三种常见的维度建模:星型,雪花,星座-----详解

[hive]维度模型分类:星型模型,雪花模型,星座模型|范式 z=f(x,y)当给定x,y则能计算出z,当给x,y,n时,也能计算出z,此时z部分函数依赖于z,y,n。比如通过(学号,课程)推出姓名,因为可以直接通过学号退出姓名,所以:姓名部分依赖于(学号,课程)。星型模型中只有一张事实表,以及0张或多张维度表,事实与纬度表通过主键外键相关联,维度之间不存在关联关系,当所有纬度都关联到事实表时,整个图形非常像一种星型的结构,所以称之为“星型模型”。主键为:"学号"+"课名"。"分数”完全依赖于(学号,课名),但是姓名并不完全依赖于(学号,课名),姓名只依赖于学号。 阅读详情

星型模型:

一张事实表,周围散列多张维度表,维度表都是一级
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雪花模型:

与星座相反,维度表有的是有多级,这样会带来更多表的join操作,不利于性能

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星座模型:

随着业务发展,有多张事实表,其中某些维度表数据是多张事实表共用。

星座模式是星型模式延伸而来,星型模式是基于一张事实表的,而星座模式是基于多张事实表的,而且共享维度信息。

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三大数据模型:星型模型、雪花模型、星座模型 通过上面的对比分析,可以发现数据仓库更适合使用星型模型来构建底层数据 hive 表,通过数据冗余来减少查询次数以提高查询效率。雪花模型在关系型数据库中(MySQL/Oracle)更加常见。在具体规划设计时,应结合具体场景及两者的优缺点来进行设计,找到一个平衡点去开展工作。 阅读详情

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