数据仓库中常见的模型有：范式建模，雪花模型，星型建模，事实星座模型.
星型模型
星型模型是数据集市维度建模中推荐的建模方法。星型模型是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。星型模型的特点是数据组织直观，执行效率高。因为在数据集市的建设过程中，数据经过了预处理，比如按照维度进行了汇总，排序等等，数据量减少，执行的效率就比较高。
雪花模型
雪花模型也是维度建模中的一种选择。雪花模型的维度表可以拥有其他维度表的，虽然这种模型相比星型模型更规范一些，但是由于这种模型不太容易理解，维护成本比较高，而且性能方面需要关联多层维表，性能也比星型模型要低。所以一般不是很常用。
范式建模
第三范式建模是在数据库建模中使用的建模方法，特点是体系化，扩展性好，避免冗余，避免更新异常。所以，在数据仓库的EDW层建模中，我们也提倡使用第三范式建模。但是数据仓库的集成和反映历史变化的特征意味着数据量非常之大，表和表之间的关联效率比较低，所以有些时候完全规范的范式建模并不是最好的选择，通常我们会选择非规范化处理，增加一些冗余的字段来避免表之间关联的次数，这样会节约大量的时间。
雪花模型是介于星型模型和范式建模之间的。个人理解，范式建模和雪花模型的区别在于雪花模型在维度上也是有冗余的。例如雪花模型例图的地域维度不符合第三范式，因为地域维度中存在传递依赖，城市-省级-国家-地域。
星座模型
星座模型是星型模型延伸而来，星型模型是基于一张事实表的，而星座模型是基于多张事实表的，而且共享维度信息。 通过构建一致性维度，来建设星座模型，也是很好的选择。比如同一主题的细节表和汇总表共享维度，不同主题的事实表，可以通过在维度上互相补充来生成可以共享的维度。
