星型模型和雪花模型的应用场景

最新推荐文章于 2025-06-16 21:41:08 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/haohaixingyun/article/details/52786582
本文探讨了数据仓库中星型模型与雪花模型的应用场景。虽然两种模型在实际项目中的使用频率不同，但它们的选择主要取决于模型的运行效率、业务分析师的经验及当前的技术趋势。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

星型模型和雪花模型的应用场景

从现在项目中看 大部分 Fact 和 Dimnsn 的关联关系都是 星型的 ，有很少量的是采用了雪花型的 。


至于什么模式适用什么场景很难有一个可靠的规则去决定，主要裁决与模型的运行效率 和 BA 的经验 ，以及现行的趋势

全方位解读星型模型,雪花模型及星座模型
我的祖传代码
09-14 8772
​1背景 在多维分析的商业智能解决方案中，根据事实表和维度表的关系，又可将常见的模型分为星型模型，雪花型模型及星座模型。在设计逻辑型数据的模型的时候，就应考虑数据是按照星型模型，雪花型模型还是星座模型进行组织。 2星型模型 星形模型中有一张事实表，以及零个或多个维度表，事实表与维度表通过主键外键相关联，维度表之间没有关联，当所有维表都直接连接到“事实表”上时，整个图解就像星星一样，故将该模型称为星型模型。星形模型是最简单，也是最常用的模型。由于星形模型只有一...
PowerBi中Star Schema（星型模型） 和 Snowflake Schema（雪花模型）如何选择？
kwydxm的博客
04-10 1328
在使用 Power BI、Tableau 或数据仓库设计时，你必须了解这两个经典的数据建模方法
理解数据仓库中星型模型和雪花模型
三劫散仙
07-06 1978
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： [img]http://my.youkuaiyun.com/uploads/201208/21/1345516634_6388.JPG[/img] 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...
数仓建模：一文讲清雪花模型和星型模型区别和联系
最新发布
oOBubbleX的博客
06-16 708
雪花模型和星型模型是数据仓库中两种重要的建模方式。星型模型结构简单，由一个中心事实表和多个维度表直接相连，查询效率高但数据冗余较多；雪花模型通过规范化维度表形成多层关联结构，存储效率高但查询复杂度大。二者存在继承关系并可相互转换，选择时需考虑业务需求复杂度、数据规模和分析团队能力。星型模型适合简单查询场景，雪花模型更适用于深度数据分析。随着数字化转型深入，企业需根据实际需求灵活选择合适的数据模型架构。
星型模型和雪花模型在数据仓库与数据集市中的使用
onway_goahead的博客
03-23 1590
（比较长，后面的使用总结更精彩） 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.销售数据仓库星型模型如下： 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...
星形模型和雪花模型，数仓和数据集市
weixin_43899514的博客
03-30 604
转载：数据仓库中的星型模型和雪花模型 https://cloud.tencent.com/developer/article/1122464 一、星形表 事实表和一组维表构成，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。 二、雪花表 雪花表是事实表的衍生品，当维表不直接连接到事实表的时候，就称为是雪花表。 三、星形表和雪花表的对比 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
数仓建模（四）大数据分析的基础结构：星型模型与雪花模型
引用原创内容标明出处即可
01-14 3062
在大数据分析和数据仓库设计中，星型模型和雪花模型是两种常用的建模方法，它们各有优缺点，适合不同的业务场景。从结构特点到实际应用，从查询性能到存储优化，如何选择合适的模型对提升数据处理效率至关重要。本篇文章将以详细的表格、实例和SQL示例，全面解析星型模型与雪花模型的核心概念、结构对比和应用场景，帮助读者掌握数据建模的关键技术。
数据仓库架构星型模型VS雪花模型.pdf
06-13
在实际应用中，为了平衡查询效率和数据质量，数据仓库架构往往会选择将星型模型和雪花模型结合起来使用。例如，在数据抽取、转换和加载（ETL）过程中，可以通过雪花模型来优化数据，降低冗余，增强数据一致性。而在...
星型模型、雪花模型、星座模型及数仓建模方法
Megustas_JJC的博客
08-21 1万+
整体流程概览 （1）数据仓库（Data WareHouse，简称DW）： 数据仓库是一种资讯系统的资料储存理论，主要功能乃是将组织透过资讯系统之联机交易处理（OLAP）经年累月所累积的大量资料，透过数据仓库理论所特有的资料储存架构，作一有系统的分析整理，以利各种分析方法，例如线上分析处理及数据挖掘之进行，并且进而支持例如决策支持系统及主管资讯系统之创建，帮助决策者能快速有效的自大量资料中，...
浅谈数据仓库建设中的数据建模方法
07-03
如何理解TERADATA 的 FS-LDM 概念模型是什么？ 雪花模型和星型模型的区别，维度建模的应用场景
维度建模 -- 星型模型和雪花模型的区别
TriumPhSk的博客
10-08 1万+
雪花模型去除了冗余，设计复杂，可读性差，关联的维度表多，查询效率低，但是可扩展性好。 星型模型冗余度高，设计简单，可读性高，关联的维度表少，查询效率高，可扩展性低。
三大数据模型：星型模型、雪花模型、星座模型
热门推荐
weixin_46321861的博客
04-25 2万+
星型模型 星型模型中只有一张事实表，以及0张或多张维表，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，所以称之为“星型模型”。 星型模型是最简单最常用的模型。星型模型本质是一张大表，相比于其他数据模型更合适于大数据处理。其他模型可以通过一定的转换，变为星型模型。 星型模型的缺点是存在一定程度的数据冗余。因为其维表只有一个层级，有些信息被存储了多次。比如一张包含国家、省份、地市三列的维表，国家列会有很多重复的信息。 雪花模型 当一个或多个维
星型模型和雪花模型的区别
大数据求学路
03-23 1055
星型模型与雪花模型的本质差异在于数据冗余与结构复杂度的平衡。星型模型以直观的结构和高效查询见长，适合快速分析；雪花模型通过规范化支持复杂层级，适合精细化管理和存储优化。实际选型需结合业务需求、数据规模及维护成本综合决策。
大数据电商数仓项目
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
02-18 4159
本文仅供参考学习，转发自https://blog.youkuaiyun.com/a1786742005/article/details/105833521 一、项目整体架构 二、数据说明 2.1 用户行为数据 1、启动日志数据 是一个单 json 数据 2、事件日志数据 组成：时间戳、公共字段、事件日志 事件： (1) 商品列表 (2) 商品点击 (3) 商品详情 (4) 广告 (5) 消息通知 (6) 用户后台活跃 (7) 评论 (8) 收藏 (9) 点赞 (10) 错误日志 2.2 业务数据 1、订
数据仓库的建模A
远方的专栏
11-08 686
数据仓库的建模A     | 数据仓库是用来分析数据并且从现有数据中发现新的价值，主要是用来预测未来的情况。数据仓库并不是解决所有问题的通用结构。它必须集中于某一问题领域，例如航空服务、顾客收益等。 数据仓库也有有趣的一面，那就是数据库本身是稳定增长的。数据没有被删除，也不发生变更。我们不需要将冗余数据置于数据库之外（因为加入仓库中的数据经过了数据
数据仓库—建模方法论—纬度建模星型模型与雪花模型
2401_84052244的博客
04-01 4354
综上所述，星型模型适用于简单的分析需求和对查询性能有较高要求的场景，而雪花模型适用于复杂的业务需求和对存储空间和灵活性有较高要求的场景。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。
数据仓库建模：星型、雪花与星座模型的比较与应用
oOBubbleX的博客
08-23 1728
最终，选择哪种模型应基于具体的业务需求、数据复杂度和性能要求，以确保数据仓库能够高效地服务于企业的决策和分析需求。事实表包含了可度量的数据，如销售额或利润，而维度表则包含了描述这些数据的属性，如时间、地点或产品类型。星型模型、雪花模型和星座模型是三种流行的数据仓库建模方法，它们各自具有独特的结构、优势和局限性。例如，一个数据仓库可能同时包含销售和库存的星型模型，这些模型共享时间和产品维度表，从而形成一个星座结构。这三种模型各有其适用场景和特点，选择适合的模型取决于业务需求、数据复杂性和查询性能的要求。
数据仓库星型模型和雪花模型的区别
01-04
### 数据仓库中星型模型与雪花模型的区别 #### 基本结构差异 星型模型由一个中心的事实表和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。这样的架构减少了数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，因此对于大多数简单的聚合查询来说，执行速度更快，尤其是在处理大量数据时表现尤为明显。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数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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