数据仓库维度建模，星型模式与雪花模式的深度解析，数据仓库工具箱(第3版)——维度建模权威指南

本文目录导读：

1. 星型模式
2. 雪花模式
3. 两种模式的比较

数据仓库作为企业信息化的核心组成部分，其构建过程中，维度建模是至关重要的环节，维度建模旨在将数据源中的数据转化为易于理解和分析的模型，从而满足用户对数据查询和分析的需求，在维度建模中，星型模式和雪花模式是两种常用的建模方法，本文将对这两种模式进行深入解析，以帮助读者更好地理解和使用它们。

星型模式

1、定义

星型模式（Star Schema）是一种简单的数据仓库维度建模方法，它以事实表为中心，将维度表与事实表通过键值关联，在星型模式中，事实表通常包含多个维度表的外键，而维度表则包含描述性字段。

2、特点

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（1）结构简单：星型模式具有清晰的层次结构，易于理解和维护。

（2）查询性能高：由于星型模式的结构简单，查询时可以快速定位到所需数据，从而提高查询性能。

（3）易于扩展：当需要增加新的维度或事实时，只需在相应的维度表或事实表中添加新字段即可。

3、应用场景

星型模式适用于以下场景：

（1）数据量较小，查询性能要求较高的场景。

（2）数据模型较为稳定，变化不频繁的场景。

（3）业务分析较为简单，维度关系较为明确的场景。

雪花模式

1、定义

雪花模式（Snowflake Schema）是星型模式的一种扩展，它将星型模式中的维度表进一步规范化，使其成为雪花形状，在雪花模式中，维度表通常包含多个子表，子表之间通过外键关联，形成树状结构。

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2、特点

（1）规范化程度高：雪花模式对维度表进行了规范化处理，降低了数据冗余，提高了数据一致性。

（2）查询性能较低：由于雪花模式的结构复杂，查询时需要多次关联子表，从而降低了查询性能。

（3）易于维护：雪花模式的结构清晰，便于维护和更新。

3、应用场景

雪花模式适用于以下场景：

（1）数据量较大，查询性能要求较高的场景。

（2）数据模型较为复杂，维度关系较为复杂的场景。

（3）业务分析较为深入，需要细粒度数据的情况。

两种模式的比较

1、结构复杂度

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星型模式结构简单，易于理解和维护；雪花模式结构复杂，需要一定的数据库知识才能理解。

2、查询性能

星型模式查询性能较高，适合数据量较小、查询性能要求较高的场景；雪花模式查询性能较低，适合数据量较大、查询性能要求较高的场景。

3、数据冗余

星型模式数据冗余较高，可能导致数据不一致；雪花模式数据冗余较低，提高了数据一致性。

4、扩展性

星型模式扩展性较好，易于增加新的维度或事实；雪花模式扩展性较差，需要修改多个子表才能实现扩展。

星型模式和雪花模式是数据仓库维度建模中的两种常用方法，它们各有优缺点，在实际应用中，应根据数据量、查询性能、数据冗余和扩展性等因素，选择合适的建模方法，掌握星型模式和雪花模式的特点和应用场景，对于构建高效、稳定的数据仓库具有重要意义。

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