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本文深入解析了数据仓库领域的经典模型——星型模型与雪花模型，为读者揭示了数据仓库建模的两大核心模型。

本文目录导读：

1. 星型模型
2. 雪花模型
3. 适用场景

数据仓库作为企业信息化建设的重要组成部分，已成为企业决策支持系统的重要基础，在数据仓库的设计与构建过程中，模型的选择至关重要，本文将深入解析数据仓库中常见的两个模型——星型模型与雪花模型，分析其特点、优缺点以及适用场景，以期为企业数据仓库设计提供参考。

星型模型

1、定义

星型模型（Star Schema）是一种数据仓库中常用的数据模型，由一个事实表和多个维度表组成，事实表存储业务数据，维度表则存储描述事实表的属性信息，星型模型中，事实表与维度表之间通过键值对关系进行关联。

2、特点

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（1）结构简单：星型模型结构清晰，易于理解，便于维护。

（2）查询性能高：由于数据分布均匀，查询操作速度快。

（3）易于扩展：在添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数据即可。

3、优缺点

优点：

（1）易于理解：结构简单，便于非技术人员理解。

（2）查询性能高：数据分布均匀，查询速度快。

（3）易于扩展：添加新的维度或事实时，无需修改现有结构。

缺点：

（1）数据冗余：由于维度表重复存储，数据冗余度较高。

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（2）更新性能较差：当更新维度表时，需要更新多个事实表。

雪花模型

1、定义

雪花模型（Snowflake Schema）是星型模型的一种扩展，其特点是将星型模型中的维度表进一步规范化，降低数据冗余，在雪花模型中，维度表通过范式化分解，形成更细粒度的维度表。

2、特点

（1）数据冗余低：通过范式化分解，降低数据冗余。

（2）更新性能较好：更新维度表时，只需更新部分事实表。

（3）查询性能略低于星型模型：由于数据粒度更细，查询时需要关联更多维度表。

3、优缺点

优点：

（1）数据冗余低：通过范式化分解，降低数据冗余。

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（2）更新性能较好：更新维度表时，只需更新部分事实表。

缺点：

（1）结构复杂：相较于星型模型，雪花模型结构更复杂，难以理解。

（2）查询性能略低于星型模型：由于数据粒度更细，查询时需要关联更多维度表。

适用场景

1、星型模型

适用于数据量较大、查询频繁、对数据实时性要求不高的场景，如电商、金融、电信等行业的数据仓库。

2、雪花模型

适用于数据量较小、更新频繁、对数据实时性要求较高的场景，如政府部门、制造业等行业的数据仓库。

星型模型与雪花模型是数据仓库中常见的两种模型，各自具有优缺点，在实际应用中，应根据企业业务需求、数据特点等因素，选择合适的模型，合理选择数据仓库模型，有助于提高数据仓库的性能、降低维护成本，为企业决策提供有力支持。

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