星型模型、雪花模型、星座模型各有什么优缺点?

灵活性不足:星型模型更偏向于特定目的的数据视图,对于全面的数据分析支持不够灵活。难以支持多对多关系:星型模型不自然地支持业务实体之间的多对多关系,需要额外的桥接表。应用案例:以电商数据仓库建设为例,星型模型可以应用于销售数据分析。例如,事实表可以记录每笔交易的销售金额、数量等信息,而维度表则包括时...

大模型在数据领域的十大价值应用

理由:数据清洗和标准化是一个高度重复性的任务,LLM能够理解多种数据格式和上下文,可以高效地执行这类任务。随着企业非结构化数据使用场景的增加,且技术相对成熟,大模型在这方面的应用会井喷,但可能需要一些人工监督来确保准确性。实用性:★★★(5星)例子:假设一家电子商务公司从多个渠道收集了客户数据,导致数据...

京东数据架构解析:供应链效率提升与决策优化策略

同样,若无视计算与存储成本,数据开发者可能为每项业务创建专用的APP表,导致数仓内星型、雪花型模型混杂。数据爆炸式增长叠加重复计算/存储,不断恶化治理环境,威胁线上业务稳定性。2.数据分析与治理目标我们的目标是将传统数据处理方式升级至指标中台模式,旨在革新数据计算与加工流程。解决“看数难”业务语言...

大数据开发:数据仓库建模方法与模型

DataVault不区分数据在业务层面的正确与错误,它保留操作型系统的所有时间的所有数据,装载数据时不做数据验证、清洗等工作,这点明显有别于其他数据仓库建模方法。DataVault是对ER模型更近一步的规范化,由于对数据的拆解更偏向于基础数据组织,在处理分析类场景时相对复杂,适合数据仓库底层构建,目前实际应用场景较少。关于...

数据仓库建设中的数据建模方法

③逻辑建模,生成逻辑模型:主要是将领域模型的概念实体以及实体之间的关系进行数据库层次的逻辑化。④物理建模,生成物理模型:主要解决,逻辑模型针对不同关系型数据库的物理化以及性能等一些具体的技术问题。因此,在整个数据仓库的模型的设计和架构中,既涉及到业务知识,也涉及到了具体的技术,我们既需要了解丰富的行业经...

系列| 漫谈数仓第二篇NO.2 数据模型(维度建模)

星座模型,是对星型模型的扩展延伸,多张事实表共享维度表(www.e993.com)2024年12月19日。数仓模型建设后期,大部分维度建模都是星座模型。2.2范式模型即实体关系(ER)模型,数据仓库之父Immon提出的,从全企业的高度设计一个3NF模型,用实体加关系描述的数据模型描述企业业务架构,在范式理论上符合3NF。此建模方法,对建模人员的能力要求非常高。

【大数据培训】面试中数据仓库的重要概念

星型模型是雪花模型的退化形式。如上图,星型模型的地域维度表收敛成一张,当需要地域维度时事实表只需与这一张地域维度表关联即可。退化和冗余雪花模型和星座模型的组织形式很重要的目的就是节省存储空间。如中国可以用CHN表示,当有需要的时候再与维度表关联上展示全称“中华人民共和国”,假设通过这个方法每条记录...

阿里巴巴数据专家干货|数据中台模型设计系列(一):维度建模初探

雪花模型与星型模型所谓的雪花模型,是当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上,而是通过其他维表连接到事实表上时,其图解就像多个雪花连接在一起,故称雪花模型。而星型模型则是所有维表都直接连接到事实表上,整个图解就像星星一样,故将该模型称为星型模型。

关于构建数据仓库的几个问题

典型的数据仓库建模方法数仓建模的典型方法有:实体建模(ER模型)、维度建模法、DataVault模型、Anchor模型。目前使用较多的当属维度建模,而维度建模中,又分为星型模型和雪花模型两大类,一般星型模型使用较多。星型模型:维度建模非常直观,紧紧围绕着业务模型,可以直观的反映出业务模型中的业务问题。不需要经过复杂...

数仓模型设计详细讲解

雪花模式(SnowflakeSchema)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。2.3星座模式...