星型模型和雪花模型是两种常用的数据仓库设计方法,主要差异包括:1.维度表的设计;2.数据冗余程度;3.查询性能;4.数据维护复杂度;5.扩展性和灵活性;6.实现难度;7.适用场景。星型模型以其简单高效的结构适用于大多数业务分析场景,而雪花模型则适用于更复杂的数据分析需求。 1.维度表设计 星型模型的维度表直接连接...
综上所述,星型模型和雪花模型各有优劣,选择哪种模型取决于具体的应用需求、数据量、查询性能要求以及对数据冗余的容忍度。
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。雪花模型更加符合数据库范式,减少数据冗余,但是在分析数据的时候,操作比较复杂,需要join的表比较多所以其性能并不一定比星型模型高。
3.雪花模型 当一个或多个维表没有直接连接到事实表上,而是通过其他维度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。 雪花模型可以看成是对星型模型的扩展,其将星型模型中的维度表做了层次化处理,将一个维度表的多项拆出更多的层次,还以上面销售的模型为例,可以将地域去拆分出国家,省份,...
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数据仓库建模中,星型模型和雪花模型是两种常用的逻辑数据模型,它们都旨在以高效的方式组织和访问数据,但它们在结构和复杂性方面存在显著差异。理解这两种模型的区别对于设计高效和易于维护的数据仓库至关重要。 星型模型 (Star Schema) 以其简单的结构而闻名。它由一个中心事实表和多个围绕它的维度表构成。事实表包含...
一、星型模型:是一种费正规化的结构,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。 二、雪花模型 当有一个或者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,原有的各维度...
星型模型和雪花模型的对比,可以从以下四个角度来对比。 1、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。 2、模型复杂度角度 星型架构更简单方便处理 ...
星型模型和雪花模型是两种常用的数据仓库设计方法,主要差异包括:1.维度表的设计;2.数据冗余程度;3.查询性能;4.数据维护复杂度;5.扩展性和灵活性;6.实现难度;7.适用场景。星型模型以其简单高效的结构适用于大多数业务分析场景,而雪花模型则适用于更复杂的数据分析需求。
星形模型(Star Schema)和雪花模型(Snowflake Schema)是数据仓库中常⽤到的两种⽅式，⽽它们之间的对⽐要从四个⾓度来进⾏讨论。 1.数据优化 雪花模型使⽤的是规范化数据，也就是说数据在数据库内部是组织好的，以便消除冗余，因此它能够有效地减少数据量。通过引⽤完整性，其业务层级和维度都将...