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什么时候我们才能考虑雪花的星型模式呢?

雪花的星型模式是一种数据仓库的物理模型,它适用于需要处理大量维度数据的场景。当我们需要进行复杂的分析和查询操作,并且数据量较大、维度较多时,可以考虑使用雪花的星型模式。

雪花的星型模式将数据仓库的事实表和维度表进行了规范化处理,通过将维度表拆分成多个维度表,形成了一个星型的结构。在这种模式下,事实表与维度表通过外键关联,维度表之间也可以通过外键关联形成层级关系,从而实现了数据的灵活查询和分析。

优势:

  1. 灵活性高:雪花的星型模式可以支持复杂的查询和分析操作,可以根据需求灵活地选择需要的维度进行分析。
  2. 数据冗余较少:相比于其他模型,雪花的星型模式通过规范化处理,减少了数据的冗余,节省了存储空间。
  3. 易于维护:由于维度表进行了规范化处理,数据的更新和维护相对简单,减少了数据的冗余和不一致性。

应用场景:

  1. 商业智能分析:雪花的星型模式适用于需要进行复杂的商业智能分析和查询操作的场景,可以提供准确、高效的数据分析结果。
  2. 大数据分析:在大数据场景下,雪花的星型模式可以帮助用户快速查询和分析海量的数据,提供有价值的信息。
  3. 数据仓库:作为一种常见的数据仓库物理模型,雪花的星型模式可以用于构建和管理数据仓库,支持数据的存储和分析。

腾讯云相关产品: 腾讯云提供了一系列与数据仓库和分析相关的产品,可以帮助用户构建和管理雪花的星型模式的数据仓库,例如:

  1. 云数据库 ClickHouse:腾讯云的 ClickHouse 是一种高性能、可扩展的列式存储数据库,适用于大数据分析和查询场景。
  2. 数据仓库服务 DWS:腾讯云的 DWS 是一种全托管的数据仓库服务,提供了高性能、高可用的数据仓库解决方案,支持雪花的星型模式等多种数据模型。

更多产品信息和介绍,请参考腾讯云官方网站:

  • 云数据库 ClickHouse:https://cloud.tencent.com/product/ch
  • 数据仓库服务 DWS:https://cloud.tencent.com/product/dws
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,性能等,特别是考虑到数据仓库底层数据向数据集市数据进行汇总时,需要进行一定变通才能满足相应需求。...一般也称之为结构建模,有时也加入一些雪花模型在里面。维度建模是一种面向用户需求、容易理解、访问效率高建模方法 维度模型通常以一种被称为模式方式构建。...所谓模式,就是以一个事实表为中心,周围环绕着多个维度表。 还有一种模式叫做雪花模式,是对维度做进一型模型做OLAP分析很方便 为什么选择维度建模 1....型模型 核心是一个事实表及多个非正规化描述维度表组成,维度表之间是没有关联,维度表是直接关联到事实表上,只有当维度表极大,存储空间是个问题时,才考虑雪花维度,简而言之,最好就用维度即可 当所有维表都直接连接到...,和我们维度表里面存放数据不一致 既然如此为什么还要使用范式建模,其实和我们使用工具有关系 由于在构建模式之前需要进行大量数据预处理,因此会导致大量数据处理工作。

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雪花模式 雪花模式(Snowflake Schema)是对星形模式扩展,每个维表可继续向外连接多个子维表。下图为使用雪花模式进行维度建模关系结构: ?...星形模式维表相对雪花模式来说要大,而且不满足规范化设计。雪花模型相当于将星形模式大维表拆分成小维表,满足了规范化设计。...然而这种模式在实际应用中很少见,因为这样做会导致开发难度增大,而数据冗余问题在数据仓库里并不严重。 3. 星座模式 星座模式(Fact Constellations Schema)也是模式扩展。...在业务发展后期,绝大部分维度建模都采用是星座模式。 4. 三种模式对比 归纳一下,星形模式/雪花模式/星座模式关系如下图所示: ? 雪花模式是将模式维表进一步划分,使各维表均满足规范化设计。...为什么将这个属性放到事实表而不是维表中?一个主要原因是它数量级太大了,这样每次查询都会耗费很多资源来Join。

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【读书笔记】《 Hadoop构建数据仓库实践》第2章

2.2.1 维度数据模型建模过程 维度模型通常以一种被称为模式方式构建。所谓模式,就是以一个事实表为中心,周围环绕着多个维度表。还有一种模式叫做雪花模式,是对维度做进一步规范化后形成。...image.png 2.2.5 雪花模式 雪花模式是一种多维模型中表逻辑布局,其实体关系图有类似于雪花形状,因此得名。与模式相同,雪花模式也是由事实表和维度表所组成。...所谓雪花化”就是将模式维度表进行规范化处理。当所有的维度表完成规范化后,就形成了以事实表为中心雪花结构,即雪花模式。...这些模式表没有特别的规范化,一般都被设计成一个低于第三范式级别。 4.示例 图2-4显示是将图2-3模式规范化后雪花模式。日期维度分解成季度、月、周、日期四个表。...图2-4显示是将图2-3模式规范化后雪花模式。日期维度分解成季度、月、周、日期四个表。产品维度分解成产品分类、产品两个表。由商场维度分解出一个地区表。

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【云+社区年度征文】十分钟了解什么是数仓

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理解数据仓库中型模型和雪花模型

在数据仓库建设中,一般都会围绕着型模型和雪花模型来设计表关系或者结构。下面我们先来理解这两种模型概念。 (一)型模型图示如下: 型模是一种多维数据关系,它由一个事实表和一组维表组成。...(二)雪花模型图示如下: 当有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。雪花模型是对型模型扩展。...(五)总结 通过上面的对比,我们可以发现数据仓库大多数时候是比较适合使用型模型构建底层数据Hive表,通过大量冗余来提升查询效率,型模型对OLAP分析引擎支持比较友好,这一点在Kylin中比较能体现...而雪花模型在关系数据库中如MySQL,Oracle中非常常见,尤其像电商数据库表。...在数据仓库中雪花模型应用场景比较少,但也不是没有,所以在具体设计时候,可以考虑是不是能结合两者优点参与设计,以此达到设计最优化目的。

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4.物理建模,生成物理模型,主要解决,逻辑模型针对不同关系数据库物理化以及性能等一些具体技术问题,从性能,访问,开发等多方面考虑. ?...优势:构建迅速,最快看到投资回报率,敏捷灵活;劣势:作为企业资源不太好维护,结构复杂,数据集市集成困难。常见模型:型模型和雪花模型 ①.型模型: ?...②雪花模型: ? 当有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。雪花模型是对型模型扩展。...,特别是考虑到数据仓库底层数据向数据集市数据进行汇总时,需要进行一定变通才能满足相应需求,结构死板,部署周期较长,主要解决关系数据库得数据存储,利用一种技术层面上方法。...5.选型建议: 在关系数据库中建模方法,大部分采用是第三范式建模法; 维度建模架构是比较常见。因为我们在实际项目中,往往最关注是查询性能问题,至于磁盘空间一般都不是问题。

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BI数据仓库数据分析 基础入门:一些常见概念解释

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