一般来说，数据仓库可以采用以下三种数据模型：

　　星型模型(Star Schema)星型模型是一种常用的数据建模方式，它将一个事实表和多个维度表通过外键关联起来，形成一个星型结构。其中，事实表包含了数据仓库中的事实数据，而维度表则描述了这些数据的上下文信息。星型模型的优点是简单、易于理解和维护，适合于对查询性能要求比较高的场景。

　　雪花模型(Snowflake Schema)雪花模型是在星型模型的基础上进一步发展而来的一种数据建模方式。它将某些维度表拆分成多个表，形成了一个类似于雪花的形状。雪花模型的优点是更加灵活，可以处理更加复杂的数据关系，缺点是查询性能相对较低，因为需要进行更多的表连接操作。

　　事实表模型(Fact Constellation Schema)事实表模型是一种比较灵活的数据建模方式，它将多个事实表和多个维度表通过外键关联起来，形成一个星座状的结构。事实表模型的优点是可以处理更加复杂的数据关系，可以支持更加灵活的查询，缺点是复杂度较高，需要更加注意数据一致性的问题。