Sternschema Vs. Snowflake-Schema: 4 Hauptunterschiede

Für die Speicherung und Analyse großer Datenmengen sind Unternehmen auf leistungsstarke Data Warehouses angewiesen. Eine wichtige Entscheidung beim Einrichten eines Data Warehouse ist die Wahl zwischen Star Schema und Snowflake Schema. 

Das Sternschema vereinfacht die Struktur einer Datenbank, indem Dimensionstabellen direkt mit einer zentralen Faktentabelle verbunden werden. Das sternförmige Design optimiert den Datenabruf und die Datenanalyse durch die Konsolidierung verwandter Datenpunkte und verbessert so die Effizienz und Klarheit von Datenbankabfragen. Im Gegensatz dazu verfolgt das Snowflake-Schema einen detaillierteren Ansatz, indem es Dimensionstabellen aufschlüsselt in zusätzliche Tabellen, was zu komplexeren Beziehungen führt, bei denen jeder Zweig einen anderen Aspekt der Daten darstellt. 

Da ein ausgewähltes Schema die Blaupause für die Organisation und Strukturierung von Daten innerhalb des Data WarehouseUm die richtige Wahl zu treffen, ist es wichtig, die wichtigsten Unterschiede zwischen dem Schneeflockenschema und dem Sternschema zu verstehen.  In diesem Blog besprechen wir daher alles über Stern- und Schneeflockenschemata, einschließlich ihrer wichtigen Eigenschaften, Beispielabfragen und wann welche zu verwenden sind. Lassen Sie uns näher darauf eingehen und sehen, was jeder dieser Schematypen bietet und wie sie sich unterscheiden.  

Was ist ein Sternschema? 

Sternschema ist eine Art Data-Warehouse-Schema, das aus einer oder mehreren Faktentabellen besteht, die auf mehrere Dimensionstabellen verweisen. Dieses Schema dreht sich um eine zentrale Tabelle, die „Faktentabelle“ genannt wird. Es ist von mehreren direkt verbundenen Tabellen umgeben, die als „Dimensionstabellen“ bezeichnet werden. Darüber hinaus gibt es Fremdschlüssel, die Daten von einer Tabelle mit einer anderen verknüpfen und mithilfe des Primärschlüssels einer anderen Tabelle eine Beziehung zwischen beiden herstellen. Dieser Prozess dient als Querverweis und stellt Konnektivität und Kohärenz innerhalb der Datenbankstruktur sicher. 

 Die Faktentabelle enthält quantitative Daten, die oft als Kennzahlen oder Metriken bezeichnet werden. Die Kennzahlen sind typischerweise numerisch, wie Geschwindigkeit, Kosten, Menge und Gewicht, und können aggregiert werden. Die Faktentabelle enthält Fremdschlüsselverweise auf die Dimensionstabellen, die nicht numerische Elemente enthalten. Dabei handelt es sich um beschreibende Attribute wie Produktdetails (Name, Kategorie, Marke), Kundeninformationen (Name, Adresse, Segment), Zeitindikatoren (Datum, Monat, Jahr) usw. Jede Dimensionstabelle repräsentiert einen bestimmten Aspekt oder eine bestimmte Dimension der Daten. Eine Dimension verfügt normalerweise über eine Primärschlüsselspalte und wird von der Faktentabelle über Fremdschlüsselbeziehungen referenziert. 

In einem Sternschema: 

• In der Mitte befindet sich die Faktentabelle, die die primären Kennzahlen enthält. 
• Jede Dimensionstabelle ist direkt mit der Faktentabelle verknüpft, jedoch nicht mit den anderen Dimensionstabellen, sodass sie eine sternförmige Struktur aufweist. 

 Die Einfachheit des Star-Schemas erleichtert die aggregierte Berichterstattung und Analyse und optimiert den Datenabruf. Dies liegt daran, dass die Abfragen im Vergleich zu stärker normalisierten Schemata normalerweise weniger Verknüpfungen umfassen. Die reduzierte Komplexität und die einfache Struktur optimieren den Datenzugriff und die Datenverarbeitung, was sich gut für cloudbasierte Data-Warehousing-Lösungen eignet. 

Darüber hinaus ermöglicht die klare Abgrenzung zwischen Dimensionen und Fakten Benutzern die einfache Analyse von Informationen über verschiedene Dimensionen hinweg. Dies macht das Sternschema auch zu einem grundlegenden Modell in Business-Intelligence-Anwendungen. 

Eigenschaften des Sternschemas 

Einige Hauptmerkmale eines Sternschemas sind wie folgt: 

• Zentrale Faktentabelle: In der Mitte befindet sich eine primäre Faktentabelle mit Messwerten. Es stellt Aktivitäten, Ereignisse und Geschäftstransaktionen dar. 
• Maßtabellen: Sie umgeben die Faktentabelle und repräsentieren den spezifischen Aspekt des Geschäftskontexts. Dimensionstabellen zeigen beschreibende Attribute.  
• Primär-Fremdschlüssel-Beziehungen: Die Verbindung zwischen Fakten- und Dimensionstabelle wird durch Primär-Fremdschlüssel-Beziehungen hergestellt. Dies ermöglicht die Aggregation von Daten über verschiedene Dimensionen hinweg.  
• Verbindung mit Maßtabellen: Es werden keine Verbindungen zwischen den Dimensionstabellen hergestellt. Alle Dimensionstabellen sind nur mit der zentralen Faktentabelle verbunden.  
• Denormalisierte Struktur: Die Dimensionstabellen werden häufig denormalisiert, was sich positiv auf die Reduzierung der Notwendigkeit von Verknüpfungen bei Abfragen auswirkt, da die erforderlichen Attribute in einer einzigen Dimension enthalten sind, anstatt sie auf mehrere Tabellen aufzuteilen. 
• Optimierte Abfrageleistung: Funktionen wie direkte Beziehungen zwischen Fakten- und Dimensionstabellen und die denormalisierte Struktur tragen zu einer optimierten Abfrageleistung bei. Dadurch können Sternschemata komplexe Analyseaufgaben bewältigen und eignen sich daher gut für die Datenanalyse und Berichterstellung. 

 Sternschemata eignen sich ideal für Anwendungen mit mehrdimensionaler Datenanalyse, beispielsweise OLAP (Online Analytical Processing). OLAP-Tools unterstützen die Sternschemastruktur effizient, um Rollup-, Drilldown-, Aggregations- und andere Analysevorgänge über verschiedene Dimensionen hinweg durchzuführen. 

Was ist ein Snowflake-Schema? 

A Schneeflockenschema ist eine Erweiterung des Star-Schema-Modells, bei dem Dimensionstabellen in mehrere zusammengehörige Tabellen normalisiert werden, die der Form einer Schneeflocke ähneln.  

Im Schneeflockenschema gibt es eine zentrale Faktentabelle, die quantitative Maße enthält. Diese Faktentabelle ist direkt verlinkt Maßtabellen. Diese Dimensionstabellen werden in Unterdimensionen normalisiert, die bestimmte Attribute innerhalb einer Dimension enthalten. Verglichen Im Vergleich zu einem Sternschema reduziert das Snowflake-Schema die Datenredundanz und verbessert die Datenintegrität, führt jedoch zu zusätzlicher Komplexität der Abfragen, da mehr Verknüpfungen erforderlich sind. Diese Komplexität beeinträchtigt häufig die Leistung und Verständlichkeit des Dimensionsmodells.  

Eigenschaften des Snowflake-Schemas 

Im Folgenden sind die Hauptmerkmale eines Schneeflockenschemas aufgeführt: 

• Normalisierung: In einem Snowflake-Schema werden Dimensionstabellen normalisiert, im Gegensatz zu einem Sternschema, wo die Tabellen denormalisiert sind. Das bedeutet, dass Attribute innerhalb von Dimensionstabellen in mehrere zusammengehörige Tabellen unterteilt werden.  
• Hierarchische Struktur: Durch die Normalisierung von Dimensionstabellen entsteht eine hierarchische Struktur, die ein schneeflockenartiges Aussehen verleiht.  
• Beziehung zwischen Tabellen: Die Normalisierung führt zu zusätzlichen Join-Beziehungen zwischen den normalisierten Tabellen, die die Komplexität von Abfragen erhöhen.  
• Eigenschaften: Das Zusammenführen mehrerer normalisierter Tabellen in einem Snowflake-Schema erfordert aufgrund der höheren Abfragekomplexität mehr Rechenleistung, was möglicherweise Auswirkungen auf die Leistung hat.  
• Datenintegrität: Snowflake-Schemas reduzieren Redundanz und beseitigen Aktualisierungsanomalien. Dadurch wird sichergestellt, dass Daten konsistent und normalisiert gespeichert werden. 
• Flexibilität: Snowflake-Schemas bieten Flexibilität bei der Organisation und Verwaltung komplexer Datenbeziehungen, die einen strukturierteren Ansatz für die Datenanalyse ermöglichen.  

Hauptunterschiede zwischen Stern- und Schneeflockenschema 

1. Architektur 

Die Dimensionstabellen sind im Sternschema denormalisiert. Dies bedeutet, dass sie als einzelne Tabellen dargestellt werden, in denen alle Attribute enthalten sind. Die Struktur dieses Schemas ähnelt einem Stern und zeigt in der Mitte eine Faktentabelle und davon ausgehende Dimensionstabellen. 

Ein Snowflake-Schema hingegen verfügt über normalisierte Dimensionstabellen. Dies bedeutet, dass sie in mehrere zusammengehörige Tabellen unterteilt sind. Durch eine solche Normalisierung entsteht eine hierarchische Struktur, die einer Schneeflocke ähnelt und über zusätzliche Tabellenebenen verfügt, die von den Hauptdimensionstabellen abzweigen.  

2. Normalisierung 

Sternschemata sind denormalisiert, wobei sich alle Attribute für jede Dimension in einer einzigen Tabelle befinden. Diese Denormalisierung erfolgt absichtlich, um die Leistung zu beschleunigen. Der Nachteil besteht jedoch darin, dass es zu Datenredundanz kommen kann, d. h., dass dieselben Daten in mehreren Dimensionstabellen erscheinen und mehr Speicherplatz erfordern.  

Ein Snowflake-Schema stellt eine normalisierte Dimensionstabelle dar, deren Attribute in mehrere verwandte Tabellen unterteilt sind. Das Snowflake-Schema-Design vermeidet Datenredundanz, verbessert die Datenqualität und verbraucht weniger Speicherplatz als ein Sternschema. 

3. Abfrageleistung

Wenn man bedenkt, dass es in einem Sternschema weniger Join-Vorgänge und eine einfachere Tabellenstruktur gibt, ist die Abfrageleistung im Vergleich zum Snowflake-Schema normalerweise besser.  

Andererseits weist das Snowflake-Schema komplexe Verknüpfungsvorgänge auf, die den Zugriff auf Daten über mehrere normalisierte Tabellen hinweg erfordern. Daher führt das Snowflake-Schema im Allgemeinen zu einer langsameren Abfrageleistung.  

4. Pflege 

Abhängig von mehreren Faktoren, wie Datenkomplexität und -aktualisierungen sowie Speicherplatz, kann die Pflege sowohl von Stern- als auch von Schneeflockenschemata eine Herausforderung darstellen. 

Allerdings sind Sternschemata im Vergleich zu Snowflake-Schemas im Allgemeinen einfacher zu warten, da sie weniger Verknüpfungsvorgänge erfordern, was die Abfrageoptimierung vereinfacht. Die denormalisierte Struktur trägt jedoch zu einem gewissen Grad an Redundanz bei, was eine sorgfältige Verwaltung erfordert, um die Genauigkeit der Datenanalyse und Erkenntnisse zu verbessern.

Der Normalisierungsprozess in Snowflake-Schemas erhöht die Komplexität und erschwert die Wartung. Die Verknüpfungen erfordern zusätzliche Aufmerksamkeit, um ein akzeptables Leistungsniveau aufrechtzuerhalten. Darüber hinaus ist die Verwaltung von Aktualisierungen und Einfügungen im Snowflake-Schema komplexer, da Änderungen über mehrere verknüpfte Tabellen verteilt werden müssen. Dies kann mit einem Sternschema verglichen werden, bei dem die Daten stärker auf weniger Tabellen konzentriert sind. Aktualisierungen betreffen in der Regel nur eine oder wenige Tabellen, wodurch sie einfacher zu verwalten sind. 

Beispielabfrage 

Nehmen wir das Beispiel „Bewertung der Mitarbeiterleistung nach Abteilung und besuchten Schulungskursen“, um zu sehen, wie Schneeflocken- und Sternschemata gebildet werden. 

Sternschema: Bei dieser Abfrage wird die Faktentabelle mit Leistungsbewertungsdaten abgefragt und mit den Dimensionstabellen verknüpft, die Abteilungen, Mitarbeiter und Schulungskurse darstellen. Diese Faktentabelle weist typischerweise eine Fremdschlüsselbeziehung zu Dimensionstabellen auf. Beispielsweise können die Dimensionstabellen Abteilungsdimensionen (Abteilungs-ID, Manager, Name usw.), Mitarbeiterdimensionen (Mitarbeiter-ID, Job, Titel usw.) und Schulungskursdimensionen (Kurs-ID, Name, Dauer) enthalten. 

 Das Sternschema wird häufig für einfachere Analyseanforderungen verwendet, bei denen aus Leistungsgründen die Denormalisierung bevorzugt wird. 

Schneeflockenschema: In einem Snowflake-Schema werden die Dimensionstabellen weiter in Unterdimensionen normalisiert, z. B. Abteilungshierarchie, Schulungskurskategorien und Mitarbeiterdetails. Die zusätzlichen Verknüpfungen, die für den Zugriff auf die normalisierten Daten erforderlich sind, verlangsamen die Ausführungszeiten. 

Sternschema Vs. Snowflake-Schema: Auswahl des richtigen Schemas für Ihr Unternehmen 

Sowohl das Star-Schema als auch das Snowflake-Schema bieten einzigartige Vorteile, aber die Auswahl des richtigen Schemas für Ihr Unternehmens-Data-Warehouse erfordert sorgfältige Überlegungen. Hier sind einige wichtige Faktoren, die Sie bei der Entscheidung zwischen einem Stern- und einem Schneeflockenschema berücksichtigen sollten: 

Analytischer Bedarf: Bewerten Sie die Arten von Analysen und Abfragen, die Ihr Unternehmen benötigt, und überlegen Sie, ob sie auf komplexere Hierarchien oder einfache, unkomplizierte Analysen abzielen. Wenn Ihr Unternehmen unkomplizierte Analysen mit minimaler Komplexität benötigt, könnte ein Sternschema aufgrund seiner einfacheren Struktur und weniger Verknüpfungsvorgänge vorzuziehen sein.  

Wenn Ihre Analysen andererseits komplexe Hierarchien und Beziehungen zwischen Dimensionen umfassen, ist ein Schneeflockenschema möglicherweise besser geeignet, da es diese komplexen Beziehungen besser organisiert darstellen kann.  

Skalierbarkeit: Berücksichtigen Sie zukünftige Wachstums- und Skalierbarkeitsanforderungen, um sicherzustellen, dass das ausgewählte Schema den sich ändernden Datenanforderungen gerecht wird und effektiv skaliert werden kann. Für kleinere Datensätze und einfachere Abfragen verwenden Sie Sternschemata Eine denormalisierte Struktur weist eine bessere Leistung auf. Im Gegensatz dazu bietet der normalisierte Ansatz des Snowflake-Schemas möglicherweise eine größere Skalierbarkeit und Flexibilität für die Verarbeitung größerer Datensätze und komplexerer Abfragen, wenn Ihr Datenbedarf mit der Zeit wächst. 

Datenvolumen: Bewerten Sie die Auswirkungen riesiger Datensätze auf Speicherkosten und -funktionen, bevor Sie Ihre Schemaauswahl treffen. Das denormalisierte Design des Sternschemas kann aufgrund der Redundanz zu höheren Speicherkosten führen, wohingegen die normalisierte Struktur eines Schneeflockenschemas zur Optimierung der Speichereffizienz durch Reduzierung der Redundanz beitragen kann. Wenn die Speicherkosten ein erhebliches Problem darstellen, kann ein Snowflake-Schema eine kostengünstigere Option für die Verwaltung großer Datenmengen sein. 

Verstehen Sie Ihre Daten: Analysieren Sie die Struktur und Komplexität Ihrer Daten, einschließlich der Beziehungen zwischen verschiedenen Analysen. Dies wird Ihnen bei der Auswahl des richtigen Schemas für Ihr Unternehmen helfen. Wenn Ihre Daten einen hohen Grad an Normalisierung aufweisen und eine detaillierte Analyse mit Viele-zu-Viele-Beziehungen zwischen Dimensionen erfordern, ist ein Schneeflockenschema möglicherweise besser geeignet. Wenn Ihre Daten jedoch relativ einfach sind und mit weniger Dimensionen und einfachen Beziehungen dargestellt werden können, kann ein Sternschema ausreichen.

Ziele: Bestimmen Sie, ob Sie schnelle Einblicke oder umfassende Details benötigen. Entscheiden Sie sich für das Sternschema für schnelle Berichte und für das Schneeflockenschema für detaillierte Analysen. Ein Sternschema eignet sich gut für schnellere Berichte und einfache Analysen und ist daher ideal für Organisationen, die bei der Entscheidungsfindung Wert auf Geschwindigkeit und Agilität legen. Im Gegensatz dazu bietet ein Snowflake-Schema mehr Granularität und Details und eignet sich daher für Organisationen, die eine eingehende Analyse und ein tieferes Verständnis ihrer Daten benötigen. 

Schlussfolgerung 

Sternschema und Schneeflockenschema haben ihre Vor- und Nachteile. Einer der Gründe, warum das Sternschema häufiger vorkommt, ist seine vereinfachte Struktur. Während das Star-Schema weniger komplex ist und eine schnellere Abfrageausführung ermöglicht, kann es zu Datenredundanz- und Skalierbarkeitseinschränkungen führen, die das Snowflake-Schema durch die Normalisierung der Dimensionstabellen behebt.  

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