一文搞清楚数据仓库模型：星型模型和雪花模型的区别

一、概述

在数据仓库的建设中，一般都会围绕着星型模型和雪花模型来设计表关系或者结构。下面我们先来理解这两种模型的概念。

二、星型模型

星型模型：是一种非正规化的结构，多维数据集的每一个维度都直接与事实表相来连接，不存在渐变维度，所以数据有一定的冗余。

比如：销售数据仓库中的星型模型

三、雪花模型

雪花模型：当有一个或多个维度表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维度表连接到事实表上时，其图解就像多个雪花连接在一起，故称雪花模型。雪花模型去除了数据冗余。
比如：销售数据仓库中的雪花模型

四、比较

1）星型模型因为数据的冗余所以很多统计查询不需要做外部的连接，因此一般情况下效率比雪花模型要高。
2）星型模型不用考虑很多正规化的因素，设计和实现都比较简单。
3）雪花模型由于去除了冗余，有些统计就需要通过表的连接才能产生，所以效率不一定有星型模型高。
4）正规化也是一种比较复杂的过程，相应的数据库结构设计、数据的ETL、以及后期的维护都要复杂一些。因此在冗余可以接受的前提下，实际运用中星型模型使用更多，也更有效率。

星型模型和雪花模型的优劣对比：

五、总结

有时候规范化和效率是一组矛盾。一般我们会采取牺牲空间（规范化）来换取好的性能，把尽可能多的维度信息存在一张“大表”里面是最快的。通常会视情况而定，采取折中的策略。

具体问题具体分析，如时间维度，年，季就没必要做雪花，而涉及到产品和产品的分类，如果分类信息也是我们需要分析的信息，那么，要建关于分类的查找表，也就是采用雪花模式。