什么是雪花模式,它与星型模式有何不同?

雪花模型通过一个中心事实表链接到维度表来组织数据仓库中的数据,这些维度表进一步规范化为多个相关表。这种层次结构类似雪花。其主要目的是通过规范化维度来减少数据冗余并提高数据完整性。当维度表包含复杂的、具有层次结构的数据且有许多属性需要频繁更新时,它特别有用。
核心特征是规范化的维度表。例如,产品维度可能会拆分为产品表和产品类别表。虽然这种规范化减少了存储并确保了一致性,但由于需要更多连接,它增加了查询复杂性。这种结构在要求严格的数据规范化或管理非常大的、稀疏的维度表的场景中是有益的,尽管与更简单的模型相比,它可能导致更复杂的维护和潜在的查询性能下降。
主要区别在于维度表的规范化。星型模型具有直接链接到事实表的非规范化维度,简化了查询。雪花模型规范化维度,减少了冗余但增加了连接复杂性。如果需要更简单的查询和性能,选择星型模型;当存储效率和复杂维度的更新完整性至关重要时,选择雪花模型。
继续阅读
如何设计数据模型以减轻BI系统的负载?
维度建模是关键,尤其要使用以事实表和维度表为中心的星型或雪花型模式。这种结构通过将数据组织为可度量的事实(如销售额)和描述性维度(如产品或时间),简化了商业智能报告中常见的复杂查询。将数据预聚合到汇总表中,可显著减少报告生成过程中对昂贵的动态计算的需求。物化视图也可以存储查询结果以供重用。 核心原...
Read Now →数据模型如何帮助跨系统的数据集成?
数据模型为跨不同系统理解和组织数据提供了结构化蓝图。它们定义实体、属性、关系和约束,建立共同的词汇表。这种标准化对于数据集成至关重要,使具有潜在冲突格式和语义的不同系统能够有意义地共享和统一信息。应用包括企业数据仓库、应用程序整合以及需要整合数据视图的商业智能计划。 核心原则包括抽象和标准化。通过...
Read Now →在实体关系建模中如何处理派生属性?
派生属性表示可从其他存储属性计算得出的值,例如根据出生日期计算的年龄或从订单项求和得出的订单总额。在实体关系(ER)建模中,它们对于捕获有意义的业务指标而不存储冗余数据至关重要,从而促进数据完整性和高效的模式设计。它们广泛应用于需要聚合或计算信息的领域,如报告、财务系统和分析。 在ER图中,派生属...
Read Now →
