数据仓库基本概念-星型模型和雪花模型

数仓建模:一文讲清雪花模型和星型模型区别和联系 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。 阅读详情

1.1     星型模型和雪花模型

1.1.1      星型模型

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。

1.1.2      雪花模型

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。通过最大限度地减少数据存储量以及联合较小的维表来改善查询性能。雪花型结构去除了数据冗余

1.1.3      优缺点

星型模型因为数据的冗余所以很多统计查询不需要做外部的连接,因此一般情况下效率比雪花型模型要高。星型结构不用考虑很多正规化的因素,设计与实现都比较简单。雪花型模型由于去除了冗余,有些统计就需要通过表的联接才能产生,所以效率不一定有星型模型高。正规化也是一种比较复杂的过程,相应的数据库结构设计、数据的 ETL、以及后期的维护都要复杂一些。因此在冗余可以接受的前提下,实际运用中星型模型使用更多,也更有效率。雪花模型加载数据集市,因此ETL操作在设计上更加复杂,而且由于附属模型的限制,不能并行化。星形模型加载维度表,不需要再维度之间添加附属模型,因此ETL就相对简单,而且可以实现高度的并行化。

数据仓库常见的两种模式-星星和雪花 星型模式(Star Schema)是数据仓库设计中最常用的多维数据模型,因其结构类似星星而得名。雪花模式(Snowflake Schema)是数据仓库设计中的一种多维数据模型,是星型模式的扩展和规范化版本,因其结构类似雪花的分支而得名。 阅读详情

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