云計算中星型模型和雪花模型的區(qū)別有哪些

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一、概述

在多維分析的商業(yè)智能解決方案中，根據(jù)事實表和維度表的關(guān)系，又可將常見的模型分為星型模型和雪花型模型。在設(shè)計邏輯型數(shù)據(jù)的模型的時候，就應考慮數(shù)據(jù)是按照星型模型還是雪花型模型進行組織。

當所有維表都直接連接到“ 事實表”上時，整個圖解就像星星一樣，故將該模型稱為星型模型，如圖 1 。

星型架構(gòu)是一種非正規(guī)化的結(jié)構(gòu)，多維數(shù)據(jù)集的每一個維度都直接與事實表相連接，不存在漸變維度，所以數(shù)據(jù)有一定的冗余，如在地域維度表中，存在國家 A 省 B 的城市 C 以及國家 A 省 B 的城市 D 兩條記錄，那么國家 A 和省 B 的信息分別存儲了兩次，即存在冗余。

圖1. 銷售數(shù)據(jù)倉庫中的星型模型

星型模型因為數(shù)據(jù)的冗余所以很多統(tǒng)計查詢不需要做外部的連接，因此一般情況下效率比雪花型模型要高。星型結(jié)構(gòu)不用考慮很多正規(guī)化的因素，設(shè)計與實現(xiàn)都比較簡單。雪花型模型由于去除了冗余，有些統(tǒng)計就需要通過表的聯(lián)接才能產(chǎn)生，所以效率不一定有星型模型高。正規(guī)化也是一種比較復雜的過程，相應的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)設(shè)計、數(shù)據(jù)的 ETL、以及后期的維護都要復雜一些。因此在冗余可以接受的前提下，實際運用中星型模型使用更多，也更有效率。

二、使用選擇

星形模型(Star Schema)和雪花模型(Snowflake Schema)是數(shù)據(jù)倉庫中常用到的兩種方式，而它們之間的對比要從四個角度來進行討論。

1.數(shù)據(jù)優(yōu)化

雪花模型使用的是規(guī)范化數(shù)據(jù)，也就是說數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫內(nèi)部是組織好的，以便消除冗余，因此它能夠有效地減少數(shù)據(jù)量。通過引用完整性，其業(yè)務層級和維度都將存儲在數(shù)據(jù)模型之中。

                                             ▲圖1 雪花模型

相比較而言，星形模型實用的是反規(guī)范化數(shù)據(jù)。在星形模型中，維度直接指的是事實表，業(yè)務層級不會通過維度之間的參照完整性來部署。

                                             ▲圖2 星形模型

　2.業(yè)務模型

主鍵是一個單獨的唯一鍵(數(shù)據(jù)屬性)，為特殊數(shù)據(jù)所選擇。在上面的例子中，Advertiser_ID就將是一個主鍵。外鍵(參考屬性)僅僅是一個表中的字段，用來匹配其他維度表中的主鍵。在我們所引用的例子中，Advertiser_ID將是Account_dimension的一個外鍵。

在雪花模型中，數(shù)據(jù)模型的業(yè)務層級是由一個不同維度表主鍵-外鍵的關(guān)系來代表的。而在星形模型中，所有必要的維度表在事實表中都只擁有外鍵。

　　3.性能

第三個區(qū)別在于性能的不同。雪花模型在維度表、事實表之間的連接很多，因此性能方面會比較低。舉個例子，如果你想要知道Advertiser 的詳細信息，雪花模型就會請求許多信息，比如Advertiser Name、ID以及那些廣告主和客戶表的地址需要連接起來，然后再與事實表連接。

而星形模型的連接就少的多，在這個模型中，如果你需要上述信息，你只要將Advertiser的維度表和事實表連接即可。

　　4.ETL

雪花模型加載數(shù)據(jù)集市，因此ETL操作在設(shè)計上更加復雜，而且由于附屬模型的限制，不能并行化。

星形模型加載維度表，不需要再維度之間添加附屬模型，因此ETL就相對簡單，而且可以實現(xiàn)高度的并行化。

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