数据仓库建模,星型模型、雪花模型、星座模型

本文介绍了数据仓库建模中的星型模型、雪花模型及其特点。雪花模型是对星型模型的规范化,能节省存储空间但增加查询复杂性;而在数据检索速度优先的数据仓库和数据集市中,未完全标准化的设计更常见。

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1.什么是雪花模型 Snowflake schema

       雪花模型是多维数据库中的表的逻辑排列方式,使得实体关系图类似于雪花形状。雪花模型由连接到多个维度的集中式事实表组成。“Snowflaking”是一种在星型模型中规范化维度表的方法。 当它沿着所有维度表完全标准化时,结果结构类似于雪花,其中事实表位于中间。雪花背后的原理是通过删除低基数属性和形成单独的表来对维度表进行规范化。雪花模型类似于星型模型。 但是,在雪花模型中,维度被规范化为多个相关表,而星型模型的维度被非规范化,每个维度由单个表表示。当雪花模型的尺寸复杂,具有多级关系,并且子表具有多个父表(“道路中的叉”)时,会出现复杂的雪花形状。

2.是否符合3NF第三范式?

       星型和雪花式模型最常见于维度数据仓库和数据集市 ,其中数据检索的速度比数据处理的效率更重要。因此,这些模型中的表很多未被标准化,并且经常被不符合第三范式的设计标准。

3.雪花模型比星型模型具有一些优势

       雪花模型与星型模型逻辑模型位于同一系列中。实际上,星型模型被认为是雪花模型的特例。在某些情况下,

### 星型模型雪花模型和事实星座模型的概念及区别 #### 星型模式 (Star Schema) 星型模式是最简单的数据仓库建模技术之一。这种结构由一个位于中心的事实表和多个维度表组成,这些维度表直接连接到事实表上,形成星星形状的图示[^1]。 - **优点** - 查询性能高:由于其简单性和较少的联接操作,查询速度较快。 - 设计容易理解:对于业务分析师来说直观易懂。 - **缺点** - 数据冗余度较高:为了简化查询而牺牲了一定程度上的规范化设计原则。 ```sql SELECT d.date_name, p.product_name, SUM(f.sales_amount) FROM sales_fact f JOIN date_dim d ON f.date_key = d.date_key JOIN product_dim p ON f.product_key = p.product_key; ``` #### 雪花模式 (Snowflake Schema) 相较于星型模式而言,雪花模式进一步对各个维度进行了分解,使得每个子维度都独立存储在一个单独的表格里,从而形成了更加复杂的树状结构。 - **优点** - 减少了数据重复率:通过增加额外层次来减少冗余字段的数量。 - 更好的维护性:当某个特定领域发生变化时只需更新相应的分支部分即可。 - **缺点** - 查询效率较低:因为涉及到更多的外键关联,在执行复杂查询时可能会变慢。 - 增加了系统的复杂度:需要管理更多数量的小规模表单。 ```sql SELECT d.date_name, pc.category_name, ps.subcategory_name, SUM(f.sales_amount) FROM sales_fact f JOIN date_dim d ON f.date_key = d.date_key JOIN product_subcategory_dim ps ON f.product_subcategory_key = ps.product_subcategory_key JOIN product_category_dim pc ON ps.product_category_key = pc.product_category_key; ``` #### 事实星座模式 (Fact Constellation Schema) 事实星座模式也被称为多维簇群或多主题区域架构,它允许存在多个相互之间有关联但又各自独立的事实表共享一组共同的核心维度表。 - **优点** - 支持更广泛的数据分析需求:可以处理跨不同业务流程之间的关系。 - 提供更高的灵活性:能够轻松扩展新的实体而不影响现有结构。 - **缺点** - 复杂性的提升:随着加入越来越多的不同类型的事件记录,整体逻辑会变得更加难以掌握。 - 维护成本上升:保持各组成部分同步一致的工作量较大。 ```sql SELECT c.customer_name, o.order_date, i.invoice_total FROM customer_dim c JOIN order_fact o ON c.customer_key = o.customer_key JOIN invoice_fact i ON o.order_key = i.order_key; ```
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