当讨论数据库中的星型模型和雪花模型时，通常是在谈论数据仓库设计中的两种主要结构。这两种模型在处理维度和事实数据之间的关系时有所不同。
星型模型（Star Schema）
星型模型是一种简单直观的数据仓库设计模型，具有以下特点：
- 主要由一个中心事实表（Fact Table）和与之关联的多个维度表（Dimension Tables）组成。
- 事实表包含与业务操作相关的度量和指标。
- 维度表包含描述事实表中数据的维度属性，如日期、地点、产品等。
- 通常以星型结构表示，事实表位于中心，周围是多个维度表，形成星型模式。
例子：
假设有一个销售数据仓库，主要包括以下表：
- Sales（事实表）： 包含销售数据，如销售额、数量等。
- Date（维度表）： 包含日期相关信息，如年份、月份、季节等。
- Product（维度表）： 包含产品相关信息，如产品名称、类别、型号等。
- Store（维度表）： 包含店铺信息，如店名、地址等。
在星型模型中，销售事实表是中心，维度表围绕在其周围，形成了星型结构。
雪花模型（Snowflake Schema）
雪花模型是星型模型的一种变体，其特点包括：
- 在维度表之间存在更多的规范化和归并，维度表会被进一步分解成更多的规范化维度表。
- 维度表之间存在更多的关联关系，形成了更多层次的关联结构，类似于“雪花”一样的多层结构。
例子：
以前述的销售数据仓库为例，雪花模型可能会对维度表进行进一步的规范化。比如，产品维度表中的产品类别可能被规范化为一个单独的类别表，产品表只包含类别 ID 而不是类别名称，类别名称存在于另一个规范化的类别表中。
对比：
- 星型模型相对简单直观，容易理解和维护，但在大型数据集中可能不够灵活。
- 雪花模型对数据进行更彻底的规范化，节省存储空间，并能更好地支持高度规范化的数据集，但相对复杂。
在实际场景中，选择使用星型模型还是雪花模型通常取决于数据量、性能需求以及需求的复杂性。
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