雪花模式(snowflake schema)和星型模式(star schema)的区别
在为数据仓库选择数据库模式时，雪花模式和星型模式往往是流行的选择。这个比较讨论了星形模式和雪花模式在不同场景中的适用性及其特点。
对比图
雪花模式与星型模式比较图| 雪花模式 | 星型模式 | |
|---|---|---|
| 易于维护/更换 | 没有冗余，因此雪花模式更易于维护和更改。 | 具有冗余数据，因此不易维护/更改 |
| 易用性 | 更复杂的查询，因此不容易理解 | 较低的查询复杂度和易于理解 |
| 查询性能 | 外键越多，查询执行时间越长（越慢） | 外键数量更少，因此查询执行时间更短（更快） |
| 数据仓库类型 | 很好地使用数据仓库核心来简化复杂的关系(many:many) | 适用于具有简单关系（1:1或1:很多）的数据集市 |
| 连接 | 更高的连接数 | 更少的连接 |
| 尺寸表 | 对于每个维度，雪花模式可能有多个维度表。 | 星型架构只包含每个维度的单个维度表。 |
| 何时使用 | 当维度表的大小相对较大时，雪片效果更好，因为它减少了空间。 | 当维度表包含的行数较少时，我们可以选择星型模式。 |
| 标准化/反标准化 | 维度表是规范化的，但事实表是非规范化的 | 维度表和事实表都是非规范化的形式 |
| 数据模型 | 自下而上方法 | 自上而下方法 |
示例
考虑一个有许多商店的零售商的数据库，每个商店在许多产品类别和各种品牌中销售许多产品。这种零售商的数据仓库或数据集市需要为分析师提供按门店、日期（或月份、季度或年份）或产品类别或品牌分组的销售报告的运行能力。
星型模式示例
如果此数据集市使用的是星型架构，则它将如下所示：
事实表将是销售事务的记录，而有日期、商店和产品的维度表。每个维度表都通过它们的主键连接到事实表，主键是事实表的外键。例如，不是将实际的事务日期存储在事实表的一行中，而是存储日期id。此日期标识对应于Dim\u date表中的唯一行，并且该行还存储在报表中分组所需的日期的其他属性。e、 例如，一周中的某一天、某个月、某个季度等等。数据被反规范化以便于报告。
下面是一个如何得到一个报告的数量电视销售品牌和国家的帮助下，内部连接。
雪花模式示例
同样的场景也可以使用雪花模式，在这种情况下，它的结构如下：
与星型模式相比，主要区别在于维度表中的数据更加规范化。例如，不是将月份、季度和星期几存储在Dim\ u Date表的每一行中，而是将它们进一步分解到各自的维度表中。类似地，对于Dim\u Store表，state和country是地理属性，它们被删除一步，而不是存储在Dim\u Store表中，而是存储在单独的Dim\u Geography表中。
同样的报告——按国家和品牌划分的电视机销量——现在比星图中的要复杂一些：
参考文献
- *********:Snowflake_schema
- *********:Star_schema
- 发表于 2021-07-04 00:01
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- 分类：IT
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