多维模型（Multidimensional Model）是一种用于数据仓库和在线分析处理（OLAP）的数据组织方式。它将数据按照多维的方式进行结构化，使得用户可以轻松地从不同角度、不同维度来分析和查询数据。
多维模型的主要特点如下：
1. 维度：维度是数据的分类方式，通常用于描述数据的属性或特征。例如，一个销售数据的多维模型可能包含时间、地区、产品、客户等维度。
2. 度量：度量是数据仓库中的数值型数据，通常用于衡量业务活动的结果。例如，销售额、利润、数量等。
3. 立方体：多维模型通常以立方体的形式呈现，其中每个维度对应立方体的一个面，度量则位于立方体的体中。
4. 多维数据库：多维数据库（MDDB）是一种专门用于存储多维模型数据的数据库，它提供了对多维数据的快速查询和分析。
多维模型的主要类型包括：
星型模型：这是最常见的一种多维模型，其中一个事实表与多个维度表直接相连。
雪花模型：雪花模型是对星型模型的扩展，它通过增加冗余数据来减少连接操作，从而提高查询性能。
星云模型：星云模型是对雪花模型的进一步扩展，它通过引入中间表来减少冗余数据，同时仍然保持良好的查询性能。
多维模型在数据仓库和OLAP系统中发挥着重要作用，它使得用户可以轻松地分析数据，从而发现有价值的信息和洞察。
