什麼時候使用雪花模型？
ralph kimball，資料倉儲大師，講述了三個例子。對於下面三個例子，使用雪花模型可能是更好的選擇。
1，乙個使用者維度表且資料量較大。其中，80%的事實度量表是匿名訪問者，僅包含少數詳細資訊。20%的是可靠的註冊使用者，且這些註冊使用者有較為詳細的資訊，與多個維度表中的資料相連。
2，例如乙個金融產品維度表，且這些金融產品有銀行類的，保險類等等區別。
因此不同種類的產品有自己一系列的特殊屬性，且這些屬性並非是所有產品共享的。
3，多個企業共用的日曆維度表。但每個企業的財政週期不同，節假日不同等等。
分析這三個案例，共同的特點是：乙個維度表中的資料差異比較大，有的資料具備的一些屬性(字段)，其它資料沒有或不需要 -- 這就導致大量資料的很多屬性為空值，其結果就是增加儲存空間，降低效率。此時使用雪花模型將不同的屬性分散到其他的維度表中，可能是更好的選擇。
另外如果有資料量巨大且快速變化的維度表，可以考慮使用雪花模型以減少資料冗餘。
ralph kimball 推薦在絕大多數的其他案例中，星形模型是更好的解決方案。雖然在雪花模型中，資料冗餘被降低了，但是另一方面卻需要更多的join。kimball還建議像終端使用者暴露物理的雪花模型不是乙個好主意，因為在對模型的理解和執行效率上都會大打折扣。因此在雪花模型中，使用view等工具向終端使用者暴露整合過的資料是更好的選擇。
資料倉儲的星型模型和雪花模型
在多維分析的商業智慧型解決方案中，根據事實表和維度表的關係，又可將常見的模型分為星型模型和雪花型模型。在設計邏輯型資料的模型的時候，就應考慮資料是按照星型模型還是雪花型模型進行組織。當所有維表都直接連線到 事實表 上時，整個 就像星星一樣，故將該模型稱為星型模型，如圖 1 星型架構是一種非正規化的結...
星形模型 雪花模型的對比
當所有維表都直接連線到 事實表 上時，整個 就像星星一樣，故將該模型稱為星型模型。如下圖 銷售資料倉儲星型模型圖 當有乙個或多個維表沒有直接連線到事實表上，而是通過其他維表連線到事實表上時，其 就像多個雪花連線在一起，故稱雪花模型。雪花模型是對星型模型的擴充套件。它對星型模型的維表進一步層次化，原有...
星形和雪花模型 星型模型和雪花型模型比較
每個資料倉儲都包含乙個或者多個事實資料表。事實資料表可能包含業務銷售資料，如現金登記事務所產生的資料，事實資料表通常包含大量的行。事實資料表的主要特點是包含數字資料 事實 並且這些數字資訊可以彙總，以提供有關單位作為歷史的資料，每個事實資料表包含乙個由多個部分組成的索引，該索引包含作為外來鍵的相關性...