逻辑结构

CRM中的数据仓库逻辑结构包括数据源层、ETL（抽取、转换、加载）层、数据存储层、数据模型层和数据访问层。这些层次共同构成了数据仓库的完整架构，支持数据的整合、存储、处理和分析。

CRM中的数据仓库逻辑结构通常包括数据源层、ETL（抽取、转换、加载）层、数据存储层、数据模型层和数据访问层。

CRM中数据仓库逻辑结构通常包括事实表、维度表，通过星型或雪花型架构组织数据，以支持多维分析和决策。

存储结构是数据元素及其关系在计算机存储器内的表示，包括顺序存储和链式存储等。

存储结构是数据元素及其关系在计算机存储器内的表示，包括顺序、链式和索引等存储方式。

存储结构是逻辑结构的物理实现，用于在计算机中保存数据。

存储结构是计算机科学中的重要概念，它决定了数据在计算机中的组织和访问方式。以下是对存储结构的简要：1. **顺序存储结构**：采用一组物理上连续的存储单元来存放所有的数据元素，数据元素之间的逻辑关系由元素的存储位置来表示。2. **链式存储结构**：使用一组任意的存储单元来存放数据元素，结点空间是单独分配的，每个结点都由一个数据域和一个指针域组成，通过指针将结点链接在一起。3. **索引存储结构**：在存储结点信息的同时，还建立附加的索引表，索引表中的每一项包含一个关键字和一个指向主数据表的指针。4. **哈希存储结构**：根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址，若两个关键字被计算出相同的地址，则会发生哈希冲突，需采用开放寻址法或链地址法来解决。存储结构的选择取决于具体的需求和场景，了解和掌握这些基本的存储结构是计算机科学中非常重要的一步，它们为组织和处理数据提供了强大的工具。

### ，，CRM中的数据仓库逻辑结构包括数据层、业务逻辑层、表现层和集成层，分别负责存储管理数据、处理业务逻辑、用户交互及与其他系统集成。

CRM中数据仓库的逻辑结构主要包括星型模型和雪花模型，星型模型由事实表和多个维度表组成，通过使用一个包括主题的事实表和多个包含事实的非正规化描述的维度表来执行决策支持查询；雪花模型在星型模型基础上增加了维度表的层级，更符合规范化设计结构。

存储结构是逻辑结构的实现，指的是在计算机系统中如何具体组织和保存数据以支持程序的运行。它涉及数据元素在物理位置上的排列方式、数据的表示方法以及访问和操作这些数据的方式。常见的存储结构包括数组、链表、栈、队列、树和图等。这些结构不仅决定了数据的存储方式，还直接影响到算法的效率和程序的性能。