文章结束给大家来个程序员笑话：[M]
普遍采用的数据库计划模型有两种：关系型和多维型。在数据仓库的计划方法中关系模型是“Inmon”方法，多维模型是“Kimball”方法。在建立数据仓库过程中，对于数据库计划而言，建立关系型数据库是最好的长期的方法；多维模型利于短期数据仓库，但这类方法适用的数据仓库的范围无限。
1 关系模型
数据库计划的关系型方法始于20世纪70年代，如IBM的DB2，Oracle，Teradata等，关系模型通过关键字和外键在不同行的数据间建立关联。关系模型自带一种结构化查询语言（SQL），作为程序和数据间的接口语言。
关系型数据以一种称为“标准化”的情势（即，通常所说的范式）存在。数据标准化是指数据库计划会使数据分解成非常低的粒度级。标准化的数据以一种伶仃模式存在，这类情况下对数据表里的数据关系要求很严格。当停止标准化的时候，表中的数据只能与这张表里的其他数据关联。标准化基本分为三级：第一级标准情势（第一范式，1NF），第二级标准格式（第二范式，2NF），第三级标准格式（第三范式，3NF）。
关系模型的优点是灵活性和多功能性。
2 多维模型
多维模型方法也叫做星形连接。星形连接的中央是一张事实表，事实表是包括大量数据值的一种结构。事实表的周围是维表，用来描述事实表的某个重要方面。事实表包括的是那些多次涌现的数据，维表包括相关的但独立的信息，维表表现一些与事实表相关的重要的但起辅助作用的信息。事实表与维表通过存在的公共数据单元相关联。
通常，星形连接只包括一张事实表。雪花结构中，不同的事实表通过同享一个或多个公共维表连接起来。偶然称这些同享的维表为分歧维表。
多维模型计划的最大优点在于拜访的高效性。因为星形连接是根据用户的需求计划的。
3 关系模型和多维模型的区分
参考资料：
Inmon《Building the Data Warehouse》（Fourth Edition）（荫蒙《数据仓库》（第四版））
关系模型和关系数据库计划权威著作可参考Ted Codd和Chris Date的书籍和文章
关于多维数据库计划Kimball方法可参看Kimball的相关书籍和文章
文章结束给大家分享下程序员的一些笑话语录：
女人篇
有的女人就是Windows虽然很优秀，但是安全隐患太大。
有的女人就是MFC她条件很好，然而不是谁都能玩的起。
有的女人就是C#长的很漂亮，但是家务活不行。
有的女人就是C++,她会默默的为你做很多的事情。
有的女人就是汇编虽然很麻烦，但是有的时候还得求它。
有的女人就是SQL，她会为你的发展带来莫大的帮助。