Schéma en étoile contre. Schéma en flocon de neige : 4 différences clés

Les organisations s'appuient sur des entrepôts de données hautes performances pour stocker et analyser de grandes quantités de données. Une décision importante lors de la mise en place d'un entrepôt de données est le choix entre le schéma en étoile et le schéma en flocon de neige. 

Le schéma en étoile simplifie la structure d'une base de données en connectant directement les tables de dimensions à une table de faits centrale. La conception en forme d'étoile rationalise la récupération et l'analyse des données en consolidant les points de données associés, améliorant ainsi l'efficacité et la clarté des requêtes dans la base de données. À l’inverse, le schéma en flocon de neige adopte une approche plus détaillée, décomposant les tableaux de dimensions dans des tableaux supplémentaires, ce qui entraîne des relations plus complexes où chaque branche représente un aspect différent des données. 

Puisqu'un schéma choisi définit le modèle d'organisation et de structuration des données au sein du entrepôt de données, il est important de comprendre les principales différences entre le schéma en flocon de neige et le schéma en étoile pour faire le bon choix.  Ainsi, dans ce blog, nous discuterons de tout sur les schémas en étoile et en flocon de neige, y compris leurs caractéristiques importantes, des exemples de requêtes et quand les utiliser. Examinons de plus près ce que chacun de ces types de schéma propose et en quoi ils diffèrent.  

Qu'est-ce qu'un schéma en étoile ? 

Schéma en étoile est un type de schéma d'entrepôt de données composé d'une ou plusieurs tables de faits faisant référence à plusieurs tables de dimensions. Ce schéma s'articule autour d'une table centrale appelée « table de faits ». Il est entouré de plusieurs tables directement connectées appelées « tables de dimensions ». De plus, il existe des clés étrangères qui relient les données d'une table à une autre, établissant une relation entre les deux en utilisant la clé primaire d'une autre table. Ce processus sert de moyen de référencement croisé, garantissant la connectivité et la cohérence au sein de la structure de la base de données. 

 La table de faits contient des données quantitatives, souvent appelées mesures ou métriques. Les mesures sont généralement numériques, comme la vitesse, le coût, la quantité et le poids, et elles peuvent être regroupées. La table de faits contient des références de clé étrangère aux tables de dimensions, qui contiennent des éléments non numériques. Il s'agit d'attributs descriptifs tels que les détails du produit (nom, catégorie, marque), les informations client (nom, adresse, segment), les indicateurs temporels (date, mois, année), etc. Chaque tableau de dimensions représente un aspect ou une dimension spécifique des données. Une dimension possède généralement une colonne de clé primaire et est référencée par la table de faits via des relations de clé étrangère. 

Dans un schéma en étoile : 

• La table de faits, qui contient les principales mesures, est située au centre. 
• Chaque table de dimensions est directement liée à la table de faits mais pas aux autres tables de dimensions, ayant donc une structure en forme d'étoile. 

 La simplicité du schéma Star facilite la création de rapports et d'analyses agrégés et rationalise les opérations de récupération de données. En effet, les requêtes impliquent généralement moins de jointures que les schémas plus normalisés. La complexité réduite et la structure simple optimisent l'accès et le traitement des données, ce qui est bien adapté aux solutions d'entreposage de données basées sur le cloud. 

De plus, la délimitation claire entre les dimensions et les faits permet aux utilisateurs d'analyser facilement les informations dans différentes dimensions. Cela fait également du schéma en étoile un modèle fondamental dans les applications de business intelligence. 

Caractéristiques du schéma en étoile 

Certaines caractéristiques principales d’un schéma en étoile sont les suivantes : 

• Tableau de faits central : Il y a un tableau de faits principal contenant des mesures au centre. Il représente des activités, des événements et des transactions commerciales. 
• Tableaux de dimensions : Ils entourent la table de faits et représentent l’aspect spécifique du contexte métier. Les tableaux de dimensions affichent des attributs descriptifs.  
• Relations clé primaire-étrangère : Le lien entre la table de faits et la table de dimensions est établi via des relations clé primaire-étrangère, permettant l’agrégation de données sur différentes dimensions.  
• Connexion avec les tables de dimensions : Aucune connexion n’est établie entre les tables de dimensions. Toutes les tables de dimensions sont connectées uniquement à la table de faits centrale.  
• Structure dénormalisée: Les tables de dimension sont souvent dénormalisées, ce qui permet de réduire le besoin de jointures lors des requêtes, car les attributs nécessaires sont inclus dans une seule dimension au lieu de les répartir sur plusieurs tables. 
• Performances de requête optimisées : Des fonctionnalités telles que les relations directes entre les tables de faits et de dimensions et la structure dénormalisée contribuent à optimiser les performances des requêtes. Cela permet aux schémas en étoile de gérer des tâches analytiques complexes et convient donc parfaitement à l'analyse des données et au reporting. 

 Les schémas en étoile sont idéaux pour les applications impliquant une analyse multidimensionnelle de données, telles que OLAP (Online Analytical Processing). Les outils OLAP prennent en charge efficacement la structure du schéma en étoile pour effectuer des opérations de cumul, d'exploration, d'agrégation et d'autres opérations analytiques sur différentes dimensions. 

Qu'est-ce qu'un schéma de flocon de neige? 

A schéma de flocon de neige est une extension du modèle de schéma en étoile, où les tables de dimensions sont normalisées en plusieurs tables liées ressemblant à la forme d'un flocon de neige.  

Dans le schéma en flocon de neige, il existe une table de faits centrale qui contient des mesures quantitatives. Cette table de faits est directement liée à tableaux de dimensions. Ces tables de dimensions sont normalisées en sous-dimensions contenant des attributs spécifiques au sein d'une dimension. Par rapport Par rapport à un schéma en étoile, le schéma en flocon de neige réduit la redondance des données et améliore l'intégrité des données, mais il introduit une complexité supplémentaire dans les requêtes en raison de la nécessité de davantage de jointures. Cette complexité affecte souvent les performances et la compréhensibilité du modèle dimensionnel.  

Caractéristiques du schéma en flocon de neige 

Voici les principales caractéristiques d’un schéma en flocon de neige : 

• Normalisation: Dans un schéma en flocon de neige, les tables de dimensions sont normalisées, contrairement à un schéma en étoile, où les tables sont dénormalisées. Cela signifie que les attributs des tables de dimensions sont décomposés en plusieurs tables associées.  
• Structure hiérarchique: La normalisation des tables de dimensions crée une structure hiérarchique qui donne une apparence de flocon de neige.  
• Relation entre les tables : La normalisation conduit à des relations de jointure supplémentaires entre les tables normalisées qui augmentent la complexité des requêtes.  
• Performance : La jonction de plusieurs tables normalisées dans un schéma en flocon de neige nécessite plus de puissance de calcul en raison de la complexité accrue des requêtes, ce qui peut avoir un impact sur les performances.  
• Intégrité des données: Les schémas Snowflake réduisent la redondance et éliminent les anomalies de mise à jour. Cela garantit que les données sont stockées de manière cohérente et normalisée. 
• Flexibilité: Les schémas Snowflake offrent une flexibilité dans l'organisation et la gestion de relations de données complexes qui offrent une approche plus structurée de l'analyse des données.  

Principales différences entre les schémas en étoile et en flocon de neige 

1. Architecture 

Les tables de dimensions sont dénormalisées dans le schéma en étoile. Cela signifie qu'ils sont représentés sous forme de tables uniques contenant tous les attributs. La structure de ce schéma ressemble à une étoile, présentant une table de faits au centre et des tables de dimensions rayonnant à partir de celle-ci. 

Un schéma en flocon de neige, en revanche, comporte des tables de dimensions normalisées. Cela signifie qu'ils sont décomposés en plusieurs tables liées. Une telle normalisation crée une structure hiérarchique qui ressemble à un flocon de neige, comportant des niveaux supplémentaires de tables partant des tables de dimensions principales.  

2. Normalisation 

Les schémas en étoile sont dénormalisés, où tous les attributs se trouvent dans un seul tableau pour chaque dimension. Cette dénormalisation est effectuée intentionnellement pour accélérer les performances. Cependant, son inconvénient est qu'il peut y avoir une redondance des données, c'est-à-dire que les mêmes données apparaissent dans plusieurs tables dimensionnelles, nécessitant plus de stockage.  

Un schéma en flocon de neige représente une table de dimensions normalisée, avec des attributs décomposés en plusieurs tables associées. La conception du schéma Snowflake évite la redondance des données, améliore la qualité des données et utilise moins d'espace de stockage qu'un schéma en étoile. 

3. Performances des requêtes

Étant donné qu'il y a moins d'opérations de jointure et une structure de table plus simple dans un schéma en étoile, les performances des requêtes sont généralement meilleures par rapport au schéma en flocon de neige.  

D'un autre côté, le schéma en flocon de neige comporte des opérations de jointure complexes, qui nécessitent l'accès aux données sur plusieurs tables normalisées. Par conséquent, le schéma en flocon de neige entraîne généralement des performances de requête plus lentes.  

4. Entretien 

En fonction de plusieurs facteurs, tels que la complexité des données, les mises à jour et l'espace de stockage, la maintenance des schémas en étoile et en flocon peut s'avérer difficile. 

Cependant, les schémas en étoile sont généralement plus faciles à maintenir que les schémas en flocon en raison du nombre réduit d'opérations de jointure qui simplifient l'optimisation des requêtes. Cependant, la structure dénormalisée contribue à un certain niveau de redondance, ce qui nécessite une gestion prudente pour améliorer la précision de l’analyse des données et des informations.

Le processus de normalisation dans les schémas en flocon de neige augmente la complexité et rend sa maintenance difficile. Les jointures nécessitent une attention supplémentaire pour maintenir des niveaux de performances acceptables. De plus, la gestion des mises à jour et des insertions dans le schéma snowflake est plus complexe car il est nécessaire de propager les modifications sur plusieurs tables associées. Cela peut être comparé à un schéma en étoile, dans lequel les données sont davantage concentrées dans moins de tables. Les mises à jour n'affectent généralement qu'une ou quelques tables, ce qui les rend plus simples à gérer. 

Exemple de requête 

Prenons l'exemple de « Évaluation des performances des employés par département et cours de formation suivis » pour voir comment se forment les schémas en flocon de neige et en étoile. 

Schéma en étoile : Cette requête consiste à interroger la table de faits contenant les données d'évaluation des performances et à la joindre aux tables de dimensions qui représentent les départements, les employés et les formations. Cette table de faits a généralement une relation de clé étrangère avec les tables de dimensions. Par exemple, les tables de dimensions peuvent inclure des dimensions de service (ID de service, responsable, nom, etc.), des dimensions d'employé (ID d'employé, poste, titre, etc.) et des dimensions de cours de formation (ID de cours, nom, durée). 

 Le schéma en étoile est couramment utilisé pour des besoins analytiques plus simples où la dénormalisation est préférée pour des raisons de performances. 

Schéma de flocon de neige : Dans un schéma en flocon de neige, les tableaux de dimensions sont ensuite normalisés en sous-dimensions, telles que la hiérarchie des services, les catégories de cours de formation et les détails des employés. Les jointures supplémentaires nécessaires pour accéder aux données normalisées ralentissent les temps d'exécution. 

Schéma en étoile contre. Schéma Snowflake : choisir le bon schéma pour votre organisation 

Le schéma en étoile et le schéma en flocon de neige offrent tous deux des avantages uniques, mais choisir celui qui convient le mieux à votre entrepôt de données d'entreprise nécessite un examen attentif. Voici quelques facteurs importants à garder à l’esprit lorsque vous décidez entre un schéma en étoile et en flocon de neige : 

Besoins analytiques : Évaluez les types d'analyses et de requêtes dont votre entreprise a besoin, en déterminant si elles s'orientent vers des hiérarchies plus complexes ou vers des analyses simples et directes. Si votre entreprise nécessite des analyses simples avec une complexité minimale, un schéma en étoile peut être préférable en raison de sa structure plus simple et du nombre réduit d'opérations de jointure.  

D'un autre côté, si vos analyses impliquent des hiérarchies et des relations complexes entre les dimensions, un schéma en flocon de neige peut être plus adapté pour sa capacité à représenter ces relations complexes de manière plus organisée.  

Évolutivité: Tenez compte des exigences futures en matière de croissance et d’évolutivité pour garantir que le schéma choisi peut s’adapter aux besoins changeants en matière de données et évoluer efficacement. Pour les ensembles de données plus petits et les requêtes plus simples, le schéma en étoile la structure dénormalisée fonctionne mieux. En revanche, l'approche normalisée du schéma Snowflake peut offrir une plus grande évolutivité et flexibilité pour gérer des ensembles de données plus volumineux et des requêtes plus complexes à mesure que vos besoins en données augmentent au fil du temps. 

Volume de données : Évaluez l’effet d’ensembles de données massifs sur les coûts et les capacités de stockage avant de sélectionner votre schéma. La conception dénormalisée d'un schéma en étoile peut entraîner des coûts de stockage plus élevés en raison de la redondance, tandis que la structure normalisée d'un schéma en flocon de neige peut contribuer à optimiser l'efficacité du stockage en réduisant la redondance. Si les coûts de stockage constituent une préoccupation importante, un schéma en flocon de neige peut constituer une option plus rentable pour gérer de gros volumes de données. 

Comprendre vos données : Analysez la structure et la complexité de vos données, y compris les relations entre les différentes analyses. Cela vous aidera à choisir le bon schéma pour votre entreprise. Si vos données présentent un degré élevé de normalisation et nécessitent une analyse détaillée avec des relations plusieurs-à-plusieurs entre les dimensions, un schéma en flocon de neige peut être plus approprié. Toutefois, si vos données sont relativement simples et peuvent être représentées avec moins de dimensions et des relations simples, un schéma en étoile peut suffire.

Buts: Déterminez si vous avez besoin d’informations rapides ou de détails complets. Optez pour le schéma en étoile pour des rapports rapides et le schéma en flocon pour une analyse détaillée. Un schéma en étoile est bien adapté à un reporting plus rapide et à une analyse simple, ce qui le rend idéal pour les organisations qui privilégient la rapidité et l'agilité dans la prise de décision. En revanche, un schéma en flocon de neige offre plus de granularité et de détails, ce qui le rend adapté aux organisations qui nécessitent une analyse approfondie et une compréhension plus approfondie de leurs données. 

Conclusion 

Le schéma en étoile et le schéma en flocon de neige ont leurs avantages et leurs inconvénients. L’une des raisons pour lesquelles le schéma en étoile est plus courant est sa structure simplifiée. Bien que le schéma en étoile soit moins complexe et permette une exécution plus rapide des requêtes, il peut entraîner des limitations en matière de redondance des données et d'évolutivité, que le schéma en flocon de neige résout grâce à sa normalisation des tables de dimensions.  

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