1.星型模式

星型模式是維度模型中最簡單的形式，也是數據倉庫以及數據集市開發中使用最廣泛的形式。

? ? ? ?星型模式由事實表和維度表組成，一個星型模式中可以有一個或多個事實表，每個事實表引用任意數量的維度表。

? ? ? ?星型模式的物理模型像一顆星星的形狀，中心是一個事實表， 圍繞在事實表周圍的維度表表示星星的放射狀分支，這就是星型模式這個名字的由來。

? ? ? ?星型模式將業務流程分為事實和維度。事實包含業務的度量，是定量的數據，如銷售價格、銷售數量、距離、速度、重量等是事實。維度是對事實數據屬性的描述，如日期、產品、客戶、地理位置等是維度。一個含有很多維度表的星型模式有時被稱為蜈蚣模式，顯然這個名字也是因其形狀而得來的。蜈蚣模式的維度往往只有很少的幾個屬性，這樣可以簡化對維度表的維護，但查詢數據時會有更多的表連接，嚴重時會使模型難于使用，因此在設計中應該盡量避免蜈蚣模式。

2.雪花模式

雪花模式是一種多維模型中表的邏輯布局，其實體關系圖有類似于雪花的形狀，因此得名。

? ? ? 與星型模式相同，雪花模式也是由事實表和維度表所組成。所謂的“雪花化”就是將行星模型中的維度表進行規范化處理。當所有的維度表完成規范化后，就形成了以事實表為中心的雪花型結構，即雪花模式。將維度表進行規范化的具體做法是，把低基數的屬性從維度表中移除并形成單獨的表。基數指的是一個字段中不同值的個數，如主鍵列具有唯一值， 所以有最高的基數，而像性別這樣的列基數就很低。

? ? ? 在雪花模式中，一個維度被規范化成多個關聯的表，而在星型模式中，每個維度由一個單一的維度表所表示。一個規范化的維度對應一組具有層次關系的維度表，而事實表作為雪花模式里的字表，存在具有層次關系的多個父表。

3.星座模式

? ? ? ?數據倉庫由多個主題構成，包含多個事實表，而維表是公共的，可以共享，這種模式可以看做星型模式的匯集，因而稱作星系模式或者事實星座模式。

???????4.模型的選擇

在數據倉庫建模時，會涉及到模式的選擇，我們要根據不同模式的特點選擇適合具體業務的模式：

冗余：雪花模型符合業務邏輯設計，采用 3NF 設計，有效降低數據冗余；星型模型的維度表設計不符合 3NF（如果是雪花模型改造成了星型模型，那么肯定不符合 3NF，因為一定發生了表的整合，即降維，一定有傳遞依賴，但是，并不是所有的星型模型都不符合

3NF，很多星型模型的表是符合 3NF 的），反規范化，維度表之間不會直接相關，犧牲部分存儲空間。（雪花模型的維度之間是有關聯的）

性能：雪花模型由于存在維度間的關聯，采用 3NF 降低冗余，通常在使用過程中，需要連接更多的維度表，導致性能偏低；星型模型反三范式，采用降維的操作將維度整合，以存儲空間為代價有效降低維度表連接數，性能較雪花模型高。（ 星型表的數據冗余大，是用存儲空間換取效率 ）（ BI 的一些工具對于星型模型的支持更規范化 ）

ETL：雪花模型符合業務 ER 模型設計原則，在 ETL 過程中相對簡單，但是由于附屬模型的限制，ETL 任務并行化較低（由于雪花模型中有很多的維度依賴，在 ETL 的時候， 需要在保持 3NF 的前提下對數據進行清洗，即對數據一致性/規范化的處理，例如數據來自于多個業務系統，各個系統對于用戶的定義不一致，此時要對每個業務定義的用戶數據進行規范化處理，在 3NF 的限制下必然會降低并行度）；星型模型在設計維度表時反范式設計，所以在 ETL 過程中整合業務數據到維度表有一定難度，但由于避免附屬維度，可并行化處理（不用關注太多的關聯關系，避免了維度表之間的關聯關系，并行度較高，注意，一般場景下星型模型的并行化程度更高，并不是所有場景）。

Hive 的分析通過 MapReduce 實現，每多一個 Join 就會多出一個 MapReduce 過程，對于雪花模型，由于存在著很多維度表之間的關聯，這就會導致一次分析對應多個 MapReduce 任務，而星型模型由于不存在維度表的關聯，因此一個 MapReduce 就可以實現分析任務。

MapReduce 本身是一個支持高吞吐量的任務，它的每個任務都要申請資源、分配容器、節點通信等待，需要 YARN 的調度，由于相互關聯的維度表本身會很小，join 操作用時很少，

YARN 調度的時長可能都大于實際運算的時長，因此我們要盡可能減少任務個數，對于 Hive 來說就是盡可能減少不必要的表的關聯。還有一點，雪花模型中拆分出的維度表，每個表對應至少一個文件，這就涉及到 I/O 方面的性能損耗。

因此，我們要采用適當的數據冗余，避免不必要的表之間的關聯。

在實際項目中，不會刻意地去考慮雪花模型，而是刻意地去考慮星型模型，特別是大數據領域的建模，傾斜于使用數據冗余來提高查詢效率，傾向于星型模型；雪花模型只會應用在一些我們要求模型的靈活性，要求保證模型本身穩定性的場景下，但是雪花模型并不是首選。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的维度建模的三种模式的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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