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雪花模型与星型模型类似，都包含了事实表和维度表。但在维度表的组织方式上有所不同。在雪花模型中，维度表被细分成多个规范化的表格，形成了多层级结构，就像雪花一样。
视图如下：
雪花模型是对星型模型的扩展，它对星型模型的维表进一步层次化，原有的各维表可能被扩展为小的事实表，形成一些局部的 "层次 " 区域，这些被分解的表都连接到主维度表而不是事实表。如将产品维表分解为产品类别维表。
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星座模型：包含多个事实表，维表是公共的，可以共享，视图如下：
单表模型
可以理解为一张大宽表，指标、维度、属性关联在一起的一张表，如下图：
模型相关概念
我们在Smartbi设计数据模型架构前，需要对模型设计紧密相关的概念有清晰的认识和理解：
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度量值表达式涵盖广泛，从简单的列聚合到更复杂的公式应有尽有，这为模型开发者提供了便利，因为在很多情况下都无需写MDX表达式创建度量值： 如“订单明细”表中的“销售量”列可以通过多种方式进行汇总（包括 SUM、COUNT、AVERAGE、MEDIAN、MIN、MAX 等）。
雪花维度
雪花维度是单个业务实体的一组规范化表 。例如：“产品”维度经过了规范化并存储在两个相关表中：产品类别维度和产品维度。这些规范化表位于事实数据表之外，形成雪花形状的设计。
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一对多和多对一是相对关系，如下列的课程表与老师表：
站在课程表的角度看是：多对一；站在老师表的角度看是：一对多。
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在数据库中建立一对多的关系，需要使用数据库的外键约束：
Course表中的T_id字段建立外键约束，指向Teacher表中的T_id。
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在一对一关系中，A 表中的一行最多只能匹配于 B 表中的一行，反之亦然。比如，一个人只能有一个身份证号，一个身份证号只能属于一个人。
如果相关列都是主键或都具有唯一约束，则可以创建一对一关系。
这种关系并不常见，因为一般来说，按照这种方式相关的信息都在一个表中。可以利用一对一关系来：
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多对多的关系，可以看成是两个多对一的关系，如下的课程表和学生表：
站在课程表的角度，一门课可以被多个学生选择，是多对一的关系；站在学生表的角度，一个学生可以选择多门课程，是多对一的关系。
这两个表的多对多关系，通过一张关联表来建立关联：
101课程被学号1、学号2的学生选择；学号1的学生同时选择了101、202、303的课程。
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