Esquema de estrella vs. Esquema de copo de nieve: 4 diferencias clave

Las organizaciones dependen de almacenes de datos de alto rendimiento para almacenar y analizar grandes cantidades de datos. Una decisión importante al configurar un almacén de datos es la elección entre Star Schema y Snowflake Schema. 

El esquema en estrella simplifica la estructura de una base de datos al conectar directamente tablas de dimensiones a una tabla de hechos central. El diseño en forma de estrella agiliza la recuperación y el análisis de datos al consolidar puntos de datos relacionados, mejorando así la eficiencia y claridad de las consultas a la base de datos. Por el contrario, el esquema del copo de nieve adopta un enfoque más detallado, desglosando tablas de dimensiones en tablas adicionales, lo que da como resultado relaciones más complejas donde cada rama representa un aspecto diferente de los datos. 

Dado que un esquema elegido establece el modelo para organizar y estructurar datos dentro del almacenamiento de datos, es importante comprender las diferencias clave entre el esquema de copo de nieve y el esquema de estrella para tomar la decisión correcta.  Entonces, en este blog, discutiremos todo sobre los esquemas de estrella y copo de nieve, incluidas sus características importantes, consultas de ejemplo y cuándo usar cada uno. Profundicemos y veamos qué ofrece cada uno de estos tipos de esquemas y en qué se diferencian.  

¿Qué es un esquema de estrella? 

Esquema de estrella es un tipo de esquema de almacén de datos que consta de una o más tablas de hechos que hacen referencia a tablas de múltiples dimensiones. Este esquema gira en torno a una mesa central llamada "tabla de hechos". Está rodeado por varias tablas conectadas directamente llamadas "tablas de dimensiones". Además, existen claves foráneas que vinculan datos de una tabla a otra, estableciendo una relación entre ambas mediante el uso de la clave primaria de otra tabla. Este proceso sirve como medio de referencias cruzadas, asegurando conectividad y coherencia dentro de la estructura de la base de datos. 

 La tabla de hechos contiene datos cuantitativos, a menudo llamados medidas o métricas. Las medidas suelen ser numéricas, como velocidad, costo, cantidad y peso, y se pueden agregar. La tabla de hechos contiene referencias de clave externa a las tablas de dimensiones, que contienen elementos no numéricos. Estos son atributos descriptivos como detalles del producto (nombre, categoría, marca), información del cliente (nombre, dirección, segmento), indicadores de tiempo (fecha, mes, año), etc. Cada tabla de dimensiones representa un aspecto o dimensión específica de los datos. Una dimensión suele tener una columna de clave principal y la tabla de hechos hace referencia a ella a través de relaciones de clave externa. 

En un esquema de estrella: 

• La tabla de hechos, que contiene las métricas principales, se encuentra en el centro. 
• Cada tabla de dimensiones está directamente vinculada a la tabla de hechos pero no a las otras tablas de dimensiones, por lo que tiene una estructura en forma de estrella. 

 La simplicidad del esquema Star facilita la generación de informes y análisis agregados y agiliza las operaciones de recuperación de datos. Esto se debe a que las consultas suelen implicar menos uniones en comparación con esquemas más normalizados. La complejidad reducida y la estructura simple optimizan el acceso y el procesamiento de datos, lo que es muy adecuado para soluciones de almacenamiento de datos basadas en la nube. 

Además, su clara delimitación entre dimensiones y hechos permite a los usuarios analizar información en varias dimensiones fácilmente. Esto hace que el esquema en estrella también sea un modelo fundamental en las aplicaciones de inteligencia empresarial. 

Características del esquema de estrella 

Algunas características principales de un esquema en estrella son las siguientes: 

• Tabla de hechos central: Hay una tabla de hechos principal que contiene métricas en el centro. Representa actividades, eventos y transacciones comerciales. 
• Tablas de dimensiones: Rodean la tabla de hechos y representan el aspecto específico del contexto empresarial. Las tablas de dimensiones muestran atributos descriptivos.  
• Relaciones de clave primaria-externa: El vínculo entre la tabla de hechos y dimensiones se establece a través de relaciones de clave externa primaria, permitiendo la agregación de datos en diferentes dimensiones.  
• Conexión con tablas de dimensiones: No se realizan conexiones entre las tablas de dimensiones. Todas las tablas de dimensiones están conectadas únicamente a la tabla de hechos central.  
• Estructura desnormalizada: Las tablas de dimensiones suelen estar desnormalizadas, lo que resulta beneficioso para reducir la necesidad de uniones durante las consultas, ya que los atributos necesarios se incluyen en una única dimensión en lugar de dividirlos en varias tablas. 
• Rendimiento de consulta optimizado: Características como las relaciones directas entre tablas de hechos y dimensiones y la estructura desnormalizada contribuyen a optimizar el rendimiento de las consultas. Esto permite que los esquemas en estrella manejen tareas analíticas complejas y, por lo tanto, son una buena opción para el análisis y la generación de informes de datos. 

 Los esquemas en estrella son ideales para aplicaciones que implican análisis multidimensional de datos, como OLAP (procesamiento analítico en línea). Las herramientas OLAP admiten la estructura del esquema en estrella de manera eficiente para realizar operaciones de resumen, desglose, agregación y otras operaciones analíticas en diferentes dimensiones. 

¿Qué es un esquema de copo de nieve? 

A esquema de copo de nieve es una extensión del modelo de esquema en estrella, donde las tablas de dimensiones se normalizan en múltiples tablas relacionadas que se asemejan a la forma de un copo de nieve.  

En el esquema del copo de nieve, hay una tabla de hechos central que contiene medidas cuantitativas. Esta tabla de hechos está directamente vinculada a tablas de dimensiones. Estas tablas de dimensiones están normalizadas en subdimensiones que contienen atributos específicos dentro de una dimensión. Comparado En comparación con un esquema en estrella, el esquema de copo de nieve reduce la redundancia de datos y mejora la integridad de los datos, pero introduce una complejidad adicional a las consultas debido a la necesidad de más uniones. Esta complejidad a menudo afecta el rendimiento y la comprensibilidad del modelo dimensional.  

Características del esquema de copo de nieve 

Las siguientes son las principales características de un esquema de copo de nieve: 

• Normalización: En un esquema de copo de nieve, las tablas de dimensiones están normalizadas, a diferencia de un esquema de estrella, donde las tablas no están normalizadas. Esto significa que los atributos dentro de las tablas de dimensiones se dividen en varias tablas relacionadas.  
• Estructura jerarquica: La normalización de las tablas de dimensiones crea una estructura jerárquica que da una apariencia de copo de nieve.  
• Relación entre tablas: La normalización genera relaciones de unión adicionales entre las tablas normalizadas que aumentan la complejidad de las consultas.  
• Actuación: Unir varias tablas normalizadas en un esquema de copo de nieve requiere más potencia informática debido a una mayor complejidad de las consultas, lo que puede afectar el rendimiento.  
• Integridad de los datos: Los esquemas Snowflake reducen la redundancia y eliminan anomalías de actualización. Esto garantiza que los datos se almacenen de forma coherente y normalizada. 
• Flexibilidad: Los esquemas de copo de nieve brindan flexibilidad para organizar y administrar relaciones de datos complejas que brindan un enfoque más estructurado para el análisis de datos.  

Diferencias clave entre el esquema de estrella y copo de nieve 

1. arquitectura 

Las tablas de dimensiones están desnormalizadas en el esquema de estrella. Esto significa que se representan como tablas individuales que contienen todos los atributos. La estructura de este esquema se asemeja a una estrella, mostrando una tabla de hechos en el centro y tablas de dimensiones que irradian desde ella. 

Por otro lado, un esquema de copo de nieve tiene tablas de dimensiones normalizadas. Esto significa que están divididos en varias tablas relacionadas. Esta normalización crea una estructura jerárquica que se asemeja a un copo de nieve, con niveles adicionales de tablas que se ramifican desde las tablas de dimensiones principales.  

2. Normalización 

Los esquemas en estrella no están normalizados, donde todos los atributos están dentro de una única tabla para cada dimensión. Esta desnormalización se realiza intencionalmente para acelerar el rendimiento. Sin embargo, su desventaja es que puede haber redundancia de datos, es decir, los mismos datos aparecen en tablas de múltiples dimensiones, lo que requiere más almacenamiento.  

Un esquema de copo de nieve representa una tabla de dimensiones normalizada, con atributos divididos en varias tablas relacionadas. El diseño de esquema de copo de nieve evita la redundancia de datos, mejora la calidad de los datos y utiliza menos espacio de almacenamiento que un esquema de estrella. 

3. Rendimiento de consultas

Teniendo en cuenta que hay menos operaciones de unión y una estructura de tabla más simple en un esquema en estrella, el rendimiento de la consulta suele ser mejor en comparación con el esquema en copo de nieve.  

Por otro lado, el esquema de copo de nieve tiene operaciones de unión complejas, que requieren acceso a datos en múltiples tablas normalizadas. Como resultado, el esquema de copo de nieve generalmente da como resultado un rendimiento de consulta más lento.  

4. mantenimiento 

Dependiendo de varios factores, como la complejidad de los datos, las actualizaciones y el espacio de almacenamiento, mantener esquemas tanto de estrella como de copo de nieve puede resultar un desafío. 

Sin embargo, los esquemas en estrella son generalmente más fáciles de mantener en comparación con los esquemas en copo de nieve debido a que tienen menos operaciones de unión que simplifican la optimización de las consultas. Sin embargo, la estructura desnormalizada contribuye a cierto nivel de redundancia, lo que requiere una gestión cuidadosa para mejorar la precisión del análisis y la información de los datos.

El proceso de normalización en los esquemas de copo de nieve aumenta la complejidad y dificulta su mantenimiento. Las uniones requieren atención adicional para mantener niveles de rendimiento aceptables. Además, gestionar actualizaciones e inserciones en el esquema de copo de nieve es más complejo ya que es necesario propagar los cambios en varias tablas relacionadas. Esto se puede comparar con un esquema en estrella, donde los datos están más concentrados en menos tablas. Las actualizaciones normalmente afectan sólo a una o unas pocas tablas, lo que las hace más sencillas de administrar. 

Consulta de ejemplo 

Tomemos el ejemplo de “Evaluación del desempeño de los empleados por departamento y cursos de capacitación asistidos” para ver cómo se forman los esquemas de copo de nieve y estrella. 

Esquema de estrella: Esta consulta implica consultar la tabla de hechos que contiene datos de evaluación del desempeño y unirla con las tablas de dimensiones que representan departamentos, empleados y cursos de capacitación. Esta tabla de hechos suele tener una relación de clave externa con las tablas de dimensiones. Por ejemplo, las tablas de dimensiones pueden incluir dimensiones de departamento (ID de departamento, gerente, nombre, etc.), dimensiones de empleado (ID de empleado, trabajo, título, etc.) y dimensiones de cursos de capacitación (ID de curso, nombre, duración). 

 El esquema en estrella se usa comúnmente para necesidades analíticas más simples donde se prefiere la desnormalización por razones de rendimiento. 

Esquema de copo de nieve: En un esquema de copo de nieve, las tablas de dimensiones se normalizan aún más en subdimensiones, como jerarquía de departamentos, categorías de cursos de capacitación y detalles de los empleados. Las uniones adicionales necesarias para acceder a los datos normalizados ralentizan los tiempos de ejecución. 

Esquema de estrella vs. Esquema de copo de nieve: elegir el esquema adecuado para su organización 

Tanto el esquema en estrella como el esquema en copo de nieve ofrecen ventajas únicas, pero elegir el más adecuado para el almacén de datos de su empresa requiere una consideración cuidadosa. Aquí hay algunos factores importantes a tener en cuenta al decidir entre un esquema de estrella y de copo de nieve: 

Necesidades analíticas: Evalúe los tipos de análisis y consultas que su negocio requiere, considerando si se inclinan hacia jerarquías más complejas o análisis simples y directos. Si su negocio requiere análisis sencillos con una complejidad mínima, podría ser preferible un esquema en estrella debido a su estructura más simple y menos operaciones de unión.  

Por otro lado, si sus análisis involucran jerarquías y relaciones complejas entre dimensiones, un esquema de copo de nieve puede ser más adecuado por su capacidad para representar estas relaciones intrincadas de una manera más organizada.  

Escalabilidad: Considere los requisitos de crecimiento y escalabilidad futuros para garantizar que el esquema elegido pueda adaptarse a las necesidades cambiantes de datos y escalar de manera efectiva. Para conjuntos de datos más pequeños y consultas más simples, esquemas en estrella La estructura desnormalizada funciona mejor. Por el contrario, el enfoque normalizado del esquema de copo de nieve puede proporcionar mayor escalabilidad y flexibilidad para manejar conjuntos de datos más grandes y consultas más complejas a medida que sus necesidades de datos crecen con el tiempo. 

Volumen de datos: Evalúe el efecto de conjuntos de datos masivos en los costos y capacidades de almacenamiento antes de seleccionar el esquema. El diseño desnormalizado de un esquema en estrella puede generar mayores costos de almacenamiento debido a la redundancia, mientras que la estructura normalizada de un esquema en copo de nieve puede ayudar a optimizar la eficiencia del almacenamiento al reducir la redundancia. Si los costos de almacenamiento son una preocupación importante, un esquema de copo de nieve puede ser una opción más rentable para administrar grandes volúmenes de datos. 

Comprenda sus datos: Analice la estructura y complejidad de sus datos, incluidas las relaciones entre diferentes análisis. Esto le ayudará a elegir el esquema adecuado para su negocio. Si sus datos muestran un alto grado de normalización y requieren un análisis detallado con relaciones de muchos a muchos entre dimensiones, un esquema de copo de nieve puede ser más apropiado. Sin embargo, si sus datos son relativamente simples y pueden representarse con menos dimensiones y relaciones sencillas, un esquema en estrella puede ser suficiente.

Metas: Determine si necesita información rápida o detalles completos. Opte por el esquema en estrella para obtener informes rápidos y el esquema en copo de nieve para un análisis detallado. Un esquema en estrella es adecuado para generar informes más rápidos y análisis simples, lo que lo hace ideal para organizaciones que priorizan la velocidad y la agilidad en la toma de decisiones. Por el contrario, un esquema de copo de nieve ofrece más granularidad y detalle, lo que lo hace adecuado para organizaciones que requieren un análisis y una comprensión más profundos de sus datos. 

Conclusión  

El esquema de estrella y el esquema de copo de nieve tienen sus ventajas y desventajas. Una de las razones por las que el esquema en estrella es más común es su estructura simplificada. Si bien el esquema en estrella es menos complejo y tiene una ejecución de consultas más rápida, puede generar redundancia de datos y limitaciones de escalabilidad, que el esquema de copo de nieve aborda mediante la normalización de tablas de dimensiones.  

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