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数据仓库模型的概述
数据仓库模型是数据仓库设计的重要组成部分，它用于描述数据仓库中数据的组织方式、数据之间的关系以及数据的使用方式，一个良好的数据仓库模型能够提高数据仓库的性能、降低维护成本，并为数据分析和决策提供有力支持，数据仓库模型主要分为两大类：星型模型和雪花模型。
星型模型
1、概述
星型模型（Star Schema）是最常见的数据仓库模型之一，其核心思想是将事实表与维度表进行连接，形成一个类似于星星的图形，在星型模型中，事实表位于中心，维度表围绕事实表分布，事实表通常包含大量的数值型数据，如销售金额、数量等；维度表则包含描述事实表数据的非数值型数据，如时间、地点、产品等。
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2、特点
（1）结构简单：星型模型的结构简单，易于理解和维护。
（2）查询效率高：由于事实表与维度表之间关系简单，查询效率较高。
（3）易于扩展：在星型模型中，增加维度表相对容易，只需在模型中添加相应的维度即可。
（4）适用范围广：星型模型适用于各种类型的数据仓库，如销售数据、库存数据等。
雪花模型
1、概述
雪花模型（Snowflake Schema）是星型模型的一种扩展，其主要特点是将维度表进一步分解，形成更细粒度的数据，在雪花模型中，维度表不再是简单的列表，而是由多个子表组成，每个子表包含维度表中的一部分信息，雪花模型在星型模型的基础上，提高了数据粒度，但同时也增加了数据冗余。
2、特点
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（1）数据粒度更高：雪花模型通过分解维度表，提高了数据粒度，便于进行更细致的数据分析。
（2）数据冗余较高：由于雪花模型分解了维度表，导致数据冗余较高，可能会增加存储空间和维护成本。
（3）查询效率相对较低：雪花模型中维度表较多，查询效率相对较低。
（4）适用范围较窄：雪花模型适用于对数据粒度要求较高的场景，如产品分析、客户分析等。
两种模型的比较
1、结构复杂度
星型模型结构简单，易于理解和维护；雪花模型结构复杂，但数据粒度更高。
2、查询效率
星型模型查询效率较高；雪花模型查询效率相对较低。
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3、数据冗余
星型模型数据冗余较低；雪花模型数据冗余较高。
4、适用范围
星型模型适用范围广；雪花模型适用范围较窄。
数据仓库模型是数据仓库设计的重要组成部分，星型模型和雪花模型是两种常见的数据仓库模型，在实际应用中，应根据业务需求和数据特点选择合适的模型，对于数据粒度要求不高、查询效率要求较高的场景，可以选择星型模型；对于数据粒度要求较高、查询效率要求不高的场景，可以选择雪花模型。
标签： #数据仓库的模型主要分为哪两类
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