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- 星型模型：所有维表都直接连接到事实表上，整个视图就像星星一样。
星型模型强调的是对维度进行预处理，将多个维度集合到一个事实表，形成一个宽表。
- 雪花模型：一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维度表连接到事实表，视图就像多个雪花连接在一起。
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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模型设计过程中，模型表的关系也是很重要的一项内容。
关系的确立需要通过匹配键列中的数据（通常是两表中同名的列）。在大多数情况下，该关系会将一个表中的主键（它为每行提供了唯一标识）与另一个表的外部键中的某项相匹配。例如，通过创建 orderdetails表中的 orderid（主键）与orders 表中的 orderid 列（外部键）之间的关系，则销售量就与订单相关联了。
一对多（多对一）关系
一对多关系是最普通的一种关系。在这种关系中，A 表中的一行可以匹配 B 表中的多行，但是 B 表中的一行只能匹配 A 表中的一行。例如，publishers 和 titles 表之间具有一对多关系：每个出版社出版很多书，但是每本书名只能出自一个出版社。
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关系的确立需要通过匹配键列中的数据（通常是两表中同名的列）。在大多数情况下，该关系会将一个表中的主键（它为每行提供了唯一标识）与另一个表的外部键中的某项相匹配。例如，通过创建 orderdetails表中的 orderid（主键）与orders 表中的 orderid 列（外部键）之间的关系，则销售量就与订单相关联了。
一对多（多对一）关系
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。
在一对多或多对一的关系中，我们习惯把一的一方称为主表，把多的一方称为从表。
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。
一对一关系
在一对一关系中，A 表中的一行最多只能匹配于 B
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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：
- 分割具有多列的表。
- 由于安全原因而隔离表的一部分。
- 保存临时的数据，并且可以毫不费力地通过删除该表而删除这些数据。
- 保存只适用于主表的子集的信息。
多对多关系
在多对多关系中，A 表中的一行可以匹配 B 表中的多行，反之亦然。要创建这种关系，需要定义第三个表，称为结合表，它的主键由 A 表和 B 表的外部键组成。例如，authors 和 titles 表具有多对多关系，这是由于这些表都与 titleauthors 表具有一对多关系。titleauthors 表的主键是 au_id 列（authors 表的主键）和 title_id 列（titles 表的主键）的组合。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。
目前Smarbi数据模型构建仅支持一对多（多对一）和一对一关系。
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