Schéma en étoile et schéma en flocon de neige – Différence entre eux
David Carter
Différence clé entre le schéma en étoile et le schéma en flocon de neige
- Le schéma en étoile est le type de schéma Data Warehouse le plus simple. Il est connu sous le nom de schéma en étoile car sa structure ressemble à une étoile.
- En comparant le schéma Snowflake au schéma Star, un schéma Snowflake est une extension d'un schéma Star et ajoute des dimensions supplémentaires. On l'appelle flocon de neige car son diagramme ressemble à un flocon de neige.
- Dans un schéma en étoile, une seule jointure unique définit la relation entre la table de faits et les tables de dimensions.
- Le schéma en étoile contient une table de faits entourée de tables de dimensions.
- Le schéma en flocon de neige est entouré d'une table de dimensions qui est à son tour entourée d'une table de dimensions
- Un schéma en flocon de neige nécessite de nombreuses jointures pour récupérer les données.
- En comparant le schéma Star au schéma Snowflake, le schéma Start a une conception de base de données simple, tandis que le schéma Snowflake a une conception de base de données très complexe.
Qu'est-ce qu'un schéma en étoile ?
Schéma en étoile dans un entrepôt de données, dans lequel le centre de l'étoile peut avoir une table de faits et un certain nombre de tables de dimensions associées. Il est connu sous le nom de schéma en étoile car sa structure ressemble à une étoile. Le modèle de données Star Schema est le type le plus simple de schéma Data Warehouse. Il est également connu sous le nom de Star Join Schema et est optimisé pour interroger de grands ensembles de données.
Dans l'exemple de schéma en étoile suivant, la table de faits se trouve au centre et contient les clés de chaque table de dimension comme Dealer_ID, Model ID, Date_ID, Product_ID, Branch_ID et d'autres attributs tels que les unités vendues et les revenus.
Qu'est-ce qu'un schéma de flocon de neige?
Schéma de flocon de neige dans un entrepôt de données est un agencement logique de tables dans une base de données multidimensionnelle telle que diagramme ER ressemble à une forme de flocon de neige. Un schéma Snowflake est une extension d'un schéma en étoile et ajoute des dimensions supplémentaires. Les tables de dimensions sont normalisées, ce qui divise les données en tables supplémentaires.
Dans l’exemple de schéma Snowflake suivant, Country est ensuite normalisé dans une table individuelle.
Différence entre le schéma en étoile et le schéma en flocon de neige
Voici une différence clé entre le schéma Snowflake et le schéma Star :
| Schéma en étoile | Schéma de flocon de neige |
|---|---|
| Les hiérarchies des dimensions sont stockées dans la table dimensionnelle. | Les hiérarchies sont divisées en tables distinctes. |
| Il contient une table de faits entourée de tables de dimensions. | Une table de faits entourée d'une table de dimensions qui sont à leur tour entourées d'une table de dimensions |
| Dans un schéma en étoile, une seule jointure unique crée la relation entre la table de faits et les tables de dimensions. | Un schéma en flocon de neige nécessite de nombreuses jointures pour récupérer les données. |
| Conception de base de données simple. | Conception de base de données très complexe. |
| La structure des données dénormalisées et les requêtes s’exécutent également plus rapidement. | Structure de données normalisée. |
| Haut niveau de redondance des données | Redondance des données de très bas niveau |
| Le tableau à dimension unique contient des données agrégées. | Données divisées en différentes tables de dimensions. |
| Le traitement des cubes est plus rapide. | Le traitement du cube peut être lent en raison de la jointure complexe. |
| Offre des requêtes plus performantes à l’aide de l’optimisation des requêtes Star Join. Les tableaux peuvent être connectés avec plusieurs dimensions. |
Le schéma Snowflake est représenté par une table de faits centralisée qui est peu susceptible d'être liée à plusieurs dimensions. |
