采集的日志文件，订单表，都可以作为事实表
特征：是一堆主键的集合，每个主键对应维度表中的一条记录，客观存在的，根据主题确定出需要使用的数据
维度表：维度就是所分析的数据的一个量，维度表就是以合适的角度来创建的表，分析问题的一个角度：时间、地域、终端、用户等角度
维度建模的三种模式
星形模式：以事实表为中心，所有的维度表直接连在事实表上，最简单最常用的一种
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雪花模式：雪花模式的维度表可以拥有其他的维度表，这种表不易维护
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星座模型：基于多张事实表，而且共享维度信息，即事实表之间可以共享某些维度表
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