多维数据库模型（Multidimensional Database Model），也称为OLAP（Online Analytical Processing）模型，是一种用于数据仓库和在线分析处理的数据模型。这种模型主要用于支持复杂的数据分析和决策支持系统。
多维数据库模型的特点是将数据组织成多维数组的形式，类似于数学中的多维数组或立方体。它将数据分为以下几个维度：
1. 度量（Measure）：度量是数据库中的数值型数据，通常用于量化分析。例如，销售额、利润、数量等。
2. 维度（Dimension）：维度是描述数据的分类方式，可以看作是分析的视角。常见的维度包括时间、地区、产品、客户等。
3. 维级别（Level）：维级别是指维度的细分层次，例如时间维度可以细分为年、季度、月、日等。
多维数据库模型通常以以下几种形式表示：
星型模式（Star Schema）：数据以中心星形结构组织，中心是事实表，周围是维度表。
雪花模式（Snowflake Schema）：星型模式的一种扩展，维度表进一步分解成更细的层次。
星座模式（Galaxy Schema）：多个星型模式相互连接，适用于复杂的数据分析。
多维数据库模型的主要优点包括：
易于理解：用户可以直观地理解数据结构，便于进行数据分析。
高效查询：支持快速的OLAP查询，如切片、切块、钻取等操作。
灵活性：可以灵活地添加或修改维度和度量。
多维数据库模型广泛应用于商业智能、数据仓库、统计分析等领域。常见的多维数据库产品包括Oracle Essbase、Microsoft Analysis Services等。
