SK和DW哪个表好
什么是SK和DW
SK(Snowflake Schema)是一种数据仓库的物理模型,它将维度数据仅一份,与事实表中的关联,得到一份Join所需数据的中间表,该中间表通常被称作粒度最细的事实表或事实表。DW(Data Warehouse)是一个大型的数据存储库,用于支持企业决策和业务分析。这种类型的数据仓库通常包含大量的数据和多个数据源,以便将来自不同系统的数据整合到一个单一的数据源中。
SK和DW的区别
虽然SK和DW功能类似,但它们之间有几个重要的区别。首先,SK是数据仓库的物理模型,它主要用于处理数据的结构和性能。而DW是一个数据存储库,它旨在提供数据的一致性和完整性。
其次,SK和DW的设计方法不同。在SK中,维度表主要用于存储与事实表相关的维度数据,然后将这些数据与事实表中的数据进行关联。而在DW中,数据是按主题或领域模型来组织的,这样可以更好地帮助企业理解和利用数据。
最后,SK和DW使用的查询语法也不同。由于SK和DW的设计目的不同,它们所使用的查询语句也不同。在具有SK的数据仓库中,查询通常使用多个JOIN语句来联接多个表。而在DW中,查询通常使用一种特殊的查询语言,例如OLAP查询语言。
SK和DW的优缺点
SK的优点包括:
能够快速查询大量数据,提供更好的查询性能。
可以大大减少数据冗余,减小数据存储量。
能够对数据进行更好的压缩,提高数据压缩比。
SK的缺点包括:
需要更多的复杂查询和JOIN操作,造成查询时间变长。
表与表之间的关联关系复杂,导致难以维护。
当数据更新较多时,由于需要经常生成中间表,导致性能难以保证。
DW的优点包括:
将数据在一个单一的数据源中进行整合,保证数据的一致性和完整性。
能够更好地支持企业决策和业务分析。
能够更好地适应企业的不断变化的需求。
DW的缺点包括:
对于需要小批次或实时处理的数据,DW可能不太适用。
需要更多的存储空间和硬件资源来支持查询。
更新数据时,由于需要更新大量的索引,可能会导致性能下降。
结论
SK和DW都有其优点和缺点,因此应该根据实际需求选择具体的方案。如果需要快速查询大量数据并且关联关系较为复杂,可以考虑使用SK。如果需要更好地支持企业决策和业务分析,并且能够更好地适应企业变化的需求,则应该选择DW。