星型、雪花、星座模型特点及适用场景

星型模型（Star Schema）

        由一个事实表和多个维度表组成，事实表与维表通过主键外键相关联，维表之间不存在关联关系，当所有维表都关联到事实表时，整个图形非常像一种星星的结构。

优点：

• 结构简单：易于理解和维护。
• 查询性能高：结构简单且非规范化，查询速度快。

缺点：

• 数据冗余：存在数据冗余。因为其维表只有一个层级，有些信息被存储了多次。

适用场景：用于大多数数据仓库场景，特别是需要高查询性能和简单结构的场景。

雪花模型（Snowflake Schema）

        在星型模型的基础上，将维度表进一步规范化，分解为多个相关的表。一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上。

优点：

• 减少数据冗余：规范化设计减少了数据冗余，节省存储空间。
• 数据一致性：规范化设计有助于维护数据一致性。

缺点：

• 查询性能较低：由于查询需要连接多个表，查询速度可能较慢。

• 复杂性高：结构复杂，不易理解和维护。

适用场景：适用于需要高度规范化和数据一致性的场景，但对查询性能要求不高的场景。

星座模型（Galaxy Schema）

       在星型模型和雪花模型的基础上进一步发展，适用于处理多个业务过程（多个事实表）的场景。多个事实表共享某些维度表。

优点：

• 减少冗余：共享维度表减少了数据冗余，节省存储空间。
• 支持复杂分析：可以跨多个事实表进行复杂的分析和查询。

缺点：

• 复杂性高：结构复杂，设计和维护难度相对较大，需仔细规划维度表和事实表之间的关系。
• 查询性能较低：由于查询可能涉及多个事实表，复杂的连接操作，查询性能可能受到影响。

适用场景：适用于复杂的，需要处理多个业务过程且需要共享维度的场景。