电商交易流水通常存储在 数据仓库中。数据仓库是一个集成的、面向主题的、稳定的数据集合，用于支持管理决策过程。交易流水表在数据仓库中的存储方式一般有两种：
星型模型：
在这种模型中，交易流水数据作为事实表存储，而描述交易数据的表（如时间、地点、商品等）作为维度表。事实表通过主键和外键与维度表连接，形成一个类似于星形的结构。
雪花模型：
雪花模型是星型模型的一种变体，其中维度表可以进一步分解为更小的维度表，形成类似雪花的分支结构。这种模型在处理复杂的数据关系时非常有用，但可能会导致数据冗余和查询性能下降。
在数据仓库中存储交易流水数据时，需要遵循以下步骤：
创建表：
根据交易流水表的字段和结构，创建相应的数据表。这些表应包含交易流水所需的全部信息，如交易时间、交易金额、交易类型等。
设置字段：
为数据表设置相应的字段，确保数据的完整性和准确性。同时，为每个字段设置数据类型、长度、约束条件等属性。
导入数据：
将交易流水表数据导入到数据仓库的相关表中，以便进行后续的数据分析和处理。可以使用ETL工具（提取、转换、加载）来实现数据的导入。
数据更新与维护：
定期更新和维护数据，确保数据的实时性和准确性。这包括对数据进行增删改查等操作，以及定期进行数据备份和恢复。
通过以上步骤和方式，电商交易流水数据可以在数据仓库中得到有效的存储和管理，从而支持各种数据分析和业务决策需求。
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