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数据仓库架构:星形模型PK雪花形模型
    星形模型(Star Schema)和雪花模型(Snowflake Schema)是数据仓库中常用到的两种方式,而它们之间的对比要从四个角度来进行讨论。
一.数据优化
   
雪花模型使用的是规范化数据,也就是说数据在数据库内部是组织好的,以便消除冗余,因此它能够有效地减少数据量。通过引用完整性,其业务层级和维度都将存储在数据模型之中。
    相比较而言,星形模型实用的是反规范化数据。在星形模型中,维度直接指的是事实表,业务层级不会通过维度之间的参照完整性来部署。
 
 
二.业务模型
     
主键是一个单独的唯一键(数据属性),为特殊数据所选择。在上面的例子中,Advertiser_ID就将是一个主键。外键(参考属性)仅仅是一个表中的字段,用来匹配其他维度表中的主键。在我们所引用的例子中,Advertiser_ID将是Account_dimension的一个外键。
在雪花模型中,数据模型的业务层级是由一个不同维度表主键-外键的关系来代表的。而在星形模型中,所有必要的维度表在事实表中都只拥有外键。

三.性能
     
第三个区别在于性能的不同。雪花模型在维度表、事实表之间的连接很多,因此性能方面会比较低。举个例子,如果你想要知道Advertiser 的详细信息,雪花模型就会请求许多信息,比如Advertiser Name、ID以及那些广告主和客户表的地址需要连接起来,然后再与事实表连接。
而星形模型的连接就少的多,在这个模型中,如果你需要上述信息,你只要将Advertiser的维度表和事实表连接即可。

四.ETL
     
雪花模型加载数据集市,因此ETL操作在设计上更加复杂,而且由于附属模型的限制,不能并行化。
     星形模型加载维度表,不需要再维度之间添加附属模型,因此ETL就相对简单,而且可以实现高度的并行化。

总结
   
 雪花模型使得维度分析更加容易,比如“针对特定的广告主,有哪些客户或者公司是在线的?”星形模型用来做指标分析更适合,比如“给定的一个客户他们的收入是多少?”

 
发布日期:2016-12-28
 
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