11问答网
所有问题
当前搜索:
星型模型和雪花模型应用场景
在BI报表开发中,使用
星型模型
相较于
雪花模型
有什么优势
答:
然而,
雪花模型
在某些特定
场景
下也有其优势,比如在数据规范化程度要求极高、存储空间有限且对查询性能要求不苛刻的情况下可能更适用。但总体而言,在大多数 BI 报表开发场景中,
星型模型
因其上述优势而被广泛采用。
数据仓库有哪些
模型
答:
雪花模型
:
与星型模型
相似,雪花模型也包含了事实表和维度表,但维度表可能会被进一步规范化,形成多个相互关联的小表。这样做的好处是可以减少数据冗余,提高数据质量。然而,雪花模型的复杂性可能会带来查询性能的下降,特别是在进行复杂查询时。因此,需要根据具体的业务需求和数据处理量来权衡选择模型。维...
数据仓库的
星型模型和雪花模型
答:
星座模型是星型模型的拓展(可以看作是多个事实表版本的星型模型),它的一个特点是多张事实表共用模型中的维度表,适用于比
星型模型和雪花模型
更复杂的场合。之前我自己将星座模型和雪花模型弄混的一个原因是它们拓展起来的形状有些类似,如果从图形的角度上来看的话,可以把每张事实表看作一个星星,...
数据仓库有哪些
模型
?举例说明
答:
雪花模型
是对
星型模型
的扩展,每一个点都沿半径向外连接到多个点.雪花模型对星型的维表进一步标准化,它的优点是通过最大限度的减少数据存储量以及把较小的标准化表(而不是大的非标准化表)联合在一起来改善查询性能。化及维的较低的粒度,雪花模型增加了
应用
程序的灵活性。3、混合模型 混合模型是...
数据仓库建模,
星型模型
大致了解,就是事实表对应许多维表;对
雪花
型模型...
答:
多维
模型
最常见的是星形模式。在星形模式中,事实表居中,多个维表呈辐射状分布于其四周,并与事实表连接。在
星型
的基础上,发展出
雪花
模式,下面就二者的特点做比较。 星型模式位于星形中心的实体是指标实体,是用户最关心的基本实体和查询活动的中心,为数据仓库的查询活动提供定量数据。每个指标实体代表...
常见数据仓库模式参考
答:
三、
雪花
模式(snowflake schema)雪花模式是
星型
模式的扩展,其中某些维表被规范化,进一步分解到附加表(维表)中。雪花模式示例如下图所示:从图中我们可以看到地址表被进一步细分出了城市(city)维。supplier_type表被进一步细分出来supplier维。四、事实星座模式(Fact Constellation)或星系模式(galaxy...
从0开始学大数据-数据仓库建模
答:
星型和雪花模型
的选择取决于
应用场景
,星型常用于数据集市,而雪花模型在满足规范化的同时增加开发难度。星座模型则处理多事实表和共享维度的情况。Data Vault模型,由Dan Linstedt设计,结合3NF和维度建模,提供灵活性和一致性,适合企业级数据仓库。Data Vault的中心表、链接表和附属表构成其基本结构,...
程序员应知必会的 6 种常见数据
模型
答:
星型模型
是数据仓库中用于OLAP
应用
的专用模型,中央事实表包含可测量数据,维度表提供相关描述性属性,旨在优化分析查询性能。
雪花模型
是星型模型的变体,通过规范化维度表减少冗余,提高数据完整性。虽然增加了连接次数,但更适合存储效率与维度表频繁更新的
场景
。网络数据模型允许每条记录拥有多个父节点和子...
数据仓库数据建模的几种思路
答:
2.
雪花
模式 雪花模式(Snowflake Schema)是对星形模式的扩展。雪花模式的维度表可以拥有其他维度表的,虽然这种模型相比星型更规范一些,但是由于这种模型不太容易理解,维护成本比较高,而且性能方面需要关联多层维表,性能也比
星型模型
要低。所以一般不是很常用 雪花模式 3.星座模式 星座模式是星型模式...
OLAP中的SQL与MDX
答:
星型
或
雪花型
数据
模型
,正是MDX大展身手的舞台。无论是分析北美地区2022年食品类商品的销售额,还是进行细致的季度划分和类别细分,MDX都能以无比高效的方式揭示数据的深层洞察。让我们通过实例来感受MDX的魅力。例如,在开源的EuclidOLAP数据库中,我们可以轻松执行如下查询:查询Panda Store cube,获取2022...
1
2
3
4
5
6
7
8
涓嬩竴椤
其他人还搜
星型模型和雪花模型的区别
星形和雪花模型
雪花和星星的相同和不同
雪花型和星形
雪花和星星的不同之处
雪花和星星的异同
大宽表和星型模型关系
数据仓库星形雪花型
数据仓库星型模型实例