数仓建模——星型模型和雪花模型

本文介绍了数仓建模中的两种常见模型——星型模型和雪花模型。星型模型适用于互联网公司,直接连接事实表与维表,数据存在冗余但查询便利。雪花模型则是对星型模型的扩展,通过层次化维表减少数据冗余,提高查询性能。在实际应用中,需要根据业务需求权衡模型选择。

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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和雪花型模型。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还是雪花型模型进行组织。

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。

 

这个模型不设计指标表,只是维度表和事实数据表,事实表里就是埋点日志,日志表头含有维度字段作为主键。

 

星型模式是多维的数据关系,它由事实表和维表组成。

每个维表中都会有一个维作为主键,

所有这些维的主键结合成事实表的主键。

事实表的非主键属性称为事实,它们一般都是数值或其他可以进行计算的数据。

 

星型模型与雪花模型,应该是数仓面试者最喜欢提的问题,也是比较容易理解的概念。

1.星型架构是一种非正规化的结构,多维数据集的每一个维度都直接与事实表相连接,不存在渐变维度,所以数据有一定的冗余,例图如下:

星型模型

2.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 &#

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