数据仓库系统结构模型是构建大型数据仓库的关键组成部分，它涵盖了数据仓库设计的多个层面，包括概念、逻辑和物理层面。本文件重点介绍了Inmon和Kimball两种不同的数据仓库设计方法，以及它们各自的特点和适用场景。
Inmon数据仓库设计遵循三层架构，包括高级模型、中级模型和低级模型。高级模型关注于整个数据仓库的总体视图，提供了一个抽象的、面向主题的视角。中级模型则更侧重于业务过程，它连接了主题和实际的数据源。低级模型是最底层的细节模型，通常涉及到数据的存储和访问。Inmon的设计方法强调数据的集成性和体系结构化，更注重数据的深度和质量，适合于需要深度分析的复杂业务环境。
与Inmon方法相比，Kimball数据仓库设计采用维度建模技术，强调的是业务指标和事实的表示，以及易于理解和使用的多维数据库或关系数据库。维度设计关注业务的KPI（关键绩效指标），而度量设计则涉及具体的数值计算。Kimball方法更倾向于快速交付和迭代，适用于需要快速响应业务需求和报告的环境。
数据仓库与数据库设计的核心区别在于其面向的处理类型和应用需求。数据库系统设计主要是面向应用，关注事务处理的并发性、安全性、高效性，以及保证数据的一致性。而数据仓库设计则是面向分析，以支持决策支持系统，其目标是保证数据的四个特征：面向主题、集成的、稳定的、时变的。此外，数据仓库设计需要从大量的原始数据中提取有价值的信息，这涉及到ETL（抽取、转换、加载）过程。
在系统设计方法上，数据库系统设计遵循“需求驱动”，需求在项目初期就相对固定；而数据仓库设计采用“数据驱动”，从现有数据出发，逐步构建和优化。数据仓库的开发生命周期（CLDS）也与传统的SDLC不同，是从数据开始，逐步推进到需求理解。
数据仓库的应用涵盖了多种业务分析，如促销分析、销售分析、市场分析、财务绩效分析等，为企业决策提供强有力的支持。设计过程中需要考虑粒度选择、元数据管理、ETL流程、索引优化等关键因素，以确保数据仓库的性能和准确性。
数据仓库系统结构模型的选择应根据业务需求、数据复杂度和分析目标来决定。Inmon和Kimball方法各有优势，Inmon更适合复杂、结构化的数据环境，而Kimball则在快速响应和易用性方面表现出色。在实际应用中，可以根据项目特点灵活选择或结合两者，以达到最佳的数据仓库解决方案。
