本文目录导读：
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，数据仓库的设计与构建是保证数据仓库高效、稳定运行的关键，在数据仓库设计中，常用的模型有星型模型、雪花模型、星云模型等，本文将详细介绍这些常用模型的特点、优缺点以及在实际应用中的选择策略。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
星型模型
1、定义：星型模型是一种数据仓库中最常用的模型，由事实表和维度表组成，事实表存储业务数据，维度表存储业务数据的相关信息。
2、特点：
（1）结构简单，易于理解；
（2）查询速度快，易于维护；
（3）适合于高基数的维度表。
3、优缺点：
优点：查询速度快，易于维护，适用于高基数的维度表。
缺点：数据冗余较大，可能导致存储空间浪费。
雪花模型
1、定义：雪花模型是在星型模型的基础上，对维度表进行规范化处理，将维度表中的冗余数据分解到其他维度表中，从而降低数据冗余。
2、特点：
（1）数据冗余小，存储空间节省；
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（2）适用于低基数的维度表；
（3）查询速度较慢，维护难度较大。
3、优缺点：
优点：数据冗余小，存储空间节省。
缺点：查询速度较慢，维护难度较大。
星云模型
1、定义：星云模型是在雪花模型的基础上，进一步对维度表进行规范化处理，将维度表中的冗余数据分解到更细的维度表中，从而降低数据冗余。
2、特点：
（1）数据冗余更小，存储空间节省；
（2）查询速度较慢，维护难度更大；
（3）适用于对数据质量要求较高的场景。
3、优缺点：
图片来源于网络，如有侵权联系删除
优点：数据冗余更小，存储空间节省。
缺点：查询速度较慢，维护难度更大。
选择策略
在实际应用中，选择合适的模型需要考虑以下因素：
1、数据量：对于数据量较小的场景，建议使用星型模型；对于数据量较大的场景，建议使用雪花模型或星云模型。
2、维度表基数：对于维度表基数较高的场景，建议使用星型模型；对于维度表基数较低的场景，建议使用雪花模型或星云模型。
3、查询需求：对于查询需求较高的场景，建议使用星型模型；对于查询需求较低的场景，建议使用雪花模型或星云模型。
4、维护难度：对于维护难度要求较高的场景，建议使用星型模型；对于维护难度要求较低的场景，建议使用雪花模型或星云模型。
数据仓库常用模型包括星型模型、雪花模型和星云模型，在实际应用中，根据数据量、维度表基数、查询需求和维护难度等因素，选择合适的模型对于数据仓库的高效、稳定运行至关重要，了解这些模型的特点和优缺点，有助于我们更好地设计数据仓库，为企业决策提供有力支持。
标签： #数据仓库常用模型有哪几种
评论列表