三范式建模和维度建模的主要区别如下：一、定义与核心思想三范式建模：强调数据的规范化，通过消除数据冗余来提高数据的完整性和一致性。它侧重于构建企业级的数据模型，首先确定关键主题领域，然后为每个主要实体创建详细的逻辑模型，并最终实现物理模型。这种模型使得加载数据相对简单，但查询可能较为复杂。维度建模：以查询和分析为中心，提供一种更为明确的数据结构。它关注事实表和维度表的建设，事实表存储业务流程中的真实数据，而维度表提供观察和分析事实的不同角度。维度建模使得数据查询和分析更加直观和高效。二、数据结构与冗余三范式建模：追求高度的数据规范化，尽量避免数据冗余。这有助于减少数据更新异常和提高数据的一致性，但可能导致查询时需要连接多个表。维度建模：为了查询效率，可能会接受一定程度的数据冗余。维度表通常会包含一些重复的信息，以便快速访问和分析。三、适用场景三范式建模：更适合长期稳定、需要高度数据一致性和完整性的业务场景。它要求有专业的团队支持，并需要能够承受较高的成本。维度建模：更适合快速变化、需要快速看到业务效果的业务场景。它更加灵活，能够快速适应业务的变化，并且成本相对较低。四、查询与分析效率三范式建模：由于数据规范化，查询时可能需要连接多个表，这可能会导致查询效率较低。但一旦数据模型稳定，可以通过索引和缓存等技术来提高查询效率。维度建模：由于数据结构更加明确和直观，查询和分析效率通常较高。维度表提供了快速访问和分析事实数据的角度，使得业务用户能够更容易地获取所需的信息。通俗解释维度建模：维度建模就像是在构建一个数据分析的“超市”。在这个“超市”里，事实表就像是货架上的商品（如销售金额、招聘人数等），而维度表就像是商品的标签（如客户名称、售卖地点、商品名称等）。当我们想要分析某个业务场景时，就像是在“超市”里挑选商品一样，通过不同的维度标签来筛选和组合我们感兴趣的事实数据。这种方式使得数据分析更加直观和高效。