第一阶段
企业信息化达到一定程度之后，一定会有报表的需求，此时直接从业务系统的数据库进行查询。
第二阶段
直接查询业务系统数据库，很容易对业务系统造成影响，这时可能会将数据抽取出来，放在一个镜像数据库里进行查询。
第三阶段
当数据规模越来越大，报表与数据分析的需求也随之增多。开始对数据进行系统化的规划与管理时，数据仓库的雏形也已建立起来。
关系型数据库的星形（或雪花型）结构是数据仓库的常见形式之一，但不是唯一的形式，只要能做到将数据有序管理，基本上就可以称之为数据仓库。
当建立起心形或雪花型的数据仓库的时候，已经可以做一些基本的数据分析了。但是会有一些弊端。星形或水上行结构虽然模拟了多维数据模型，但是其本质上还是关系型数据库的表字段以及数据行的模型。无法做到真正意义上的面对业务时的数据分析。而且这种直接建立在关系型数据库之上的模型，很难让业务人员自主进行数据分析。
第四阶段
基于关系数据库星型或雪花型结构所建立的数据仓库，虽然可以进行数据分析，但分析能力不强。
星型或雪花型结构虽然模拟了多维数据模型，但其本质上还是关系型数据库的表及字段模型，无法做到真正意义上面向业务的数据分析，而且这种直接建立在关系型数据库之上的模型，很难让业务人员独立进行数据分析。
第五阶段
由于多维数据库维度既业务的特性，所以基于多维数据库所建立的数据体系的分析能力要强很多，而且也能将让业务人员自主分析这一目标落地实现。
多维数据库向外提供维度与数据集市模型，数据的实际物理存储则对外屏蔽。关系型数据库可以作为多维数据库的一种底层实现，当然还有其他的方式，比如数据块文件、分布式存储等。
关系型数据库的星型（或雪花型）结构容易与多维数据库的维度与数据立方体结构产生一些混淆，主要是由于以下两点原因：
多维数据库可以使用关系数据库作为数据实际存储方案；
多维数据库的MDX与关系数据库的SQL在语法结构上的类似。
以上两点原因使得在关系数据库的星型（或雪花型）模型上使用SQL进行查询被误认为是可以进行多维分析的，实际上这是非常错误的认识，原因在于表及字段模型和维度及数据立方体模型本质上的区别。
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