Star Schema 和 Snowflake Schema 的区别

在数据仓库建模中，Star Schema 和 Snowflake Schema 都是常用的模式。它们分别有什么特点和使用场景？我们一起来了解一下。

Star Schema

Star Schema 是一种最简单、最常用的建模方式。它的特点是数据仓库中只有一个事实表（fact table），而且该表与多个维度表（dimension table）相连。

上图是一个简单的 Star Schema 模型。可以看到，事实表 SalesFact 与三个维度表 ProductDim, StoreDim 和 TimeDim 相连。每个维度表都包含了与该维度有关的属性信息。

优点

• 查询性能好。因为事实表与维度表之间只有单向的连接，而且连接方式是简单的一对多关系，查询时能够得到很快的响应。
• 易于理解和维护。多个维度表与一个事实表的布局非常直观，易于理解，也更容易维护。
• 适用于 OLAP 数据库。OLAP 中需要对大量数据进行多维度的分析，而 Star Schema 恰好能够很好地支持这种场景。

缺点

• 数据冗余。每个维度表都会包含完整的维度属性，如果多个事实表都需要相同的维度属性，则每个事实表都需要重复存储相同的数据，造成数据冗余。
• 数据修改复杂。如果要修改一个维度属性，需要在多张表中进行修改，颇为繁琐。

Snowflake Schema

Snowflake Schema 是在 Star Schema 基础上进一步优化而来。它的特点是将维度表进行归并，消除掉数据冗余。

上图就是一个 Snowflake Schema 模型。可以看到，ProductDim 表中的一部分属性被分离到了另一个表 ProductGradeDim 中，并与 ProductDim 表建立了多对一的关系。

优点

• 消除了数据冗余。Snowflake Schema 中的维度表之间可以建立多对一的关系，将相同的维度数据存储在一张表中，减少了数据冗余。
• 结构清晰。虽然维度表进行了拆分和归并，但整个模型的结构依然非常清晰。

缺点

• 查询性能稍差。由于需要查询的维度数据可能存储在多张表中，查询时需要进行更多的关联操作，查询性能受到了一定影响。

使用场景

• 当数据规模较小，且需要不断更改模型结构时，使用 Star Schema 更为适合。
• 当数据规模很大，需要保证查询性能，且模型结构不容易改变时，使用 Snowflake Schema 更为适合。

总结

无论是 Star Schema 还是 Snowflake Schema，都是常用的数据仓库建模方式，每种建模方式都有其优点和缺点。需要根据具体的场景，选用适合的建模方式。