雪花、星型模型对比

雪花、星型模型对比：

1、冗余：雪花模型符合业务逻辑设计，采用3NF设计，有效降低数据冗余；星型模型的维度表设计不符合3NF，反规范化，维度表之间不会直接相关，牺牲部分存储空间。

2、性能：雪花模型由于存在维度间的关联，采用3NF降低冗余，通常在使用过程中，需要连接更多的维度表，导致性能偏低；星型模型反三范式，采用降维的操作将维度整合，以存储空间为代价有效降低维度表连接数，性能较雪花模型高。

3、ETL：雪花模型符合业务ER模型设计原则，在ETL过程中相对简单，但是由于附属模型的限制，ETL任务并行化较低；星型模型在设计维度表时反范式设计，所以在ETL过程中整合业务数据到维度表有一定难度，但由于避免附属维度，可并行化处理。

大数据和传统关系型数据库的计算框架不一样，例如对比mapreduce和oracle，在mapreduce里面，每多一个表的关联，就多一个job。mapreduce的每个任务进来，要申请资源，分配容器，各节点通信等。有可能YARN调度时长大于任务运行时间，例如调度需要5秒才能申请到资源，而表之间的join只需要2秒。hive优化里面，要尽可能减少job任务数，也就是减少表之间的关联，可以用适当的冗余来避免低效的查询方式，这是和oracle等其他关系型数据库不同的地方。
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