数据仓库常见的两个模型是什么，数据仓库常见的两个模型，深入解析数据仓库的两大经典模型，星型模型与雪花模型

数据仓库常见的两个模型是星型模型和雪花模型。星型模型结构简单，易于理解，适用于查询操作；雪花模型则更加复杂，数据量更大，但可扩展性更强。本文深入解析了这两个经典模型的特点和应用场景。

本文目录导读：

1. 星型模型
2. 雪花模型
3. 适用场景

随着大数据时代的到来，数据仓库作为企业信息化的核心基础设施，在数据分析、商业智能等领域发挥着至关重要的作用，在数据仓库的设计与构建过程中，选择合适的模型至关重要，本文将深入解析数据仓库的两大经典模型：星型模型与雪花模型，并探讨它们的优缺点及适用场景。

星型模型

1、概述

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星型模型（Star Schema）是数据仓库中常用的一种数据模型，它以事实表为中心，将维度表通过键值关系连接到事实表，在星型模型中，事实表通常包含大量的数值型数据，而维度表则包含描述事实表数据的属性信息。

2、结构特点

（1）事实表：事实表是星型模型的核心，包含业务数据中的数值型度量指标，如销售额、利润等。

（2）维度表：维度表用于描述事实表的属性信息，如时间、地点、产品等。

（3）键值关系：维度表与事实表之间通过键值关系连接，形成一个星型结构。

3、优点

（1）查询效率高：星型模型的查询操作简单，执行速度快，适合于大数据量的查询场景。

（2）易于理解：星型模型结构简单，易于理解，便于数据仓库的设计与维护。

（3）便于扩展：星型模型可以根据实际需求灵活扩展维度和度量指标。

4、缺点

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（1）冗余数据：由于键值关系，维度表中的数据可能存在冗余。

（2）数据更新复杂：当维度表中的数据发生变化时，需要更新多个相关表。

雪花模型

1、概述

雪花模型（Snowflake Schema）是星型模型的一种扩展，它将星型模型中的维度表进一步规范化，将维度表分解为更细粒度的子表，在雪花模型中，维度表通过层次结构连接，形成一个雪花形状。

2、结构特点

（1）事实表：与星型模型相同，事实表包含业务数据中的数值型度量指标。

（2）维度表：雪花模型将维度表分解为更细粒度的子表，如地区表、时间表等。

（3）层次结构：维度表之间通过层次结构连接，形成一个雪花形状。

3、优点

（1）减少冗余：雪花模型通过分解维度表，减少了冗余数据。

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（2）提高数据一致性：雪花模型通过规范化，提高了数据的一致性。

4、缺点

（1）查询效率低：由于维度表分解，雪花模型的查询操作较为复杂，执行速度相对较慢。

（2）维护难度大：雪花模型的结构复杂，维护难度较大。

适用场景

1、星型模型：适用于数据量较大、查询操作简单的场景，如电商平台、在线广告等。

2、雪花模型：适用于数据量较小、对数据一致性要求较高的场景，如企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）等。

星型模型与雪花模型是数据仓库的两大经典模型，它们在数据仓库的设计与构建中发挥着重要作用，在实际应用中，应根据业务需求、数据量、查询频率等因素，选择合适的模型，通过深入了解两种模型的优缺点及适用场景，有助于提高数据仓库的性能和可维护性。

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