数据仓库是一种旨在将数据(包括来自其他来源的数据)存储和组织到中央存储库中的系统。它是关系数据库模型中商业智能的核心概念，采用分析技术将业务数据整合到中央数据库中。数据仓库有两种常用的架构模型：

• 星形模式
• 雪花模式

这两种模型都是常用的多维数据库模型，用于满足实际数据仓库中分析目的对大型数据库的需求。我们将对两者进行公正的比较，以便更好地了解孰优孰劣。

什么是星型模式？

它是用于开发数据仓库和数据集市的最常见、最广为接受的架构模型，其中数据被组织成事实和维度。它是最简单的架构模型，其中一个事实表用于引用多个维度表，模仿星形模式。
顾名思义，该图表就像一颗星，以事实表为中心，多个维度表从其辐射开来，形成星形模式。它也被称为星形连接模式(Star Join Schema)，可将维度的所有属性存储到一个去规范化的事实表中，以便快速浏览大型多维数据集，从而缩短查询响应时间。

什么是雪花模式？

它是星形模式的扩展，具有更多功能。与星形模式不同，雪花模式中的维度表归一化为多个相关表。该架构模型表示了多对一关系层次中表的逻辑排列，其中多个维度表归一化为子维度表，类似于雪花模式，因此得名。它是星形结构模式的更复杂版本，维度表之间有更多的连接，这就导致了获取数据的处理时间较慢，也就是查询响应时间较慢。它最大限度地减少了数据冗余，从而提高了查询性能。

星形模式与雪花模式的区别

星形模式和雪花模式的架构
在关系数据库中，星形模式是用于开发数据仓库和多维数据集市的最简单架构模型。顾名思义，这种模式就像一个星形，点从中心向外辐射，这意味着事实表是中心，点是维度表。与其他维度模型一样，它由事实和维度形式的数据组成。雪花模式则是一种更复杂的架构模式，指的是多维数据库中表的逻辑排列呈雪花状。

维度表
雪花模式与星形模式非常相似，但它可以有多个维度表，这些维度表又被进一步规范化为多个相关表，称为子维度表。它表示多层次的关系，这些关系分支成雪花模式。星形模式将一个维度的所有相关属性存储到一个去规范化的维度表中，这使其易于理解和处理更简单的查询。

星形模式和雪花模式的业务模型
在关系数据库模型中，维度表不能包含重复行，因为这会在检索时产生歧义。每个表都应有一列或一列的组合，称为主键，唯一标识所有表记录。外键是在两个表之间提供链接的一列或一组列。在星形模式中，每个维度表都有一个主键，该主键与事实表中的外键相关。雪花模式中的业务层次结构由维表之间的主键/外键关系表示。

星形模式和雪花模式的数据完整性
这两种关系数据库模型的主要区别在于规范化。星形模式中的维度表没有规范化，这意味着业务模式将使用相对更多的空间来存储维度表，而更多的空间意味着更多的冗余记录，最终会导致不一致。另
雪花模式可以最大限度地减少数据冗余，因为维度表是规范化的，因此冗余记录要少得多。业务层次结构及其维度通过参照完整性得以保留，这意味着数据仓库中的关系可以独立更新。

查询性能
与有多个连接的雪花模式相比，星形模式在维度表和事实表之间的连接较少，因此查询复杂性较低。由于星形模式中的维度是通过中央事实表连接的，因此它的连接路径清晰，这意味着查询响应速度快，而响应速度快意味着性能更好。雪花模式的连接次数较多，因此查询响应时间较长，导致查询更复杂，最终影响性能。

星型模式与雪花模式的比较总结

这两种模式都是用于开发数据库仓库和数据集市的最常见、最广泛采用的架构模式。不过，每种业务模式都有其利弊。星形模式是最简单的多维模式，用于将数据组织成事实和维度，非常适合开发涉及不太复杂关系的数据集市。雪花模式是多维数据库中表的逻辑表示，其中维度存储在子维度表中。两者的主要区别在于规范化。雪花模式中的维度表完全归一化为多个查找表，而在星形模式中，维度表被去归一化为一个中心事实表。

星形模式和雪花模式的区别

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