随着商业竞争的日益激烈,原有的管理信息系统已经不能满足企业领导决策的需求,他们迫切需要一个高效的数据仓库系统来辅助决策。怎样在原有的管理信息系统的基础上构建数据仓库,怎样在关系数据模型的基础上构建适合OLAP应用的多维数据模型,从而缩短数据仓库的开发周期,这些研究显得越来越重要和迫切。数据模型是数据仓库的核心问题之一。很多研究表明,传统的关系数据模型难以有效地表示数据仓库应用中的数据结构和语义,也难以支持联机分析处理(On-line Analytical Processing,OLAP)的应用。OLAP是数据仓库的一个最典型的应用。它将数据仓库中的数据按照不同的粒度级别进行聚合和预计算,从而在用户面前展现多维数据视图。同时,联机分析处理还提供了较直观的多维分析操作,使用户能多角度、多层次地观察数据仓库中的数据。由于OLAP具有多维特征,因此多维数据建模技术引起了人们的普遍关注和广泛兴趣。本文就是在这样的背景需求下,主要做了如下工作:1)在对数据仓库和OLAP进行介绍的基础上,对多维数据建模的概念和基本结构进行了深入地归纳总结。2)根据基于ER模型的多维数据概念建模现状,指出ER模型应用OLAP分析存在的局限性,由此将ER模型形式化为层次主键模型(HPKM)。3)文中从主题集成的角度分析了层次主键模型与多维模型的关系,结合商场营销系统运用该模型对销售利润分析和库存分析主题进行建模,并将2个主题建模型的情形推广到多个主题建模的一般情形,得出层次主键模型适合任何主题的建模。结合实际项目,在销售分析主题中对时间维添加了一些度量,得到了很好的应用。