Esquema estrela vs. Esquema do floco de neve: 4 diferenças principais

As organizações contam com data warehouses de alto desempenho para armazenar e analisar grandes quantidades de dados. Uma decisão importante na configuração de um data warehouse é a escolha entre Star Schema ou Snowflake Schema. 

O esquema em estrela simplifica a estrutura de um banco de dados conectando diretamente tabelas de dimensões a uma tabela de fatos central. O design em forma de estrela simplifica a recuperação e análise de dados, consolidando pontos de dados relacionados, aumentando assim a eficiência e a clareza das consultas ao banco de dados. Por outro lado, o esquema floco de neve adota uma abordagem mais detalhada, dividindo tabelas de dimensões em tabelas adicionais, resultando em relacionamentos mais complexos onde cada ramificação representa um aspecto diferente dos dados. 

Uma vez que um esquema escolhido estabelece o modelo para organizar e estruturar dados dentro do data warehouse, é importante compreender as principais diferenças entre o esquema em floco de neve e o esquema em estrela para fazer a escolha certa.  Portanto, neste blog, discutiremos tudo sobre esquema estrela e floco de neve, incluindo suas características importantes, exemplos de consultas e quando usá-los. Vamos nos aprofundar e ver o que cada um desses tipos de esquema oferece e como eles diferem.  

O que é um Esquema Estelar? 

Esquema em estrela é um tipo de esquema de data warehouse que consiste em uma ou mais tabelas de fatos que fazem referência a tabelas de múltiplas dimensões. Esse esquema gira em torno de uma tabela central chamada “tabela de fatos”. Ele está cercado por várias tabelas diretamente conectadas, chamadas de “tabelas de dimensões”. Além disso, existem chaves estrangeiras que vinculam dados de uma tabela a outra, estabelecendo um relacionamento entre as duas por meio da chave primária de outra tabela. Este processo serve como meio de referência cruzada, garantindo conectividade e coerência dentro da estrutura do banco de dados. 

 A tabela de fatos contém dados quantitativos, geralmente chamados de medidas ou métricas. As medidas são normalmente numéricas, como velocidade, custo, quantidade e peso, e podem ser agregadas. A tabela de fatos contém referências de chave estrangeira para as tabelas de dimensões, que contêm elementos não numéricos. São atributos descritivos como detalhes do produto (nome, categoria, marca), informações do cliente (nome, endereço, segmento), indicadores de tempo (data, mês, ano), etc. Cada tabela de dimensão representa um aspecto ou dimensão específica dos dados. Uma dimensão geralmente possui uma coluna de chave primária e é referenciada pela tabela de fatos por meio de relacionamentos de chave estrangeira. 

Em um esquema em estrela: 

• A tabela de fatos, que contém as métricas primárias, está localizada no centro. 
• Cada tabela de dimensão está diretamente ligada à tabela de fatos, mas não às outras tabelas de dimensão, tendo, portanto, uma estrutura em forma de estrela. 

 A simplicidade do esquema Star facilita relatórios e análises agregadas e agiliza as operações de recuperação de dados. Isso ocorre porque as consultas normalmente envolvem menos junções em comparação com esquemas mais normalizados. A complexidade reduzida e a estrutura simples otimizam o acesso e o processamento de dados, o que é adequado para soluções de armazenamento de dados baseadas em nuvem. 

Além disso, sua delimitação clara entre dimensões e fatos permite que os usuários analisem facilmente informações em várias dimensões. Isso também torna o esquema em estrela um modelo fundamental em aplicativos de business intelligence. 

Características do esquema estelar 

Algumas características principais de um esquema em estrela são as seguintes: 

• Tabela de fatos central: Há uma tabela de fatos primária contendo métricas no centro. Representa atividades, eventos e transações comerciais. 
• Tabelas de dimensões: Eles circundam a tabela de fatos e representam o aspecto específico do contexto de negócios. As tabelas de dimensões mostram atributos descritivos.  
• Relacionamentos de chave primária-estrangeira: A ligação entre a tabela de fatos e a dimensão é estabelecida por meio de relacionamentos de chave estrangeira primária, permitindo a agregação de dados em diferentes dimensões.  
• Conexão com tabelas de dimensões: Não há conexões feitas entre as tabelas de dimensões. Todas as tabelas de dimensão estão conectadas apenas à tabela de fatos central.  
• Estrutura desnormalizada: as tabelas de dimensões geralmente são desnormalizadas, o que é benéfico para reduzir a necessidade de junções durante as consultas, pois os atributos necessários são incluídos em uma única dimensão, em vez de serem divididos em diversas tabelas. 
• Desempenho de consulta otimizado: Recursos como relacionamentos diretos entre tabelas de fatos e dimensões e a estrutura desnormalizada contribuem para otimizar o desempenho da consulta. Isso permite que os esquemas em estrela lidem com tarefas analíticas complexas e, portanto, são uma boa opção para análise de dados e relatórios. 

 Os esquemas em estrela são ideais para aplicações que envolvem análise multidimensional de dados, como OLAP (Online Analytical Processing). As ferramentas OLAP suportam a estrutura do esquema em estrela de forma eficiente para realizar roll-up, drill down, agregação e outras operações analíticas em diferentes dimensões. 

O que é um esquema de floco de neve? 

A esquema de floco de neve é uma extensão do modelo de esquema em estrela, onde as tabelas de dimensões são normalizadas em várias tabelas relacionadas que lembram o formato de um floco de neve.  

No esquema floco de neve, há uma tabela de fatos central que contém medidas quantitativas. Esta tabela de fatos está diretamente ligada a tabelas de dimensões. Essas tabelas de dimensões são normalizadas em subdimensões que contêm atributos específicos dentro de uma dimensão. Comparado para um esquema em estrela, o esquema em floco de neve reduz a redundância de dados e melhora a integridade dos dados, mas introduz complexidade adicional às consultas devido à necessidade de mais junções. Essa complexidade geralmente afeta o desempenho e a compreensão do modelo de dimensão.  

Características do esquema de floco de neve 

A seguir estão as principais características de um esquema de floco de neve: 

• Normalização: Em um esquema floco de neve, as tabelas de dimensões são normalizadas, diferentemente de um esquema em estrela, onde as tabelas são desnormalizadas. Isso significa que os atributos nas tabelas de dimensão são divididos em diversas tabelas relacionadas.  
• Estrutura hierárquica: A normalização das tabelas de dimensões cria uma estrutura hierárquica que dá uma aparência de floco de neve.  
• Relacionamento entre tabelas: A normalização leva a relacionamentos de junção adicionais entre as tabelas normalizadas que aumentam a complexidade das consultas.  
• Atuação: A união de várias tabelas normalizadas em um esquema em floco de neve exige mais poder de computação devido ao aumento da complexidade da consulta, impactando potencialmente o desempenho.  
• Integridade de dados: Os esquemas Snowflake reduzem a redundância e eliminam anomalias de atualização. Isso garante que os dados sejam armazenados de maneira consistente e normalizada. 
• Flexibilidade: Os esquemas Snowflake fornecem flexibilidade na organização e gerenciamento de relacionamentos de dados complexos que fornecem uma abordagem mais estruturada para análise de dados.  

Principais diferenças entre os esquemas Star e Snowflake 

1. arquitetura 

As tabelas de dimensões são desnormalizadas no esquema em estrela. Isso significa que eles são representados como tabelas únicas contendo todos os atributos. A estrutura desse esquema se assemelha a uma estrela, exibindo uma tabela de fatos no centro e tabelas de dimensões irradiando dela. 

Um esquema floco de neve, por outro lado, possui tabelas de dimensões normalizadas. Isso significa que eles são divididos em várias tabelas relacionadas. Tal normalização cria uma estrutura hierárquica que se assemelha a um floco de neve, com níveis adicionais de tabelas que se ramificam das tabelas de dimensões principais.  

2. Normalização 

Os esquemas em estrela são desnormalizados, onde todos os atributos estão dentro de uma única tabela para cada dimensão. Essa desnormalização é feita intencionalmente para acelerar o desempenho. Entretanto, sua desvantagem é que pode haver redundância de dados, ou seja, os mesmos dados aparecendo em tabelas de múltiplas dimensões, exigindo mais armazenamento.  

Um esquema em floco de neve representa uma tabela de dimensão normalizada, com atributos divididos em diversas tabelas relacionadas. O design do esquema Snowflake evita redundância de dados, melhora a qualidade dos dados e usa menos espaço de armazenamento do que um esquema em estrela. 

3. Desempenho da consulta

Considerando que há menos operações de junção e uma estrutura de tabela mais simples em um esquema em estrela, o desempenho da consulta geralmente é melhor em comparação com o esquema em floco de neve.  

Por outro lado, o esquema floco de neve possui operações de junção complexas, que exigem acesso a dados em várias tabelas normalizadas. Como resultado, o esquema floco de neve geralmente resulta em desempenho de consulta mais lento.  

4. Manutenção 

Dependendo de vários fatores, como complexidade e atualizações de dados e espaço de armazenamento, manter esquemas em estrela e em floco de neve pode ser um desafio. 

No entanto, os esquemas em estrela são geralmente mais fáceis de manter em comparação com os esquemas em floco de neve devido ao menor número de operações de junção que simplificam a otimização de consultas. No entanto, a estrutura desnormalizada contribui para algum nível de redundância, o que requer uma gestão cuidadosa para melhorar a precisão da análise de dados e dos insights.

O processo de normalização em esquemas em floco de neve aumenta a complexidade e dificulta sua manutenção. As junções requerem atenção adicional para manter níveis de desempenho aceitáveis. Além disso, o gerenciamento de atualizações e inserções no esquema floco de neve é ​​mais complexo, pois há necessidade de propagar alterações em diversas tabelas relacionadas. Isso pode ser comparado a um esquema em estrela, onde os dados estão mais concentrados em menos tabelas. As atualizações normalmente afetam apenas uma ou algumas tabelas, tornando-as mais simples de gerenciar. 

Consulta de exemplo 

Tomemos o exemplo de “Avaliação de desempenho de funcionários por departamento e cursos de treinamento frequentados” para ver como os esquemas floco de neve e estrela são formados. 

Esquema estrela: Esta consulta envolve consultar a tabela de fatos que contém dados de avaliação de desempenho e juntá-la às tabelas de dimensões que representam departamentos, funcionários e cursos de treinamento. Essa tabela de fatos normalmente possui um relacionamento de chave estrangeira com tabelas de dimensões. Por exemplo, as tabelas de dimensões podem incluir dimensões de departamento (ID do departamento, gerente, nome, etc.), dimensões de funcionários (ID do funcionário, cargo, cargo, etc.) e dimensões do curso de treinamento (ID do curso, nome, duração). 

 O esquema em estrela é comumente usado para necessidades analíticas mais simples, onde a desnormalização é preferida por motivos de desempenho. 

Esquema de floco de neve: Em um esquema em floco de neve, as tabelas de dimensões são normalizadas em subdimensões, como hierarquia de departamentos, categorias de cursos de treinamento e detalhes de funcionários. As junções adicionais necessárias para acessar os dados normalizados retardam os tempos de execução. 

Esquema estrela vs. Esquema Snowflake: Escolhendo o esquema certo para sua organização 

Tanto o esquema em estrela quanto o esquema em floco de neve oferecem vantagens exclusivas, mas escolher o esquema certo para o data warehouse de sua empresa requer uma consideração cuidadosa. Aqui estão alguns fatores importantes que você deve ter em mente ao decidir entre um esquema em estrela e um esquema em floco de neve: 

Necessidades analíticas: Avalie os tipos de análises e consultas que seu negócio exige, considerando se elas tendem para hierarquias mais complexas ou análises simples e diretas. Se o seu negócio exige análises diretas com complexidade mínima, um esquema em estrela pode ser preferível devido à sua estrutura mais simples e menos operações de junção.  

Por outro lado, se suas análises envolverem hierarquias e relacionamentos complexos entre dimensões, um esquema em floco de neve poderá ser mais adequado por sua capacidade de representar esses relacionamentos intricados de maneira mais organizada.  

Escalabilidade: Considere os requisitos futuros de crescimento e escalabilidade para garantir que o esquema escolhido possa acomodar as mudanças nas necessidades de dados e escalar de forma eficaz. Para conjuntos de dados menores e consultas mais simples, esquemas em estrela estrutura desnormalizada tem melhor desempenho. Por outro lado, a abordagem normalizada do esquema floco de neve pode fornecer maior escalabilidade e flexibilidade para lidar com conjuntos de dados maiores e consultas mais complexas à medida que suas necessidades de dados aumentam ao longo do tempo. 

Volume de dados: Avalie o efeito de conjuntos de dados massivos nos custos e capacidades de armazenamento antes de fazer a seleção do esquema. O design desnormalizado do esquema em estrela pode levar a custos de armazenamento mais elevados devido à redundância, enquanto a estrutura normalizada de um esquema em floco de neve pode ajudar a otimizar a eficiência do armazenamento, reduzindo a redundância. Se os custos de armazenamento forem uma preocupação significativa, um esquema em floco de neve pode ser uma opção mais econômica para gerenciar grandes volumes de dados. 

Entenda seus dados: Analise a estrutura e a complexidade dos seus dados, incluindo as relações entre as diferentes análises. Isso ajudará a escolher o esquema certo para o seu negócio. Se seus dados apresentarem um alto grau de normalização e exigirem análise detalhada com relacionamentos muitos-para-muitos entre dimensões, um esquema em floco de neve poderá ser mais apropriado. No entanto, se seus dados forem relativamente simples e puderem ser representados com menos dimensões e relacionamentos diretos, um esquema em estrela poderá ser suficiente.

Gols: Determine se você precisa de insights rápidos ou detalhes abrangentes. Opte pelo esquema em estrela para relatórios rápidos e pelo esquema em floco de neve para análises detalhadas. Um esquema em estrela é adequado para relatórios mais rápidos e análises simples, tornando-o ideal para organizações que priorizam velocidade e agilidade na tomada de decisões. Por outro lado, um esquema em floco de neve oferece mais granularidade e detalhes, tornando-o adequado para organizações que exigem uma análise aprofundada e uma compreensão mais profunda dos seus dados. 

Conclusão 

O esquema em estrela e o esquema em floco de neve têm seus méritos e deméritos. Uma das razões pelas quais o esquema em estrela é mais comum é sua estrutura simplificada. Embora o esquema em estrela seja menos complexo e tenha uma execução de consulta mais rápida, ele pode resultar em redundância de dados e limitações de escalabilidade, que o esquema em floco de neve aborda por meio de sua normalização de tabelas de dimensão.  

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