数据库数据仓库设计实例星型模式与雪花模式
雪花型模型
3.2概念模型设计
3.2.3常见的概念模型
雪花型模型
维度表Biblioteka 维度表维度表事实表
维度表
详细类别表 详细类别表
维度表
维度表
详细类别表
3.2概念模型设计
3.2.3常见的概念模型
星型模型与雪花型模型的比较
思考
什么样的数据适合雪花型模型？
数据仓库设计 ——雪花型模型
3.2概念模型设计
3.2.3常见的概念模型
雪花型模型
雪花形模型是对星形模型的扩展，每一个维度都 可以向外连接多个详细类别表。 在这种模式中，维度表除了具有星形模型中维度 表的功能外，还连接对事实表进行详细描述的详 细类别表。 详细类别表通过对事实表在有关维上的详细描述 达到了缩小事实表和提高查询效率的目的。
3.2概念模型设计
3.2.3常见的概念模型
雪花型模型
雪花模型对星形模型的维度表进一步标准化，对星 形模型中的维度表进行了规范化处理。
雪花模型的维度表中存储了正规化的数据，这种结 构通过把多个较小的标准化表（而不是星形模型中的 大的非标准化表）联合在一起来改善查询性能，提高 了数据仓库应用的灵活性。
数据仓库维度建模
• 维度表达旳是事实信息旳属性
1、基础术语
粒度(Grain)
➢ 粒度表达旳是事实表中细节数据旳详细程度 ➢ 最低粒度
• 事实表旳基本层次是全部相应维度自然旳最低层次。
– 例：产品、日期、客户、销售员为4个维度，则：事实表一条统计中必须有 ：单独旳产品、特定旳日期、特定旳销售员和特定客户
• 假如连接途径简朴、直接，则浏览数据会更快 • 星型模型旳优势之一在于它优化对数据库旳浏览
5.星形模型旳优势
– 最适于查询处理 • 星型模型是一种以查询为中心旳构造 • 简朴、清洗旳连接途径以及星星模型本身旳构造使 得查询在维度表和事实表之间顺利、流畅、高效
– 星型连接和星型索引 • 星型连接是一种高速、并行、单独操作旳多表旳连 接，可明显旳提升查询性能 • 星型索引是一种专门旳索引（建立在事实表旳一种 或多种外键上），提升维度表与事实表旳连接速度
• 在这种模式中，维度表除了具有星形模型中维度 表旳功能外，还连接对事实表进行详细描述旳详 细类别表，详细类别表经过对事实表在有关维上 旳详细描述到达了缩小事实表和提升查询效率旳 目旳。
4.基本雪花模型设计
• 在该模型中，将地理层次国家、区域和分区域嵌 入到销售员维度，这么，企业旳管理者想按照国 家、区域、分区域和分区域内旳销售员旳层次关 系来查看企业旳销售情况。
3.星形模型设计
(2) 事实表旳设计措施。
• 事实表是数据仓库中最大旳表，在设计时，一定 注意使事实表尽量旳小，因为过大旳事实表在表
旳处理、备份和恢复、顾客查询等方面要用较长 旳时间。详细措施主要有：
– 降低列旳数量；
日期关键字
– 降低每列旳大小；
数据仓库设计与建模的星型模式与雪花模式比较(十)
数据仓库设计与建模的星型模式与雪花模式比较引言：数据仓库在现代企业管理中起着至关重要的作用。
而在数据仓库的设计与建模过程中，星型模式与雪花模式是两种常见的数据模型。
本文将就这两种模式进行比较，并探讨它们在不同情境下的适用性。
一、什么是星型模式？星型模式是数据仓库设计中最简单、最常用的模型之一。
在星型模式中，一个中心的事实表围绕着多个维度表构成星型结构。
二、什么是雪花模式？与星型模式相比，雪花模式是一种更复杂、更灵活的数据模型。
在雪花模式中，事实表仍然是中心，但维度表之间通过额外的关联表连接在一起。
三、比较：可读性与复杂度从可读性的角度来看，星型模式比雪花模式更容易理解。
星型模式中的数据模型简单明了，因此更易于数据仓库初学者理解和使用。
而雪花模式则相对复杂一些，因为它包含更多的维度表和关联表。
四、比较：性能与灵活性在性能方面，星型模式更胜一筹。
因为星型模式的数据结构更简单，查询和分析都更快速。
而在雪花模式中，由于需要关联更多的表，查询的性能会稍差一些。
然而，在灵活性方面，雪花模式更具优势。
它提供了更多的维度表和关联表，使得数据仓库可以适应更多的复杂业务需求。
而星型模式则较为局限，可能无法满足某些特殊的业务需求。
五、比较：存储空间与规模扩展在存储空间方面，星型模式相对较少，因为它没有额外的关联表。
相比之下，雪花模式需要更多的存储空间来存储额外的关联表，因此在存储方面会占用更多的资源。
在规模扩展方面，星型模式由于简单的数据结构，易于扩展和管理。
而随着维度表的增加，雪花模式的规模扩展相对较为困难，需要更精细的设计和管理。
六、结论星型模式和雪花模式各有优劣，适用于不同的数据仓库设计和建模需求。
在数据结构简单、可读性和性能方面要求较高的情况下，星型模式是更好的选择。
而在需要更多的维度表、更灵活适应复杂业务需求以及存储空间相对充足的情况下，雪花模式则更为适合。
最后，数据仓库的设计与建模是一个复杂而关键的任务，需要结合具体情况和业务需求来选择合适的模式。
数据仓库设计与建模的星型模式与雪花模式比较(九)
数据仓库设计与建模的星型模式与雪花模式比较数据仓库（Data Warehouse）是指集成多种不同来源、不同格式、不同结构的数据，并将其存储在一个统一的位置，以便企业进行分析和决策的过程。
在进行数据仓库的设计与建模时，有两种常见的模式可供选择，分别是星型模式和雪花模式。
本文将对这两种模式进行比较，探讨它们在不同情境下的优缺点。
1. 模式概述星型模式是指数据仓库的中心是一个事实表（Fact Table），周围围绕着多个维度表（Dimension Table）的设计结构。
事实表包含了与业务过程相关的事实数据，每个维度表则从不同角度对事实进行描述。
整个模式的结构形状类似于一个星座，因此被称为星型模式。
雪花模式在星型模式基础上进行了扩展，将维度表进一步归一化。
这意味着将维度表中的某些属性再次分拆成子维度表，形成更多层次的关系。
这样的模式结构使得数据仓库的模型更加灵活和精确，但也带来了一定的复杂性。
2. 异同比较在比较星型模式和雪花模式时，我们可以从以下几个方面进行讨论。
结构复杂性星型模式的结构相对简单，维度表和事实表之间的关联较为直接。
这使得数据检索和查询速度更快。
然而，雪花模式的结构更加复杂，维度表的层次结构增加了关联的复杂度。
因此，相较于星型模式，雪花模式的查询性能略低，但在需要更加精确分析的情况下，雪花模式更有优势。
存储效率由于雪花模式对维度表进行了归一化，消除了维度表中的重复数据，因此在存储空间利用效率上较星型模式更高。
然而，这也同时增加了数据表之间的连接和关联复杂性，使得查询时的性能稍低。
可维护性星型模式的维护相对简单。
由于其结构简洁明了，数据仓库的维护成本相对较低。
雪花模式虽然复杂，但它的归一化设计使得维度表的结构更加规范和独立，有利于维护。
然而，当数据仓库的规模增大时，雪花模式的维护工作可能会变得繁琐。
扩展性星型模式的扩展性相对较差。
如果需要增加新的维度表，需要对事实表进行扩展。
而雪花模式的扩展性较强，可以更方便地增加新的维度表，甚至可以继续进行维度表的归一化。
超市数据仓库雪花模型的设计与应用
超市数据仓库雪花模型的设计与应用以连锁超市数据仓库数据模型为典型案例，在分析星型模型的优势和不足的基础上，提出了把星型模型扩展为雪花模型的基本方法。
并通过聚集事实表等途径，使星型模型和雪花模型的特色和优势得到有效的应用。
为数据仓库的联机分析处理和数据挖掘奠定了基础。
标签：连锁超市数据仓库星型模型雪花模型设计雪花模型应用信息技术的迅速发展和企业管理决策的迫切需要，使数据仓库技术应运而生。
1993年,数据仓库之父W.H.lnmon将数据仓库定义为：“一个面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失性的数据集合，用以支持管理层的决策”。
数据仓库的概念，决定了数据仓库特有的数据组织模式和广泛的应用前景。
数据模型是开发和构建数据仓库（集市）的基础；是联机分析处理和数据挖掘的重要条件。
星型模型和雪花模型是基于关系数据库的数据仓库的两种典型的数据模型。
目前，数据仓库星型模型已被广泛应用。
而雪花模型的实用价值还处在进一步认识和开发阶段。
一、连锁超市数据仓库星型数据模型“星型模型”是数据仓库广泛采用的数据模型。
它能准确、简洁地描述出实体之间的逻辑关系。
建立数据仓库的数据模型，一般都是在对应用主题分析的基础上，首先建立星型模型。
现以超市数据仓库为例，认识和理解数据仓库星型模型。
一个典型的星型模式包括一个大型的事实表和一组逻辑上围绕这个事实表的维度表。
事实表是星型模型的核心，事实表由主键和度量数据两部分组成。
星型模型中各维度表主键的组合构成事实表的主键。
事实表中存放的大量数据，是同主题密切相关的、用户最关心的度量数据。
“销售”是超市的主题，因此，在事实表中，要准确记载各超市所有商品的销售数量、营业额、利润等度量数据。
维度是观察事实、分析主题的角度。
维度表的集合是构建数据仓库数据模式的关键。
维度表通过主键与事实表相连。
用户依赖维表中的维度属性，从事实表中获取支持决策的数据。
围绕销售主题，连锁超市数据仓库有以下典型的维度及其属性：客户维：在客户维中，建立了客户的基本信息、是否为会员客户、客户居住地域等属性。
数据仓库
23
数据仓库的数据模型
面向用户的需求
概念模型
细 化层 次
信息包图 逻辑模型
星型图模型
物理数据模型 更详细的 技术细节
物理模型
24
概念模型
由于大多数商务数据是多维的， 但传统的数据模型表示三维以 上的数据有一定困难。概念模 型简化了这个过程并且允许用 户与开发者和其他用户建立联 系：
源数据 数据准备区
数据仓库
18
数据净化
当数据从源数据库中提取到数据准备区后，必须先进行数 据净化才可以装载到数据仓库中去。数据净化主要指对数 据字段的有效值检验。有效值的检验通常包括：范围检验、 枚举字段取值和相关检验。范围检验要求数据保证落在预 期的范围之内，通常对数据范围和日期范围进行检验，如 对任何在指定范围之外的日期的发票都应删除。枚举字段 取值指对一个记录在该字段的取值，若不在指定的值中， 则应该删除。相关检验要求将一个字段中的值与另外一个 字段中的值进行相关检验，即在数据库中某个字段应与另 一个字段形成外键约束。
3
事务型处理数据和分析型处理数据的区别
特性 OLTP 计 数据 汇总 视图 工作单位 存取 关注 操作 访问记录数 用户数 DB规模 优先 度量
操作处理 事务 办事员、DBA、数据库专业人员 日常操作 基于E-R，面向应用 当前的；确保最新 原始的，高度详细 详细，一般关系 短的、简单事务 读/写 数据进入 主关键字上索引/散列 数十个 数千 100MB到GB 高性能，高可用性 事务吞吐量
数据仓库
Data Warehouse
1
事务型处理
事务型处理：即操作型处理，是指对数据库的联机操作 处理OLTP。事务型处理是用来协助企业对响应事件或 事务的日常商务活动进行处理。它是事件驱动、面向应 用的，通常是对一个或一组记录的增、删、改以及简单 查询等（大量、简单、重复和例行性）。 在事务型处理环境中，数据库要求能支持日常事务中的 大量事务，用户对数据的存取操作频率高而每次操作处 理的时间短。
数据仓库设计与建模的星型模式与雪花模式比较(六)
数据仓库设计与建模的星型模式与雪花模式比较在数据仓库设计与建模中，星型模式和雪花模式是两种常见的数据结构模式。
它们各自具有一定的特点和适用场景，下面将对这两种模式进行比较和分析。
一、星型模式星型模式是一种简单直观的模式，它采用星型结构，即一个中心事实表与多个维度表相连接。
中心事实表包含了业务过程中的核心事实和度量，而维度表则包含了事实表所需要的维度信息。
这种结构形成了一个星型的图形，因此得名星型模式。
星型模式的主要特点包括：1. 简单直观：星型模式的结构清晰，易于理解和维护。
2. 查询性能好：由于数据冗余较少，查询时的连接操作相对较少，查询性能较高。
3. 灵活性差：星型模式的结构较为单一，对业务需求的变化反应没有雪花模式灵活。
4. 扩展性差：当需要新增一个维度时，需要修改事实表结构，较难进行扩展。
二、雪花模式雪花模式是在星型模式的基础上进行扩展得到的一种模式，它通过将维度表进一步规范化，将复杂的维度表拆分成多个维度表和子维度表，从而形成了一个类似雪花的形状，因此得名雪花模式。
雪花模式的主要特点包括：1. 灵活性好：雪花模式可以更灵活地适应业务需求的变化，通过拆分和规范化维度表，可以更方便地进行数据维度的扩展和变更。
2. 数据冗余多：由于雪花模式中维度表的规范化，数据冗余较多，存储开销相对较大。
3. 查询性能较差：因为需要进行多次连接操作，查询性能相对较低。
4. 维护复杂：由于数据结构较为复杂，对雪花模式进行维护和更新的难度相对较大。
三、模式选择选择星型模式还是雪花模式，在实际应用中需要根据具体情况进行权衡和选择。
下面列举一些常见情况：1. 数据规模小、查询性能要求高的情况，适合选择星型模式。
星型模式由于数据冗余少、连接操作少，相对来说查询性能较好。
2. 数据规模大、灵活性要求高的情况，适合选择雪花模式。
雪花模式可以更灵活地适应业务需求的变化，便于进行数据维度的扩展和变更。
3. 数据冗余和存储开销较大的情况，适合选择星型模式。
数据仓库架构星型模型VS雪花模型
在实施过程中，维度设计会映射到一组关系表，可以把数据库模型分为星型模型和雪花模型，下面我们分别看一下这两种不同的模型。
星型模型：
中央表包含事实数据，多个表以中央表为中心呈放射状分布，它们通过数据库的主键和外键相互连接，是一种使用关系数据库实现多维分析空间的模式，其基本形式必须实现多维空间，以使用关系数据库的基本功能。
同时星型模型也是一种非正规化的模型，多维数据集的每一个维度直接与事实表连接，没有渐变维度，所以存在冗余数据。
在星型模型中，只需要扫描事实表就可以进行查询，主要的数据都在庞大的事实表中，所以查询效率较高，同时每个维度表和事实表关联，非常直观，很容易组合出各种查询。
雪花模型：
雪花模型在星型模型的基础上，维度表进一步规范化为子维度表，这些子维度表没有直接与事实表连接，而是通过其他维度表连接到事实表上，看起来就像一片雪花，故称雪花模型。
也就是说雪花模型是星型模型的进一步扩展，将其维度表扩展为更小的维度表，形成一种层次。
这样就通过最大限度的减少数据存储量以及联合较小的维度表来改善查询性能，且去除了星型模型中的冗余数据。
星型模型和雪花模型的特点比较：
合体。
比如中间处理层，可以用雪花模型降低冗余度，在数据集市层，采用星型模型方便提取数据，提高查询效率。
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数据库数据仓库设计实例星型模式与雪花模
式
数据库数据仓库设计实例：星型模式与雪花模式
数据仓库是指一个用于集成、存储和管理企业中大量历史、不同来
源的数据的数据库。
在设计数据仓库时，我们需要考虑到如何最好地
组织数据以满足分析和查询的需求。
星型模式和雪花模式是两种常见
的数据仓库设计模式，本文将介绍它们的特点、应用场景以及优缺点。
一、星型模式
星型模式是最简单和最直接的数据仓库设计模式之一。
它由一个中
心的事实表和多个与之相关的维度表组成。
在星型模式中，事实表包含着企业中的业务事实，如销售金额、销
售数量等。
每一条记录都与一个或多个维度表关联，维度表包含着描
述业务事实的维度属性，如时间、地点、产品等。
事实表和维度表之
间通过外键关联。
星型模式的主要特点是简单、易于理解和查询性能较高。
通过将数
据分散到多个维度表中，星型模式提供了更好的数据查询性能。
此外，星型模式还具有较好的扩展性，因为维度表之间是独立的，并可以根
据需求进行增加或修改。
然而，星型模式也有一些缺点。
首先，维度表之间的关系相对简单，无法表达一些复杂的业务关系。
其次，事实表中的数据冗余较多，可
能浪费存储空间。
最后，当数据模型变得更加复杂时，星型模式的设
计和维护会变得困难。
二、雪花模式
雪花模式是星型模式的一种扩展，它在维度表中引入了层次结构，
使得维度表不再是扁平的结构，而是具有层级关系。
在雪花模式中，维度表不仅包含维度属性，还包含了维度属性之间
的关系。
这些关系通过将维度表进一步规范化来实现，使得维度表呈
现出树状结构。
如一个产品维度表可以包含产品组、产品类别、产品
子类等属性。
雪花模式的主要优点是可以更好地表达复杂的业务关系和层次关系。
通过规范化维度表，我们可以灵活地组织数据，并支持更复杂的分析
查询。
此外，雪花模式还可以提供更好的数据一致性和维护性。
然而，雪花模式也有一些缺点。
首先，相对于星型模式而言，查询
性能可能会稍差一些。
由于维度表的层次结构，查询需要多次连接和
搜索。
其次，雪花模式的设计相对复杂，需要更多的表和关系来维护。
三、应用场景选择
在选择星型模式或雪花模式时，需要根据实际情况和需求进行权衡。
星型模式适用于以下情况：数据模型相对简单，业务关系相对简单；查询性能是一个关键指标；数据维度和属性较少，且维度表之间相互
独立。
雪花模式适用于以下情况：数据模型比较复杂，需要表达更复杂的业务关系；数据具有明显的层次结构；数据维度和属性较多，需要更好的数据组织和一致性。
四、总结
数据仓库的设计是一个关键的环节，选择合适的模式能够更好地满足业务需求。
星型模式和雪花模式是两种常见的数据仓库设计模式，每种模式都有自己的特点和适用场景。
星型模式简单直接、易于理解和维护，并具有较好的查询性能和扩展性。
而雪花模式则更适用于复杂的数据模型，能够更好地表达业务关系和层次结构。
在实际应用中，需要综合考虑数据复杂度、性能要求和维护成本等因素，选择最适合的模式。
通过良好的数据仓库设计，我们可以更高效地进行数据分析和查询，为企业决策提供有力支持。