本文主要是介绍星型模型和雪花模型的区别，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
星型模型和雪花模型都是数据仓库设计中常用的维度建模方法，它们之间的主要区别在于数据组织结构、数据冗余度、查询效率、可扩展性和正规化程度等方面：
星型模型
- 结构特点：星型模型中，一个中心的事实表连接多个维度表，每个维度表直接与事实表相连，形成类似星星的辐射状结构。这种模型结构较为简单直观。
- 数据冗余：星型模型允许一定程度的数据冗余，维度表中可能会有重复的信息，以减少查询时的表连接操作。
- 查询效率：由于减少了表连接的数量，星型模型通常提供较快的查询响应时间，适合OLAP（在线分析处理）场景。
- 可扩展性：虽然结构简单，但添加新的维度通常较为直接，只需将新维度表连接到事实表即可。
- 正规化：不严格遵守数据库正规化原则，以牺牲一定的数据完整性来换取查询性能。
雪花模型
- 结构特点：雪花模型在星型模型的基础上进行了进一步的正规化处理，维度表可能被分解为更小的表，形成层次结构（即一个维度表通过其他维度表连接到事实表）。模型形状看起来像雪花。
- 数据冗余：相较于星型模型，雪花模型通过分解维度表减少了数据冗余，使得每个表只包含直接相关的属性。
- 查询效率：由于需要更多的表连接来完成查询，雪花模型的查询效率一般低于星型模型，尤其是在涉及多个维度的复杂查询时。
- 可扩展性：虽然理论上雪花模型的结构更加规范，有利于清晰地表达复杂维度之间的关系，但是增加了查询复杂度和维护成本。
- 正规化：遵循了更高级别的数据库正规化原则，提高了数据的完整性，降低了冗余。
应用选择
选择星型模型还是雪花模型通常取决于具体的应用需求、数据量、查询性能要求以及对数据冗余的容忍度。在对查询性能要求极高且可以接受一定冗余的OLAP环境中，星型模型更为常见。而在对数据完整性和存储空间敏感，且查询复杂度可以接受较低性能损失的情况下，雪花模型可能更合适。实践中，星型模型因其简单性和高效查询性能，在数据仓库设计中更为广泛采用。
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