本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，数据仓库作为企业信息化建设的重要组成部分，越来越受到企业的重视，数据仓库旨在为企业的决策提供支持，通过存储、管理和分析大量数据，帮助企业挖掘数据价值，实现业务目标，在数据仓库的设计过程中，选择合适的模型至关重要，本文将深入解析数据仓库中常见的两种模型：星型模型和雪花模型。
星型模型
1、定义
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星型模型（Star Schema）是一种以事实表为中心，将维度表连接在一起的数据仓库模型，在这种模型中，事实表通常包含业务数据，如销售额、订单数量等；维度表则包含与业务相关的描述性信息，如时间、地点、产品等。
2、特点
（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：由于连接维度表与事实表的是主键和外键，因此查询效率较高。
（3）易于扩展：当需要增加新的维度或度量时，只需添加相应的维度表或事实表即可。
3、应用场景
星型模型适用于以下场景：
（1）业务数据量不大，且结构相对简单。
（2）对查询性能要求较高。
（3）业务逻辑较为清晰，易于理解。
雪花模型
1、定义
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雪花模型（Snowflake Schema）是在星型模型的基础上，对维度表进行进一步细化的数据仓库模型，在雪花模型中，维度表被分解成更小的子表，以降低数据冗余，提高查询性能。
2、特点
（1）数据冗余较低：雪花模型通过分解维度表，减少了数据冗余，降低了存储空间。
（2）查询性能较好：雪花模型在查询过程中，可以减少数据传输量，提高查询性能。
（3）易于维护：雪花模型结构清晰，便于维护。
3、应用场景
雪花模型适用于以下场景：
（1）业务数据量较大，且结构复杂。
（2）对数据存储空间和查询性能要求较高。
（3）业务逻辑较为复杂，需要细化维度信息。
两种模型的对比
1、结构复杂度
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星型模型结构简单，易于理解；雪花模型结构较为复杂，需要一定的学习成本。
2、数据冗余
星型模型数据冗余较高；雪花模型数据冗余较低。
3、查询性能
星型模型查询性能较高；雪花模型查询性能较好。
4、应用场景
星型模型适用于业务数据量不大、结构相对简单的场景；雪花模型适用于业务数据量较大、结构复杂、对数据存储空间和查询性能要求较高的场景。
星型模型和雪花模型是数据仓库中常见的两种模型，它们各有优缺点，适用于不同的场景，在实际应用中，应根据企业的业务需求、数据量、查询性能等因素，选择合适的模型，随着业务的发展，数据仓库模型也需要不断优化和调整，以满足企业不断变化的需求。
标签： #数据仓库常见的两个模型
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