星型模式和雪花模式的区别

17 Mar 2025 | 阅读 2 分钟

星型模式

  • 在星型模式中,事实表位于中心,并连接到维度表。
  • 表完全处于非规范化结构中。
  • SQL 查询性能良好,因为涉及的连接数量较少。
  • 数据冗余度高,占用更多磁盘空间。
Star Schema vs Snowflake Schema

雪花模式

  • 雪花模式是星型模式的扩展,其中维度表连接到一个或多个维度。
  • 表在结构上部分非规范化。
  • 与星型模式相比,SQL 查询的性能略差,因为涉及的连接数量更多。
  • 数据冗余度低,与星型模式相比,占用更少的磁盘空间。
Star Schema vs Snowflake Schema

让我们看看星型模式和雪花模式的区别。

Star Schema vs Snowflake Schema
比较基础星型模式雪花模式
易于维护/更改它有冗余数据,因此不易于维护/更改没有冗余,因此更易于维护和更改
易用性查询复杂度较低,易于理解查询复杂度较高,因此不易于理解
父表在星型模式中,维度表将没有任何父表在雪花模式中,维度表将有一个或多个父表
查询性能外键数量较少,因此查询执行时间较短更多外键,因此查询执行时间更长
规范化它具有非规范化表它具有规范化表
数据仓库类型适用于具有简单关系(一对一或一对多)的数据集市适用于数据仓库核心,以简化复杂关系(多对多)
连接较少的连接 更高连接数
维度表它每个维度仅包含一个维度表它可能每个维度包含多个维度表
层次结构维度层次结构存储在星型模式的维度表本身中层次结构在雪花模式中被分解成单独的表。这些层次结构有助于从最顶层层次结构向下钻取到最底层层次结构的信息。
何时使用当维度表包含较少行数时,我们可以使用星型模式。当维度表存储大量行,存在冗余信息并且空间成为问题时,我们可以选择雪花模式来节省空间。
数据仓库系统在任何数据仓库/数据集市中效果最佳更适合小型数据仓库/数据集市。