Схема снежинки - Snowflake schema

Не путать со Snowflake Inc. или Snowflake ID .
Схема «снежинка» - это разновидность схемы «звезда» с нормализацией таблиц измерений.

В вычислениях , Снежинка схема представляет собой логическое расположение таблиц в многомерной базе данных таким образом, что сущность отношение диаграмма напоминает снежинку форму. Схема «снежинка» представлена ​​централизованными таблицами фактов, которые связаны с несколькими измерениями . «Снежинка» - это метод нормализации таблиц измерений в звездообразной схеме . Когда он полностью нормализуется по всем таблицам измерений, результирующая структура напоминает снежинку с таблицей фактов посередине. Принцип «снежинки» заключается в нормализации таблиц измерений путем удаления атрибутов с низкой мощностью и формирования отдельных таблиц.

Схема снежинки похожа на схему звезды. Однако в схеме «снежинка» измерения нормализованы в несколько связанных таблиц, тогда как измерения в звездообразной схеме денормализованы, и каждое измерение представлено одной таблицей. Сложная форма снежинки возникает, когда размеры схемы снежинки тщательно продуманы, имеют несколько уровней взаимосвязей, а дочерние таблицы имеют несколько родительских таблиц («развилки на дороге»).

Общее использование

Звезда и схема снежинки наиболее часто встречаются в размерных хранилищах данных и витринах данных , где скорость получения данных является более важной , чем эффективность манипуляций с данными. Таким образом, таблицы в этих схемах не сильно нормализованы и часто разрабатываются на уровне нормализации, отличном от третьей нормальной формы .

Нормализация и хранение данных

Нормализация разделяет данные, чтобы избежать избыточности (дублирования), перемещая часто повторяющиеся группы данных в новые таблицы. Таким образом, нормализация имеет тенденцию к увеличению количества таблиц, которые необходимо объединить для выполнения заданного запроса, но уменьшает пространство, необходимое для хранения данных, и количество мест, где его необходимо обновить, если данные изменятся.

С точки зрения пространственного хранения, размерные таблицы обычно малы по сравнению с таблицами фактов. Это часто сводит на нет потенциальные преимущества использования места для хранения звездообразной схемы по сравнению со схемой «снежинка». Пример. Один миллион транзакций продаж в 300 магазинах в 220 странах приведет к 1 000 300 записей в звездообразной схеме (1 000 000 записей в таблице фактов и 300 записей в таблице измерений, где каждая страна будет явно указана для каждого магазина в этой стране). Более нормализованная схема «снежинка» с ключами стран, относящимися к таблице стран, будет состоять из той же таблицы фактов 1000000 записей, таблицы магазина на 300 записей со ссылками на таблицу стран с 220 записями. В этом случае звездная схема, хотя и в дальнейшем денормализована, уменьшит количество записей только на (пренебрежимо малый) коэффициент ~ 0,9998 (= [1000000 + 300] разделить на [1000000 + 300 + 220]).

Некоторые разработчики баз данных компромисса путем создания базовой снежинки схемы с видом построенный на нем , которые выполняют многие из необходимых объединений для имитации звездообразной схемы. Это обеспечивает преимущества хранения, достигаемые за счет нормализации измерений с легкостью запросов, которую предоставляет звездная схема. Компромисс заключается в том, что требование, чтобы сервер автоматически выполнял базовые соединения, может привести к снижению производительности при запросах, а также к дополнительным соединениям с таблицами, которые могут не потребоваться для выполнения определенных запросов.

Преимущества

Схема «снежинка» принадлежит к тому же семейству, что и логическая модель схемы «звезда» . Фактически, звездная схема считается частным случаем схемы «снежинка». Схема «снежинка» дает некоторые преимущества перед схемой «звезда» в определенных ситуациях, в том числе:

  • Некоторые инструменты моделирования многомерных баз данных OLAP оптимизированы для схем снежинок.
  • Нормализация атрибутов приводит к экономии места, а компромисс заключается в дополнительной сложности соединений исходного запроса.

Недостатки

Основным недостатком схемы «снежинка» является то, что дополнительные уровни нормализации атрибутов усложняют соединения исходного запроса по сравнению со схемой «звезда» .

Схемы «снежинка», в отличие от плоских измерений с одной таблицей, подвергались резкой критике. Предполагается, что их целью является эффективное и компактное хранилище нормализованных данных, но это достигается за счет значительной потери производительности при просмотре объединений, требуемых в этом измерении. Этот недостаток, возможно, уменьшился с тех пор, как он был впервые обнаружен, благодаря более высокой производительности запросов в инструментах просмотра.

По сравнению с сильно нормализованной схемой транзакций, денормализация схемы «снежинка» устраняет гарантии целостности данных, обеспечиваемые нормализованными схемами. Загрузка данных в схему снежинки должна строго контролироваться и управляться, чтобы избежать аномалий обновления и вставки.

Примеры

Схема снежинки, используемая в примере запроса.

Пример схемы, показанный справа, представляет собой снежную версию примера схемы "звезда", представленного в статье о схеме "звезда" .

Следующий пример запроса представляет собой схему снежинки, эквивалентную примерному коду схемы звезды, который возвращает общее количество телевизоров, проданных по брендам и странам за 1997 год. Обратите внимание, что для запроса схемы снежинки требуется гораздо больше объединений, чем для версии схемы звезды, чтобы выполнить даже простой запрос. Преимущество использования схемы «снежинка» в этом примере состоит в том, что требования к хранилищу ниже, поскольку схема «снежинка» устраняет множество повторяющихся значений из самих измерений. 

SELECT
	B.Brand,
	G.Country,
	SUM(F.Units_Sold)
FROM Fact_Sales F
INNER JOIN Dim_Date D             ON F.Date_Id = D.Id
INNER JOIN Dim_Store S            ON F.Store_Id = S.Id
INNER JOIN Dim_Geography G        ON S.Geography_Id = G.Id
INNER JOIN Dim_Product P          ON F.Product_Id = P.Id
INNER JOIN Dim_Brand B            ON P.Brand_Id = B.Id
INNER JOIN Dim_Product_Category C ON P.Product_Category_Id = C.Id
WHERE
	D.Year = 1997 AND
	C.Product_Category = 'tv'
GROUP BY
	B.Brand,
	G.Country

Смотрите также

использованная литература

Библиография

внешние ссылки