इस पोस्ट में, हम स्टार स्कीमा (Star Schema) और स्नोफ्लेक स्कीमा (Snowflake Schema) के बीच अंतर को समझेंगे।
स्टार स्कीमा (Star Schema)
आयामों के पदानुक्रम एक आयामी टेबल (dimensional table) में संग्रहीत होते हैं।
इसमें एक फैक्ट टेबल (fact table) होती है जो आयाम टेबल्स (dimension tables) से घिरी होती है।
इस स्कीमा में, एक सिंगल जॉइन (single join) फैक्ट टेबल और किसी भी आयाम टेबल के बीच संबंध बनाता है।
यह एक सरल डेटाबेस डिजाइन है।
इसमें डेटा अतिरेक (data redundancy) के उच्च स्तर हैं।
क्यूब का प्रसंस्करण (processing of cube) तेज है।
एकल आयाम टेबल में समेकित डेटा (aggregated data) होता है।
यह एक डी-नॉर्मलाइज़्ड डेटा संरचना (de-normalized data structure) है।
क्वेरी अन्य स्कीमा की तुलना में तेजी से चलती हैं।
यह स्टार जॉइन क्वेरी ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीक (star join query optimization technique) का उपयोग करता है। इसलिए, क्वेरी अच्छा प्रदर्शन करती हैं।
टेबल्स को कई आयामों से जोड़ा जा सकता है।
स्नोफ्लेक स्कीमा (Snowflake Schema)
आयामों के पदानुक्रम अलग-अलग टेबल्स में विभाजित होते हैं।
एक फैक्ट टेबल एक आयाम टेबल से घिरी होती है जो बदले में अन्य आयाम टेबल्स से घिरी होती है।
डेटा लाने के लिए कई जॉइन (multiple joins) की आवश्यकता होती है।
इसका डेटाबेस डिजाइन जटिल है।
यह एक नॉर्मलाइज़्ड डेटा संरचना (normalized data structure) है।
इसमें निम्न-स्तरीय डेटा अतिरेक (low-level data redundancy) है।
डेटा अलग-अलग आयाम टेबल्स में विभाजित होता है।
स्कीमा में जटिल जॉइन के कारण क्यूब का प्रसंस्करण धीमा है।
इसे एक केंद्रीकृत फैक्ट टेबल का उपयोग करके दर्शाया जा सकता है, जो कई आयामों से जुड़ा नहीं हो सकता।
