《传统数据仓库常见模型全解析》
一、星型模型
（一）结构特点
星型模型是一种最常见的传统数据仓库模型，它以一个事实表为中心，周围环绕着多个维度表，事实表包含了业务的关键度量值，例如销售额、销售量等数值型数据，维度表则描述了这些度量值的相关属性，像时间维度表会有日期、月份、年份等属性；地区维度表会有国家、省份、城市等属性，事实表与维度表之间通过主键 - 外键关系相连接，这种连接关系就像星星的光芒一样从中心事实表向四周的维度表发散，故而得名星型模型。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（二）优势
1、简单易懂
星型模型的结构非常直观，无论是数据仓库的开发人员还是业务用户都能很容易地理解其数据关系，对于查询操作来说，基于这种简单结构的SQL查询编写也相对容易，当业务人员想要查询某一地区在特定时间段内的销售额时，只需要从事实表中获取销售额数据，再根据地区维度表和时间维度表的关联条件进行筛选即可。
2、高性能查询
由于星型模型的结构相对扁平化，在进行查询时，数据库引擎可以通过简单的连接操作快速地获取所需数据，尤其是在处理聚合查询（如求和、平均值计算等）时，能够高效地利用索引等数据库优化技术，减少数据的读取量和计算量，从而提高查询性能。
（三）局限性
1、数据冗余
在星型模型中，维度表中的数据可能会存在一定程度的冗余，当一个产品属于多个类别时，在产品维度表中可能会多次重复存储产品的一些基本信息，这会占用额外的存储空间，并且在数据更新时可能会导致数据不一致的风险。
2、扩展性较差
如果需要添加新的维度或者对现有维度进行较大的修改，可能会对整个星型模型的结构产生较大的影响，要在现有的销售数据仓库星型模型中添加一个新的客户细分维度，就需要修改事实表和相关的查询逻辑，这可能涉及到大量的代码调整和数据迁移工作。
二、雪花模型
（一）结构特点
雪花模型是星型模型的一种扩展，它在维度表的设计上更加规范化，将维度表进一步分解为多个子维度表，在地区维度表中，可能会将国家、省份、城市等信息分别存储在不同的子维度表中，并且通过外键关系相互连接，这样的结构使得数据模型看起来像雪花的形状，有一个中心的事实表和从维度表延伸出的多个子维度表分支。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（二）优势
1、减少数据冗余
相比于星型模型，雪花模型通过更规范化的维度表设计，大大减少了数据的冗余，每个数据元素只在一个地方存储，这有助于提高数据的一致性和准确性，当数据量较大时，这种减少冗余的优势更为明显，可以节省大量的存储空间。
2、更好的扩展性
由于雪花模型的维度表结构更加灵活和规范化，在添加新的维度或者对现有维度进行修改时，对整体模型结构的影响相对较小，如果要对地区维度中的城市信息进行细分，增加一些新的城市属性，只需要在相应的子维度表中进行操作，而不需要对整个数据仓库的结构进行大规模的调整。
（三）局限性
1、复杂的查询
雪花模型的结构相对复杂，这使得查询操作也变得更加复杂，在编写SQL查询时，需要处理更多的表连接关系，这不仅增加了查询语句的编写难度，也可能会降低查询的性能，尤其是在进行多表连接的复杂查询时，数据库引擎需要更多的计算资源来处理这些连接操作。
2、维护成本较高
由于雪花模型的结构复杂，在数据仓库的维护方面，如数据的加载、更新和一致性检查等，需要更多的操作和处理，当对一个子维度表中的数据进行更新时，可能会影响到与其相关的其他子维度表和事实表之间的关系，需要进行更多的验证和调整工作。
三、星座模型
（一）结构特点
星座模型是多个星型模型或者雪花模型的集合，在实际的业务场景中，可能存在多个事实表，这些事实表之间可能共享一些维度表，在一个企业的数据仓库中，可能有销售事实表和库存事实表，它们都可能与时间维度表、产品维度表和地区维度表相关联，这种多个事实表与共享维度表构成的模型就像星座中的星星和它们共同的背景一样，所以被称为星座模型。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（二）优势
1、整合多种业务数据
星座模型能够很好地整合企业中不同业务领域的数据，通过共享维度表，可以将销售、库存、生产等不同业务流程的数据关联起来，从而为企业提供一个全面的数据分析视角，企业可以通过关联销售事实表和库存事实表，分析销售情况对库存水平的影响，以便更好地进行库存管理和销售策略制定。
2、适应复杂业务需求
对于复杂的企业业务环境，星座模型可以灵活地适应不同业务事实之间的关系，它允许不同的业务部门根据自己的需求构建各自的星型或雪花模型，同时又能通过共享维度表实现数据的集成和交互，满足企业整体的数据分析和决策支持需求。
（三）局限性
1、模型管理复杂
由于星座模型涉及多个事实表和共享维度表，其模型的管理和维护变得非常复杂，在数据仓库的开发和维护过程中，需要确保各个事实表与共享维度表之间的关系正确无误，任何一个环节出现问题都可能影响到整个数据仓库的正常运行。
2、查询性能挑战
在进行跨事实表的查询时，由于需要处理多个事实表和共享维度表之间的关系，查询的复杂度和数据量都会增加，这对查询性能提出了很大的挑战，当需要同时查询销售和库存数据来分析企业的运营状况时，数据库需要处理多个表之间的连接和数据筛选，可能会导致查询速度变慢。
传统的数据仓库模型各有优缺点，在实际的项目中，需要根据企业的业务需求、数据规模、查询要求和维护能力等因素综合考虑选择合适的模型。
评论列表