本文介绍了星型模型和雪花模型在商业智能解决方案中的应用。星型模型简单直观，冗余数据提高查询效率，常用于实际运用。雪花模型则通过规范化减少数据冗余，但可能降低查询性能。两者在数据优化、业务模型、性能和ETL过程方面各有优缺点。此外，文章还提及了三范式在数据建模中的作用。
星型模型和雪花模型
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。
星型模型
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，如在地域维度表中，存在国家A 省B的城市C以及国家A省B的城市D两条记录，那么国家A和省B的信息分别存储了两次，即存在冗余。
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。如图所示，将地域维表又分解为国家，省份，城市等维表。它的优点是：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
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