Star Schema and Snowflake Schema

在设计数据仓库模型的时候，最常见的两种是星型模型与雪花模型。选择哪一种需要根据业务需求以及性能的多重考量来定。

星型模型

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在星型模型当中，一张事实表被若干张维度表所包围。每一个维度代表了一张表，有主键关联事实表当中的外键。

• 所有的事实都必须保持同一个粒度
• 不同的维度之间没有任何关联
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雪花模型

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雪花模型是在基于星型模型之上拓展来的，每一个维度可以再扩散出更多的维度，根据维度的层级拆分成颗粒度不同的多张表。

• 优点是减少维度表的数据量，在进行join查询时有效提升查询速度
• 缺点是需要额外维护维度表的数量
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优劣对比

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小结

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星型模型的设计方式主要带来的好处是能够提升查询效率，因为生成的事实表已经经过预处理，主要的数据都在事实表里面，所以只要扫描实时表就能够进行大量的查询，而不必进行大量的join，其次维表数据一般比较少，在join可直接放入内存进行join以提升效率，除此之外，星型模型的事实表可读性比较好，不用关联多个表就能获取大部分核心信息，设计维护相对比较简答。

雪花模型的设计方式是比较符合数据库范式的理念，设计方式比较正规，数据冗余少，但在查询的时候可能需要join多张表从而导致查询效率下降，此外规范化操作在后期维护比较复杂。

数据仓库大多数时候是比较适合使用星型模型构建底层数据Hive表，通过大量的冗余来提升查询效率，星型模型对OLAP的分析引擎支持比较友好，这一点在Kylin中比较能体现。而雪花模型在关系型数据库中如MySQL，Oracle中非常常见，尤其像电商的数据库表。在数据仓库中雪花模型的应用场景比较少，但也不是没有，所以在具体设计的时候，可以考虑是不是能结合两者的优点参与设计，以此达到设计的最优化目的。