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Star vs. Snowflake: Qual é a diferença entre essas duas arquiteturas de modelo?
No projeto de data warehouse, o esquema em estrela e o esquema em floco de neve são amplamente usados para diferentes necessidades de negócios e métodos de integração de dados. Embora ambos os modelos pertençam à categoria de modelagem dimensional, seu projeto estrutural e métodos de processamento de dados são significativamente diferentes. Essas diferenças também afetarão o desempenho, a manutenção e a compreensão da consulta final.
Conceitos básicos de arquitetura de modelo
Primeiro, vamos discutir a arquitetura estelar. A principal característica do modelo estrela é a sua simplicidade, com uma tabela de fatos no centro cercada por diversas tabelas de dimensões. Essa estrutura torna o processo de consulta relativamente simples e conveniente para os usuários obterem informações. Na arquitetura Snowflake, os dados serão normalizados, o que significa que a tabela de dimensões pode ser dividida em tabelas de subdimensões menores. Em geral, o modelo floco de neve resulta em consultas mais complexas, mas também reduz a redundância de dados.
Diferenças nos métodos de design
Em termos de métodos de design, ambos os modelos possuem etapas específicas. O modelo estrela primeiro seleciona um processo de negócio e depois define sua “granularidade”, determinando quais dimensões e fatos devem ser incluídos. Este processo enfatiza a clareza e a intuitividade do processamento comercial.
Ao estabelecer um modelo estrela, o foco está na concisão e clareza dos dados, tornando a extração e o uso de dados mais eficientes.
Em contraste, os modelos em floco de neve exigem mais consideração durante o processo de design. Conforme mencionado anteriormente, as dimensões são subdivididas em subdimensões, o que não apenas torna a estrutura de dados mais complexa, mas também pode afetar o desempenho da consulta. A compensação de qualidade é muitas vezes um equilíbrio entre as necessidades do negócio e os requisitos de desempenho.
Desempenho da consulta e custo de manutenção
Em termos de desempenho de consulta, o esquema em estrela geralmente tem melhor desempenho para consultas complexas. Como o relacionamento entre as dimensões é relativamente direto, são necessárias relativamente poucas operações de junção para encontrar os dados necessários de cada tabela de dimensões. Pesquisas relevantes apontam que isso melhorará significativamente a eficiência das consultas.
A razão pela qual o modelo estrela tem vantagens nas consultas é que sua estrutura é mais simples e o número de operações é menor.
No entanto, à medida que a quantidade de dados aumenta, algumas características do modelo floco de neve não podem ser ignoradas. Embora as operações de consulta possam ser mais lentas, podem ser mais vantajosas em termos de custos de manutenção a longo prazo devido à redução da redundância de dados. Isto exige que as empresas avaliem as vantagens e desvantagens destes modelos de acordo com as suas próprias necessidades.
Escalabilidade e necessidades futuras de dados
À medida que os requisitos de dados continuam a mudar, a escalabilidade tornou-se uma consideração importante para as empresas ao selecionar modelos. Os modelos em estrela, devido à sua estrutura mais intuitiva, tendem a ser mais vantajosos ao adicionar novas dimensões sem exigir alterações em grande escala na arquitetura geral.
A escalabilidade do modelo dimensional afetará diretamente a resposta da empresa às mudanças nas demandas do mercado.
Relativamente falando, a escalabilidade do modelo floco de neve requer mais considerações de design. À medida que as subdimensões aumentam, qualquer pequena alteração pode causar instabilidade na arquitetura geral. Portanto, as empresas precisam dar atenção suficiente ao crescimento esperado dos dados nos estágios iniciais do projeto.
O impacto da evolução tecnológica
Com o avanço da tecnologia de big data, os modelos estrela e floco de neve também enfrentaram novos desafios. Especialmente no Hadoop e em frameworks similares, os princípios básicos de estrelas e flocos de neve ainda se aplicam, porém, alguns ajustes precisam ser feitos dependendo das necessidades da tecnologia. Por exemplo, o sistema de arquivos do Hadoop é imutável e, portanto, requer considerações especiais no processamento do projeto.
Seja um modelo estrela ou um modelo floco de neve, a escolha entre eles tem impacto direto nas necessidades do negócio. Com o design certo, as empresas podem obter um gerenciamento de dados ideal e estabelecer uma boa base para expansão futura.
Depois de explorar esses modelos, você também está pensando em como escolher a arquitetura de dados mais adequada para sua empresa, a fim de apoiar o crescimento futuro?
