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，原有的各維表可能被擴充套件為小的事實表，形成一些區域性的 " 層次 " 區域，這些被分解的表都連線到主維度表而不是事實表。
如下圖，將地域維表又分解為國家，省份，城市等維表。它的優點是 : 通過最大限度地減少資料儲存量以及聯合較小的維表來改善查詢效能。雪花型結構去除了資料冗餘。
資料優化
雪花模型使用的是規範化資料，也就是說資料在資料庫內部是組織好的，以便消除冗餘，因此它能夠有效地減少資料量。通過引用完整性，其業務層級和維度都將儲存在資料模型之中。
相比較而言，星形模型實用的是反規範化資料。在星形模型中，維度直接指的是事實表，業務層級不會通過維度之間的參照完整性來部署。
業務模型
雪花模型通過引用完整性，其業務層級和維度都將儲存在資料模型之中。
星形模型的 業務層級不會通過維度之間的參照完整性來部署。
效能雪花模型在維度表、事實表之間的連線很多，因此效能方面會比較低。而星形模型的連線就少的多，效能相對較高。
etl雪花模型載入資料集市，因此etl操作在設計上更加複雜，而且由於附屬模型的限制，不能並行化。
星形模型載入維度表，不需要再維度之間新增附屬模型，因此etl就相對簡單，而且可以實現高度的並行化。
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...
資料倉儲的星形和雪花模型
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...
星型模型 與 雪花模型
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