维度模型以其高性能和易使用两大特点为分析应用提供了有效的支持。在采用维度模型进行数据仓库架构时，还有两个要点要多为注意，其中一个是总线架构，另一个就是合并数据集市（Consolidated Data Marts）。
在MD架构中，通常数据集市的建立是面向业务处理过程的，不同业务处理过程的事实数据很可能会分散在不同的数据集市中。这对于需要跨多个业务处理过程进行分析的应用来说，需要进行交叉探查操作。而交叉探查操作对于性能和易用性都不是很理想，这样，合并数据集市就出现了。
合并数据集市是跨多个业务处理过程的整合的数据集市，它给用户提供了一个单一的分析视图。从另一个意思上来说，合并数据集市是分散的原子数据集市和一致性维度的一个升级，Kimball称之为第二级的数据集市（Second-Level Data Mart），而原子数据集市称为第一级的数据集市（First-Level Data Mart）。
补充说明：前面日志中谈到的MD架构中的聚集数据集市是一个不太合适的翻译。MD架构中数据集市的两种分类应该是本日志中提到的原子数据集市和合并数据集市。这样更能明确的表达两种数据集市的含义。