了解数据建模的初始阶段，我们需要明白何为数据模型。数据模型（data model）是数据特性的抽象化表示，它从抽象层面描述了系统的静态特性、动态行为及约束条件，为数据库系统的信息表示与操作提供了框架基础。
数据在信息系统中主要承担两种角色：一是作为操作型系统的数据记录保存者，二是作为分析型系统的决策支持者。简而言之，前者负责维护最新数据状态，后者则反映一段时间内的数据变化。操作型系统常简称为oltp（联机事务处理），而分析型系统则简称为olap（联机分析处理）。在oltp场景中，实体关系模型（er）常被用于存储，以确保事务处理中数据的冗余和一致性。在olap场景中，则有多种建模方式，如er模型、星型模型和模型等。
数据建模是一种定义和分析数据需求及其相应信息系统的过程。从用户需求到实际数据库的构建，涉及三种主要的数据模型类型。概念数据模型，作为用户对数据存储的初步理解，是综合信息需求的反映。逻辑数据模型则是用户所看到的数据库模型，它详细描述了数据，但并不涉及数据的物理实现方式。而物理数据模型则更进一步，它描述了数据在存储介质上的具体结构，需要考虑dbms、操作系统和硬件等因素。
接下来，我们将详细探讨几种关键的数据模型。
一、d-r模型（实体关系模型）
d-r模型，简称er模型，其构成部分包括实体集、属性和联系集。实体集用矩形框表示，属性则用椭圆框表示，并通过无向边与实体集相连。实体间的联系用菱形框表示，并标明联系的类型。
二、星型模型
星型模型是在关系型数据库上实现的维度模型。它由事实表和维表组成，事实表存储事件的数值化度量，而维表则包含事件发生时的实际环境文本信息。这种模型有助于快速满足用户需求，并具有良好的大规模复杂查询响应性能。
三、模型
模型是维度模型的另一种实现方式。它采用预计算、索引策略及其他优化方法，实现高性能查询。该模型可以星型模式、雪花模式或事实星座模式存在。
四、雪花模型
雪花模型是当维表通过其他维表连接到事实表时形成的模型，其图解像多个雪花连接在一起。它是对星型模型的扩展。
在进行数据建模时，我们需要遵循一定的步骤。我们需要收集业务需求和数据实际情况。然后，我们选择要建模的业务过程，并确认所需的维度。我们选择适当的模型落地方式，如星型模型或模型等。
