数据仓库是一种特殊的数据库系统，它支持数据分析，管理和决策制定的需要。在数据仓库中，数据结构的设计非常关键，因为它直接关系到数据仓库能否有效地处理数据查询和分析任务。随着大数据时代的发展，数据仓库的构建和维护变得越来越复杂，对数据结构设计方法的研究也显得尤为重要。
数据仓库中数据结构设计方法研究的主要内容包括概念结构设计、逻辑结构设计和数据物理存贮结构设计。概念结构设计是通过分析用户需求，将其抽象成信息结构，形成概念模型，即为概念结构设计。逻辑结构设计则是将概念结构转化为与实际系统相符的数据模型。而数据物理存贮结构设计则涉及到数据在物理存储介质上的具体组织方式。
研究现状中提到，信息打包技术和星型模型技术是两种常用的数据结构设计方法。信息打包技术是通过定义和传递用户商务查询要求和信息要求的有效方法，其设计结果是信息包图，它由信息包图的名称、维度、类别和度量指标组成。针对类别定义的模糊性，作者提出了层次的概念实体，以增强信息包图对用户查询要求的表达能力。星型模型技术则是为了适应数据仓库系统以查询操作为主的特性而采用的，它通过星形结构来组织数据，有利于多维数据分析。在实际模型设计时，星型模型往往扩展为雪花模型，但它们的作用相同，因此统称为星型模型。
在数据仓库中，数据是集成的、面向主题的、具有粒度差异的，并且是阶段性更新的。这些特性决定了数据仓库的数据结构设计方法与传统数据库设计方法的不同。数据仓库的数据结构设计方法必须考虑如何高效地对数据进行整合、存储、查询和更新。
系统数据结构设计任务是在完成系统规划、需求调研和分析之后进行的。这要求设计者不仅要深入理解业务需求，还要具备扎实的数据结构设计理论基础。在进行数据结构设计时，可以借鉴数据库设计的成熟方法，如E-R模型方法，结合数据仓库自身的特点进行设计。
文章中还提到，为了提供复杂的数据分析和决策过程所需的信息依据，数据仓库通常需要按照面向主题的方式，对来自不同信息源的数据进行预处理，然后以不同的粒度进行组织。数据仓库的这种特性要求在设计数据结构时，必须考虑到数据的整合和多维分析的需求。
总体来说，本文介绍的改进后的信息打包技术和星型模型技术，以及提出的层级实体和类别实体等概念，都是为了更好地适应数据仓库的特点，优化数据结构的设计。这些方法能够帮助设计者构建更为合理和高效的数据结构，进而提升数据仓库系统的性能和实用性。这些研究成果为数据仓库设计和实施提供了重要的理论支持和技术参考。
