我只在数据仓库的上下文中提出这个问题。
Dimensional model＆amp;去标准化模型相同或不同？ 据我所知，从DW爱好者那里，没有什么叫做规范化或非规范化数据模型。
但我的理解是，打破Dimensions即Snow-flaking是Dimensional模型。而具有扁平层次结构维度的模型称为非标准化数据模型。两者都是数据仓库中的数据建模概念。
我需要你的专家意见。
我们可以称之为没有代理键的数据模型，而是拥有主键 - 来自操作（OLTP）系统的代码将Fact-Dimension连接在一起？
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维度模型通常被认为是“非规范化的”，因为维度表的处理方式。
具有'snowflaked'维度的数据仓库仍然可以称为维度模型，但它们不是Kimball的建议，其方法是大多数人在考虑维度建模时所考虑的。
分解尺寸（即雪花）是规范化这些表格，而尺寸建模（如Kimball所述）建议尽可能避免雪花，尽管人们当然有时会出于各种原因。具有扁平化层次维度的模型是非规范化数据模型，这是人们谈论维度模型时的主要内容。
对于没有代理键的系统：也可以称为数据仓库，你也可以称之为维度模型，但是反对Kimball推荐的方法（无论好坏！）