首页 > 其他分享 >星型模型和雪花模型的区别》

星型模型和雪花模型的区别》

时间:2024-10-31 18:21:05浏览次数:1  
标签:模型 雪花 查询 星型 维度 数据

星型模型和雪花模型是两种常用的数据仓库设计方法,主要差异包括:1.维度表的设计;2.数据冗余程度;3.查询性能;4.数据维护复杂度;5.扩展性和灵活性;6.实现难度;7.适用场景。星型模型以其简单高效的结构适用于大多数业务分析场景,而雪花模型则适用于更复杂的数据分析需求。

1.维度表设计

星型模型的维度表直接连接到事实表,形成一个星形结构。每个维度表是扁平的,包含了多个层级的信息。相比之下,雪花模型的维度表被进一步标准化,分解成多个相关的表,形成类似雪花的结构,这样可以减少数据冗余。

2.数据冗余程度

星型模型由于其维度表的扁平结构,通常包含更多的冗余数据,这使得数据的加载速度更快。而雪花模型通过标准化减少了数据冗余,但这可能导致查询性能的下降。

3.查询性能

星型模型的查询通常更快,因为所有的数据都在单个维度表中,不需要进行多表连接。雪花模型的查询可能更慢,因为需要更多的表连接。

4.数据维护复杂度

星型模型的维护相对简单,因为它有较少的表和连接。雪花模型由于其复杂的结构,数据的维护和更新更加困难。

5.扩展性和灵活性

雪花模型的扩展性和灵活性较高,适合于数据量大且复杂的业务场景。星型模型则在简单的查询需求下表现更好。

6.实现难度

星型模型的实现相对简单直接,适合快速部署。雪花模型的实现更为复杂,需要更多的规划和优化。

7.适用场景

星型模型适用于快速查询和报表生成,尤其是在数据量不是特别大的情况下。雪花模型更适用于复杂的数据分析和多维度的数据操作。

星型模型和雪花模型的区别》

常见问答:

  • 问:星型模型和雪花模型在数据仓库设计中有什么不同的适用场景?
  • 答:星型模型由于其简化的结构和较高的查询效率,通常适用于需要快速响应的报表和分析工具,特别是在数据量不是特别大的情况下效果显著。相比之下,雪花模型由于其高度标准化和细分的结构,更适合于复杂的数据分析需求和多维度数据操作,尤其是在处理大量的数据时能提供更好的灵活性和扩展性。
  • 问:为什么说星型模型的查询性能通常优于雪花模型?
  • 答:星型模型的查询性能通常优于雪花模型主要是因为其结构更加简化。在星型模型中,维度表直接与事实表相连接,减少了表连接的需求。这意味着在执行查询时,系统需要处理的表和连接更少,从而加快了查询速度。相反,雪花模型由于更多的表连接和复杂的结构,查询时可能需要更多时间来处理这些连接。
  • 问:星型模型和雪花模型在数据维护方面有什么不同?
  • 答:在数据维护方面,星型模型通常更简单,因为它有较少的表和连接,这使得数据更新和维护变得更加容易和直接。而雪花模型因为其复杂的表结构和多层次的维度关系,维护起来相对更困难,需要更多的时间和资源来确保数据的一致性和准确性。

标签:模型,雪花,查询,星型,维度,数据
From: https://www.cnblogs.com/cuay/p/18501108

相关文章

  • ChatGLM3-6B模型分析
    ChatGLM3是清华、智谱2023年开源的一款大模型。ChatGLM3-6B模型代码,目前还在研读中,尚未全部读完。图1为ChatGLM3-6B模型简图,其结构基于TransformerEncoder架构的Encoder,大体上与BERT架构类似。ChatGLM3实现模型架构时,已预置支持P-tuningv2微调结构,图7中的PrefixEncoder......
  • Python深度学习进阶与前沿应用(注意力机制详解、生成式模型详解、自监督学习模型详解、
    近年来,伴随着以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习的快速发展,人工智能迈入了第三次发展浪潮,AI技术在各个领域中的应用越来越广泛。注意力机制、Transformer模型(BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、SwinTransformer等)、生成式模型(变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型Di......
  • 一个AI模型统治所有机器人
    原文链接:RoboticControlModule:OneAIModelforAnyRobot-IEEESpectrumAnewmodelcanoperatevirtuallyanyrobotdesign,includingarms,quadrupeds,anddrones一个新模型几乎可以操作任何机器人设计,包括机械臂、四足机器人和无人机 UCBerkeley/CarnegieM......
  • BERT模型分析
       在2018年Google提出Transformer框架后,2019年,BERT作为最早期的大模型,便应运而生,因为BERT有强大的自然语言理解能力,因此在其被提出后便风靡NLP领域。研读BERT代码,是因为BERT作为大模型起源鼻祖,比GPT起源还早,弄明白其算法思想和其主体代码具体实现逻辑,有利于理解现行流......
  • 性能测试业务模型中常用的性能指标说明
    企业在实践过程中不断深入和积累,逐渐对部分性能指标的标准进行了补充,特别是在结合业务场景的分析过程中。一、系统处理能力本文主要是对RPS(RequeslPerSecond,每秒请求数)进行补充。我们知道TPS主要从事务数的角度来进行统计,而RPS主要从请求数的角度来进行统计。其中一个事务......
  • 网络编程-OSI模型
    OSI模型OSI是opensysteminterconnection的缩写,译为“开放式系统互联”。OSI模型把网络通信的工作分为7层,从下到上分别是物理层,数据链路层,网络层,传输层,会话层,表示层和应用层。OSI七层网路模型和TCP/IP四层网络模型的对比。网络模型:就是进行数据封装的。当另一台计算机......
  • 构建第一个ArkTS应用(Stage模型)
    copy官网的留个记号:https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-guides-V5/start-with-ets-stage-V5创建ArkTS工程若首次打开DevEcoStudio,请点击CreateProject创建工程。如果已经打开了一个工程,请在菜单栏选择File>New>CreateProject来创建一个新工程。选......
  • 智慧园区算法视频分析服务器区域入侵算法:开源免费的目标检测模型及关键特性
    在人工智能和计算机视觉领域,目标检测技术已成为理解和分析视频内容的关键。随着深度学习技术的不断进步,一系列优秀的开源目标检测模型应运而生,它们在提高检测精度和效率方面发挥着重要作用。这些模型不仅推动了学术界的发展,也为工业界提供了强大的工具。以下是一些在开源社区中广......
  • python实战(五)——构建自己的大模型助手
    一、任务目标    本文将利用大语言模型强大的对话能力,搭建一个PC端问答助手。具体来说,我们将使用API来调用我们想要的大模型,并结合Prompt让大模型根据任务类型生成对应的输出。为了更方便地调用大模型助手,我们将结合python第三方库中的语音识别库进行开发,实现调用麦克......
  • 常见大模型——LLama系列
    LLaMA简介LLaMA(LargeLanguageModelMetaAI)是由Meta开发的一种大规模语言模型,旨在提高自然语言处理任务的性能。LLaMA基于Transformer机构,并经过大规模数据训练,以便在多种语言任务中表现出色。LLaMA所采用的Transformer结构和细节,与标准的Transformer结构不同的地方是包......