三大数据模型：星型模型、雪花模型、星座模型
星型模型
星型模型中只有一张事实表，以及0张或多张维表，事实表与维表通过主键外键相关联，维表之间不存在关联关系，当所有维表都关联到事实表时，整个图形非常像一种星星的结构，所以称之为“星型模型”。
星型模型是最简单最常用的模型。星型模型本质是一张大表，相比于其他数据模型更合适于大数据处理。其他模型可以通过一定的转换，变为星型模型。
星型模型的缺点是存在一定程度的数据冗余。因为其维表只有一个层级，有些信息被存储了多次。比如一张包含国家、省份、地市三列的维表，国家列会有很多重复的信息。
雪花模型
当一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维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。雪花模型是对星型模型的扩展。它对星型模型的维表进一步层次化，原有的各维表可能被扩展为小的事实表，形成一些局部的"层次"区域，这些被分解的表都连接到主维表而不是事实表。
其优点是通过最大限度地减少数据存储量以及联合较小的维表来改善查询性能，避免了数据冗余。其缺点是增加了主键-外键关联的几率，导致查询效率低于星型模型，并且不利于开发。
星座模型
星座模型也是星型模型的扩展。区别是星座模型中存在多张事实表，不同事实表之间共享维表信息，常用于数据关系更复杂的场景。其经常被称为星系模型。
对比
| 属性 | 星型模型（星座模型） | 雪花模型 |
|---|---|---|
| 事实表 | 1张或多张 | 1张或多张 |
| 维度表 | 一级维表 | 多层级维表 |
| 数据总量 | 多 | 少 |
| 数据冗余度 | 高 | 低 |
| 可读性 | 高 | 低 |
| 表个数 | 少 | 多 |
| 表宽度 | 宽 | 窄 |
| 查询逻辑 | 简单 | 复杂 |
| 查询性能 | 高 | 低 |
| 扩展性 | 差 | 好 |
总结
通过上面的对比分析，可以发现数据仓库更适合使用星型模型来构建底层数据 hive 表，通过数据冗余来减少查询次数以提高查询效率。雪花模型在关系型数据库中（MySQL/Oracle）更加常见。在具体规划设计时，应结合具体场景及两者的优缺点来进行设计，找到一个平衡点去开展工作。
转载于：https://www.modb.pro/db/134542
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