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数据仓库作为大数据领域的重要基础设施，其建模方法对于数据仓库的设计与实施至关重要，在众多数据仓库模型中，星型模型和雪花模型因其简洁、易用、高效等特点，成为数据仓库建模的两大经典模型，本文将从星型模型和雪花模型的基本概念、特点、适用场景等方面进行深入探讨。
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星型模型
1、概念
星型模型（Star Schema）是一种以事实表为中心，维度表围绕事实表呈放射状分布的数据仓库模型，在星型模型中，事实表通常包含业务指标和业务时间等信息，维度表则包含业务相关的属性，如客户、产品、时间等。
2、特点
（1）结构简单：星型模型的结构简单明了，易于理解和维护。
（2）查询效率高：由于星型模型的结构简单，查询操作可以直接在事实表上进行，查询效率较高。
（3）易于扩展：星型模型可以方便地添加新的维度表和事实表，具有良好的扩展性。
3、适用场景
（1）数据量较小：对于数据量较小的数据仓库，星型模型具有较高的查询效率。
（2）业务需求相对简单：对于业务需求相对简单的数据仓库，星型模型可以满足其需求。
（3）分析维度较少：当数据仓库中的分析维度较少时，星型模型可以简化数据仓库的设计。
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雪花模型
1、概念
雪花模型（Snowflake Schema）是星型模型的一种扩展，它通过将维度表进一步规范化，减少冗余，提高数据仓库的数据质量，在雪花模型中，维度表经过规范化处理后，变为雪花形状，因此得名。
2、特点
（1）减少冗余：雪花模型通过规范化维度表，减少了数据冗余，提高了数据质量。
（2）提高数据一致性：雪花模型提高了数据仓库中数据的一致性，有利于数据的准确性。
（3）降低查询效率：由于雪花模型的结构比星型模型更为复杂，查询效率相对较低。
3、适用场景
（1）数据量较大：对于数据量较大的数据仓库，雪花模型可以降低数据冗余，提高数据质量。
（2）业务需求复杂：对于业务需求复杂的场景，雪花模型可以满足其需求。
（3）分析维度较多：当数据仓库中的分析维度较多时，雪花模型可以简化数据仓库的设计。
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星型模型与雪花模型的对比
1、结构复杂度
星型模型结构简单，易于理解和维护；雪花模型结构复杂，需要一定的技术支持。
2、查询效率
星型模型查询效率较高，适用于数据量较小的场景；雪花模型查询效率相对较低，适用于数据量较大的场景。
3、数据冗余
星型模型存在一定的数据冗余，雪花模型通过规范化减少数据冗余，提高数据质量。
4、适用场景
星型模型适用于数据量较小、业务需求简单的场景；雪花模型适用于数据量较大、业务需求复杂的场景。
星型模型和雪花模型是数据仓库建模的两大经典模型，它们各有优缺点，在实际应用中，应根据数据仓库的特点和业务需求，选择合适的模型，掌握星型模型和雪花模型的特点和适用场景，有助于我们更好地设计和实施数据仓库。
标签： #数据仓库常见的两个模型
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