数据产品求职面试过程中，经常会被问到数据仓库相关的知识，尤其是对于数据资产管理与数据治理方向，可以说是必答题，其中一个高频的问题就是对数仓建模理论知识的了解，比如，数据仓库分层理论以及常用的建模方法，星型模型和雪花模型有什么区别，各种有何优劣势，适用场景是什么等。
一、星型模型
星型模型中有一张事实表，以及零个或多个维度表，事实表与维度表通过主键外键相关联，维度表之间没有关联，当所有维表都直接连接到“ 事实表”上时，整个图解就像星星一样，故将该模型称为星型模型。星形模型是最简单，也是最常用的模型。由于星形模型只有一张大表，因此它相比于其他模型更适合于大数据处理。其他模型可以通过一定的转换，变为星形模型。星型架构是一种非正规化的结构，多维数据集的每一个维度都直接与事实表相连接，不存在渐变维度，所以数据有一定的冗余，如在地域维度表中，存在国家 A 省 B 的城市 C 以及国家 A 省 B 的城市 D 两条记录，那么国家 A 和省 B 的信息分别存储了两次，即存在冗余。星型模型是数据仓库设计中使用的一种常见模型，其结构类似于一颗星星，由一个中心的事实表(Fact Table)和围绕在其周围的多个维度表(Dimension Table)组成。事实表包含业务过程中的度量值(如销售额、数量等)，而维度表则包含用于描述这些度量值的上下文信息(如时间、地点、产品等)。
优点：
简化查询：由于模型结构简单，查询逻辑较为直接，能够快速响应查询需求。
简化业务报表逻辑：与高规范化的事务模型相比，星型模型简化了业务报表的生成逻辑。
提升查询性能：对于只读报表类应用，星型模型能够显著提升查询性能。
便于向立方体提供数据：星型模型被广泛用于高效地建立OLAP立方体，几乎所有的OLAP系统都支持这种模型。
缺点：
数据完整性不足：一次性地插入或更新操作可能会造成数据异常，而在规范化模型中这种情况是可以避免的。
灵活性不足：星型模型更偏向于特定目的的数据视图，对于全面的数据分析支持不够灵活。
难以支持多对多关系：星型模型不自然地支持业务实体之间的多对多关系，需要额外的桥接表。
应用案例：
以电商数据仓库建设为例，星型模型可以应用于销售数据分析。例如，事实表可以记录每笔交易的销售金额、数量等信息，而维度表则包括时间维度(如交易日期)、产品维度(如产品ID、产品名称)、客户维度(如客户ID、客户姓名)等。通过星型模型，可以方便地查询和分析不同时间段、不同产品、不同客户的销售情况。
二、雪花模型
雪花模型是星型模型的一种扩展，它通过进一步规范化维度表来减少数据冗余和节省存储空间。在雪花模型中，维度表被分解为多个相关的子表，每个子表包含维度的一个子集，从而形成一个类似于雪花的结构。当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上时，其图解就像多个雪花连接在一起，故称雪花模型。雪花模型是对星型模型的扩展。它对星型模型的维表进一步层次化，原有的各维表可能被扩展为小的维度表，形成一些局部的 " 层次 " 区域，这些被分解的表都连接到主维度表而不是事实表。如图，将地域维表又分解为国家，省份，城市等维表。
优点：
减少数据冗余：通过规范化处理，雪花模型减少了数据冗余，提高了存储效率。
数据一致性好：由于减少了数据冗余，更新和维护数据变得更加容易，降低了数据不一致的风险。
缺点：
查询复杂：由于维度表之间的连接增多，查询操作变得更加复杂，可能会影响查询性能。
性能可能受影响：在处理大量数据时，频繁的表连接操作可能会影响查询性能。
应用案例：
雪花模型可以应用于更加复杂的数据分析场景。例如，对于产品维度，可以将其拆分为产品基本信息表、产品类别表、产品供应商表等多个子表。这样，在查询产品相关信息时，可以通过连接这些子表来获取更详细的数据，同时减少数据冗余。
三、星座模型
星座模型是一种多维数据结构，它将一个维度分解成多个表来实现，每个表包含一个维度的不同层次。这种模型允许用户根据具体需求自由组合维度，进行灵活的数据分析。星座模型是由星型模型延伸而来，星型模型是基于一张事实表而星座模式是基于多张事实表，并且共享维度表信息，这种模型往往应用于数据关系比星型模型和雪花模型更复杂的场合。星座模型需要多个事实表共享维度表，因而可以视为星形模型的集合，故亦被称为星系模型
优点：
结构清晰：通过规范化维度表，星座模型使数据仓库的结构更加清晰易懂，便于维护和管理。
灵活性高：允许用户根据具体需求自由组合维度，进行灵活的数据分析。
存储效率高：通过减少冗余数据来提高存储效率。
缺点：
数据更新复杂：由于维度的规范化，当需要更新维度数据时，需要同时更新多张表，增加了数据更新的复杂性。
查询性能不稳定：在某些情况下，由于多张表之间的关联操作，星座模型可能导致查询性能不稳定。
应用案例：
星座模型可以应用于具有复杂维度层次的数据分析场景。例如，对于产品维度，可以将其拆分为产品类别、产品子类别、产品等多个层次。这样，在查询产品相关信息时，可以根据需要选择不同的层次进行组合查询，从而获得更详细和灵活的分析结果。
