理解数据仓库中星型模型和雪花模型

本文深入探讨了数据仓库设计中的星型模型和雪花模型,分析了两种模型的结构特点、优劣对比及应用场景,帮助读者理解如何选择合适的模型以优化查询效率。

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在数据仓库的建设中,一般都会围绕着星型模型和雪花模型来设计表关系或者结构。下面我们先来理解这两种模型的概念。

(一)星型模型图示如下:

image

星型模是一种多维的数据关系,它由一个事实表和一组维表组成。每个维表都有一个维作为主键,所有这些维的主键组合成事实表的主键。强调的是对维度进行预处理,将多个维度集合到一个事实表,形成一个宽表。这也是我们在使用hive时,经常会看到一些大宽表的原因,大宽表一般都是事实表,包含了维度关联的主键和一些度量信息,而维度表则是事实表里面维度的具体信息,使用时候一般通过join来组合数据,相对来说对OLAP的分析比较方便。

(二)雪花模型图示如下: image

当有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时,其图解就像多个雪花连接在一起,故称雪花模型。雪花模型是对星型模型的扩展。它对星型模型的维表进一步层次化,原有的各维表可能被扩展为小的事实表,形成一些局部的 "层次 " 区域,这些被分解的表都连接到主维度表而不是事实表。雪花模型更加符合数据库范式,减少数据冗余,但是在分析数据的时候,操作比较复杂,需要join的表比较多所以其性能并不一定比星型模型高。

(三)星型模型和雪花模型的优劣对比:

属性星型模型雪花模型
数据总量
可读性容易
表个数
查询速度
冗余度
对实时表的情况增加宽度字段比较少,冗余底
扩展性

(四)应用场景

星型模型的设计方式主要带来的好处是能够提升查询效率,因为生成的事实表已经经过预处理,主要的数据都在事实表里面,所以只要扫描实时表就能够进行大量的查询,而不必进行大量的join,其次维表数据一般比较少,在join可直接放入内存进行join以提升效率,除此之外,星型模型的事实表可读性比较好,不用关联多个表就能获取大部分核心信息,设计维护相对比较简答。

雪花模型的设计方式是比较符合数据库范式的理念,设计方式比较正规,数据冗余少,但在查询的时候可能需要join多张表从而导致查询效率下降,此外规范化操作在后期维护比较复杂。

(五)总结

通过上面的对比,我们可以发现数据仓库大多数时候是比较适合使用星型模型构建底层数据Hive表,通过大量的冗余来提升查询效率,星型模型对OLAP的分析引擎支持比较友好,这一点在Kylin中比较能体现。而雪花模型在关系型数据库中如MySQL,Oracle中非常常见,尤其像电商的数据库表。在数据仓库中雪花模型的应用场景比较少,但也不是没有,所以在具体设计的时候,可以考虑是不是能结合两者的优点参与设计,以此达到设计的最优化目的。

### 数据仓库中星模型雪花模型的区别 #### 基本结构差异 星型模型由一个中心的事实表若干围绕它的维度表组成,形成类似于星星的形状。这种设计使得查询操作更加直接,因为所有的维度都直接连接到事实表上[^1]。 相比之下,雪花模型是对星型模型的一种扩展形式,其中维度表进一步规范化,即维度表本身也可能与其他更细粒度的子维度表相连,呈现出分支状结构,形似雪片。这样的架构减少了据冗余并提高了存储效率[^2]。 #### 查询性能对比 由于星型模型具有较少的联接路径,因此对于大多简单的聚合查询来说,执行速度更快,尤其是在处理大量据时表现尤为明显。而雪花模型虽然通过减少重复字段来节约磁盘空间,但在涉及跨多个层次关系的复杂查询时可能会导致更多的表间联结,进而影响整体响应时间[^5]。 #### 存储成本考量 在存储方面,星型模型倾向于增加一定的据冗余以换取更高的读取效率;相反地,雪花模型则致力于最小化不必要的信息复制,从而降低总的物理占用量。然而,这也意味着后者可能需要额外的时间来进行必要的计算或转换工作以便于最终用户的访问请求得到满足[^3]。 #### 应用场景适应性 当面对高并发读写环境或是实时决策支持系统时,考虑到快速反馈的重要性,往往会选择较为扁平化的星型方案。而对于那些重视长期保存历史记录、注重维护良好参照完整性的企业级应用,则更适合采用相对复杂的雪花布局[^4]。 ```sql -- 星型模型 SQL 示例 (简化版) SELECT d.date, p.product_name, SUM(f.sales_amount) AS total_sales FROM fact_sales f JOIN dim_date d ON f.date_id = d.id JOIN dim_product p ON f.product_id = p.id GROUP BY d.date, p.product_name; -- 雪花模型 SQL 示例 (简化版) SELECT d.date, pc.category_name, p.product_name, SUM(f.sales_amount) AS total_sales FROM fact_sales f JOIN dim_date d ON f.date_id = d.id JOIN dim_product p ON f.product_id = p.id JOIN dim_category pc ON p.category_id = pc.id GROUP BY d.date, pc.category_name, p.product_name; ```
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