数据仓库设计三级数据模型是什么

数据仓库设计三级数据模型是指将数据仓库中的数据划分为三个层次：数据源层、数据仓库层和数据展现层。其中，数据源层包括各种数据源，如关系型数据库、NoSQL数据库、文件等；数据仓库层包括经过清洗、整合、加工后的数据；数据展现层则是最终展示给用户的数据，如报表、图表等。这种模型可以使数据仓库的设计更加简单、清晰，方便数据的管理和使用。

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【转】据仓库设计的三级数据模型

仓库设计的三级数据模型是指：物理模型、逻辑模型和概念模型。每个模型都有不同的目的和应用场景。

1. 概念模型
概念模型是最高层的数据模型，它描述了业务实体及其之间的关系。它通常是由业务人员和数据建模人员合作完成的，目的是为了理解业务需求并将其转化为具体的数据建模需求。概念模型通常以实体-关系图（ER图）的形式展现。

2. 逻辑模型
逻辑模型是在概念模型的基础上进一步精化的数据模型。它将概念模型转化为逻辑结构，包括表、字段、主键、外键等。逻辑模型通常以关系模型（Relational Model）的形式展现，可以用来指导数据库设计。

3. 物理模型
物理模型是最底层的数据模型，它描述了具体的数据库实现细节，包括表的存储方式、索引、数据类型等。物理模型通常以数据库管理系统（DBMS）的特定格式展现，如MySQL、Oracle等。物理模型是实际建立数据库的基础。

oracle、gaussDB、gbase云数据仓库对比

Oracle、GaussDB和GBase是三种主流的云数据仓库解决方案。下面是它们的简要对比：

1. Oracle:
- 支持广泛的功能和工具，适用于大型企业级应用。
- 提供高度可靠的数据安全性和可伸缩性。
- 有丰富的生态系统和社区支持。
- 价格较高，适用于大规模企业级项目。

2. GaussDB:
- 由华为开发，是一种基于PostgreSQL的云数据仓库解决方案。
- 具有较好的可扩展性和性能。
- 支持主流的SQL语法和功能。
- 具有高级分析和机器学习功能。
- 提供了强大的安全性和可靠性。
- 适用于中小型企业和部分大型企业。

3. GBase:
- 由国产软件企业主导开发的云数据仓库解决方案。
- 具有良好的性能和可扩展性。
- 提供了数据仓库和数据湖的集成能力。
- 支持SQL和NoSQL两种数据模型。
- 适用于中小型企业和特定行业场景。

需要注意的是，选择适合自己业务需求的云数据仓库解决方案时，还需要考虑数据量、性能需求、安全性要求、可用性、成本等因素。建议在实际应用中进行综合评估和测试。