复杂结构:雪花模式结构更为复杂,涉及更多表之间的连接。 数据完整性:雪花模式通常用于需要高数据完整性和一致性的场景,例如金融或监管应用。规范化有助于维护数据完整性。 存储效率:雪花模式比星型模式更节省存储空间,因为它减少了冗余。但查询性能可能会受到影响,因为需要执行更多的连接操作。 查询复杂性:针对雪花模式...
从查询性能角度来看,在OLTP-DW环节,由于雪花型要做多个表联接,性能会低于星型架构;但从DW-OLAP环节,由于雪花型架构更有利于度量值的聚合,因此性能要高于星型架构。 从模型复杂度来看,星型架构更简单。 从层次概念来看,雪花型架构更加贴近OLTP系统的结构,比较符合业务逻辑,层次比较清晰。 从存储空间角度来看,雪花型...
性能较高:星型模型具有较好的查询性能,因为所有的维度信息都存储在维度表中,减少了表的连接操作。 缺点: 冗余数据:星型模型中的维度表可能存在数据冗余,增加了存储空间的消耗。 灵活性有限:星型模型对于新增维度的处理相对困难,需要进行表结构的修改。 2. 雪花模型 雪花模型是在星型模型的基础上进行了维度表的规范...
雪花模型: 雪花模型在星型模型的基础上,维度表进一步规范化为子维度表,这些子维度表没有直接与事实表连接,而是通过其他维度表连接到事实表上,看起来就像一片雪花,故称雪花模型。也就是说雪花模型是星型模型的进一步扩展,将其维度表扩展为更小的维度表,形成一种层次。这样就通过最大限度的减少数据存储量以及联合较...
如图3,如果从半径为9cm的圆形纸片剪去圆周的一个扇形,将留下的扇形围成一个圆锥(接缝处不重叠),那么这个圆锥的高为 ( )
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A1 数据模型 1.1 星型模型 star schema 定义: 星型模型就是一张事实表,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,就像很多星星围绕在一个恒星周围,故取名为星形模型。 优点 大数据用的多,查询快效率高 1.2 雪花模型 snowFlake schema 定义: 将星形模型中的某些维表抽取成更...