至于和雪花型模型之间的优劣对比。
也不知道自己这段时间都不怎么研究星球模型的缘故,这个时候进行和雪花型模型之间的相关对比,叶秋觉得自己一眼就看出来了,这两者之间的优劣的比对。
就是不知道这个比对究竟是不是正确的。
也正是因为这优劣对比之间的关系,叶秋发现自己好像隐隐的抓到了星型模型当中的关键点。
如果自己发现的这个关键点以及优劣对比是正确的,那对于自己来说对于星星模型的相关研究无异于是得到了一个更加,关键的结论也是能够破解星型模型最重要的一点。
相比于雪花型,星型模型中主要数据存储在事实表中,事实表中存储了业务的大部分核心信息,可读性比较好。维度表只和事实表关联,数据结构看起来也更加容易理解。
相比于宽表,星形模式将事实表和维度表拆开,数据结构相对灵活些,如维度表数据变化(外键不变)不会影响整个数据结构。
至于缺点的话,那也是一眼就能看得出来。
毕竟优点已经是非常显而易见的了,缺点相对来说就不是特别的多,但是如果真的硬是从里面寻找缺点,还是能够看出一些相关的缺陷。
随着现在业务的复杂,数据结构设计时单张事实表内很难存储用户需要的所有数据,所以一般情况下需要提前对多张事实表数据抽取到一张事实表内,形成一张宽表,所以星型模型目前主要是事实宽表维表方式组成,所以宽表的缺点在星型模型中同样存在。
星型架构中多维数据集的每一个维度都直接与事实表相连接,不存在渐变维度,所以数据有一定的冗余。
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如果是举个例子的话,比如在地区维度表中,存在国家A省B的城市C以及国家A省B的城市D两条记录,那么国家A和省B的信息分别存储了两次。数据存在冗余。
星型模型中维表必须和事实表关联,这样要求事实表中必须包含指向维表的外键,事实表数据结构相对固定,而用户的数据分析需求可能灵活多变。
如果像一些层级不固定的机构,恐怕事实表都不一定能生成,那么单个事实宽表就无法描述所有需求,只能跟随业务需求,有针对的生成相关的宽表,如果这个过程继续依赖于技术人员,就会导致在线分析无法在线。
这就是星型模型在实际应用当中,所能产生的各种优点以及所要面对的困难。
正是因为有这些的缺点,这才导致星星模型到了,现在都不曾有什么人能够破解出来。
虽然叶秋一下子钻研到了现在这个地步,但也正是因为中间有南移,愉悦的相关困难阻隔在中间,就比如说方才的那些层级不固定机构。
这就是困扰着不少数学家止步于此的缘由
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