多次元モデルはデータウェアハウスのデザインにとってきわめて重要なものです。次元モデルのデザインが適切であれば、大量のデータを取り扱うことができます。そもそも次元モデルは、製品や地域といったいくつかの単純な次元を使用して事業データを検討する小売業界で役立てるために作成されたものでした。この次元モデルを構成するのは、中心となる大規模なファクトテーブルと、いくつかの小規模な次元テーブルです。ファクトテーブルには、総売上高や販売品目といった計測可能な事実（ファクト）としてのデータが含まれています。そして、業界のさまざまな事業分野に関連する各種の属性が、互いに素である次元として表されます。中心となるファクトテーブルは、スキーマ内で複数の結合によって各次元テーブルに接続されている唯一のテーブルです。また、各次元テーブルには単一の結合があって、中心のファクトテーブルに接続されています。

論理スキーマの冗長度に応じて、さまざまな多次元モデルがあります。冗長度を増やせば、データアクセスの効率は向上しますが、論理スキーマの表現における正規性は低下します。最も一般的に使用される多次元スキーマは、スタースキーマと呼ばれるものです。スタースキーマは正規化された多次元モデルであって、互いに素であるそれぞれの次元が単一のテーブルで表されます。

別の正規化多次元モデルには、スノーフレークスキーマがあります。スノーフレークスキーマは論理的にはスタースキーマに類似していますが、階層的に関連し合う複数のテーブルで表される次元が少なくとも1つ含まれる、という点が異なります。製品次元が複数のテーブルで表現されると、上記のスタースキーマはスノーフレークスキーマとなります。例えば、主要製品属性、ブランド属性、および特定のブランド属性について、それぞれ1つの次元テーブルを追加できます。

非正規化多次元モデルは、次元に関連したテーブル内に重複属性を有しています。これにより、次元のテーブル間に複数の結合を実行せずに、次元のさまざまな属性を素早く取得することができます。