Estrela vs. Floco de Neve: Qual Modelo Multidimensional Escolher para seu Data Warehouse?

últimas postagens

O modelo multidimensional é desenvolvido para criar uma estrutura para sistemas de data warehouse.

O propósito principal desses modelos é satisfazer as necessidades de bancos de dados extensos, criados para análises (OLAP).

Essa metodologia é utilizada para organizar os dados no banco de dados, proporcionando uma disposição clara do conteúdo. O modelo possibilita que os usuários formulem perguntas relacionadas a negócios ou tendências de mercado.

Adicionalmente, um modelo multidimensional representa os dados em formato de cubos, que viabilizam a visualização e modelagem de dados sob várias perspectivas e dimensões.

Existem três tipos principais, embora muitos confundam os modelos estrela e floco de neve. Isso torna desafiador escolher o modelo mais adequado.

Se você se identifica com essa situação, vamos analisar as distinções entre os modelos estrela e floco de neve, começando por suas definições e compreendendo seus benefícios, desafios, diagramas e particularidades.

O Que é um Modelo Multidimensional?

Modelo (Schema) refere-se à descrição lógica de um banco de dados completo e data marts. Inclui os nomes dos registros e suas descrições, englobando agregados e itens de dados associados.

Um banco de dados geralmente emprega um modelo relacional para descrição, enquanto um sistema de data warehouse utiliza um modelo Schema.

O modelo multidimensional pode ser especificado com a Linguagem de Consulta de Mineração de Dados (DMQL).

Para definir os data marts e data warehouses, ele usa duas primitivas: definição de dimensão e definição de cubo.

O modelo multidimensional emprega diferentes tipos de modelos de schema. Eles são:

Modelo em estrela
Modelo em floco de neve
Modelo em galáxia

Vamos agora analisar o que são os modelos estrela e floco de neve.

Estrela vs. Floco de Neve: O que São?

O Que é o Modelo Estrela?

Um modelo em estrela é um modelo de armazenamento de dados e inteligência de negócios que utiliza uma única tabela de fatos para registrar dados mensurados e transacionais. Ele também usa diversas tabelas dimensionais menores para armazenar atributos sobre dados de negócios.

Seu nome deriva de sua estrutura. Assim como uma estrela, a tabela de fatos ocupa o centro do diagrama, enquanto as tabelas dimensionais menores se projetam como ramificações da tabela central, formando uma estrutura similar a uma estrela.

Cada modelo em estrela é composto por uma única tabela de fatos, mas várias tabelas dimensionais menores. As tabelas de fatos incluem dados específicos e mensuráveis que necessitam de análise, como desempenho registrado, dados financeiros ou registros de vendas. Eles podem ser instantâneos de dados históricos ou transacionais.

Além disso, o modelo estrela é o mais simples e fundamental entre os modelos de data warehouses e data marts. É eficaz no processamento de consultas básicas. O modelo estrela geralmente suporta inteligência de negócios, consultas ad hoc, aplicativos analíticos e cubos de processamento analítico online.

O modelo estrela também suporta contagem, média, soma e outras agregações de diversos registros. Os usuários podem filtrar e agrupar facilmente as agregações por dimensões. Por exemplo, os usuários podem gerar consultas como “encontrar todos os registros de vendas em junho” ou “analisar a receita total do escritório XYZ em 2022”.

O Que é o Modelo Floco de Neve?

Um modelo floco de neve é um modelo de dados multidimensional que também pode ser conhecido como uma extensão do modelo estrela. Isso ocorre porque as tabelas de dimensão no modelo floco de neve são divididas em subdimensões.

Um modelo é considerado floco de neve se uma ou mais tabelas de dimensão não se conectam diretamente à tabela de fatos, mas sim por meio de outras tabelas de dimensão.

O “snowflaking” é um processo que normaliza as tabelas de dimensão em um modelo estrela. Quando você normaliza todas as tabelas de dimensão, a estrutura resultante se assemelha a um floco de neve, com uma tabela de fatos no centro.

Em termos simples, o modelo floco de neve consiste em uma tabela de fatos no centro do modelo, que está conectada a tabelas de dimensão, que por sua vez estão ligadas a outras tabelas de dimensão. Este modelo é usado para melhorar o desempenho das consultas.

O modelo é criado para consultas rápidas e flexíveis em relações e dimensões complexas. É útil para relações de um-para-muitos e muitos-para-muitos entre múltiplos níveis de dimensões.

Devido a uma maior aderência aos padrões de normalização, há uma maior eficiência no armazenamento. No entanto, a redundância de dados é insignificante, e o desempenho é inferior em comparação com modelos de dados desnormalizados, como o modelo estrela.

Estrela vs. Floco de Neve: Como Funcionam?

Como Funciona um Modelo Estrela?

A tabela de fatos no centro do modelo estrela armazena dois tipos de informações: valores numéricos e atributos de dimensão. Vamos analisá-los com um exemplo de banco de dados de vendas.

Os valores numéricos são exclusivos para cada linha e ponto de dados. Eles não se correlacionam ou se relacionam com dados armazenados em outra linha. São fatos sobre uma transação específica, como valor total, quantidade do pedido, hora exata, lucro líquido, ID do pedido, etc.
Os valores de atributo dimensional não armazenam dados diretamente, mas armazenam valores de chave estrangeira para a linha em uma tabela dimensional. Diferentes linhas na tabela central farão referência a essas informações, como valor dos dados, ID do funcionário de vendas, ID da filial, ID do produto, etc.

As tabelas de dimensão sempre armazenam informações de apoio da tabela de fatos. Cada tabela dimensional está relacionada a uma coluna de uma tabela de fatos com um valor dimensional, e armazena dados adicionais sobre esse valor.

Exemplo: A tabela de dimensões do funcionário usa o ID do funcionário como valor-chave e também contém informações como nome, sexo, endereço e número de telefone. De forma similar, uma tabela de dimensões do produto armazena informações como nome do produto, cor, data de lançamento, custo de fabricação, etc.

Como Funciona um Modelo Floco de Neve?

Imagine um modelo floco de neve com uma caixa central e diferentes conexões dessa caixa para pontos diversos. Para gerenciar data marts e data warehouses, o design do modelo floco de neve entra em ação.

Ele é similar ao modelo estrela, mas com pequenas alterações. Diferente do modelo estrela, o modelo floco de neve estende suas tabelas de subdimensão, que estão vinculadas às tabelas de dimensão.

O objetivo principal desse modelo é normalizar as informações desnormalizadas do modelo estrela. Assim, ele pode resolver problemas comuns associados ao modelo estrela.

No núcleo do modelo, você encontrará uma tabela de fatos vinculada às informações contidas nas tabelas de dimensão. Essas tabelas, por sua vez, irradiam para tabelas de subdimensão que possuem informações detalhadas que descrevem as informações da tabela de dimensão.

Exemplo: O modelo floco de neve contém uma tabela de fatos de vendas e tabelas de localização da loja, linha, família, produto e dimensão de tempo. As dimensões de mercado consistem em duas tabelas de dimensão, com a loja como tabela de dimensão primária e a localização da loja como tabela de subdimensão. A dimensão do produto tem três tabelas de subdimensão, com uma tabela de subdimensão para produto, linha e família.

Estrela vs. Floco de Neve: Características

Características do Modelo Estrela

O modelo estrela pode filtrar dados normalizados para atender às necessidades de armazenamento de dados. Uma chave exclusiva é gerada a partir das informações associadas a cada tabela de fatos para identificar cada linha.
Ele proporciona cálculos e agregações rápidos, como a receita obtida e o total de itens vendidos ao final de cada mês. Esses detalhes podem ser filtrados de acordo com as necessidades, construindo as consultas adequadas.
É a medição de eventos que inclui valores numéricos finitos, que consistem na chave estrangeira. Essas chaves estão relacionadas às tabelas dimensionais. Existem diversos tipos de tabelas de fatos que são construídas com valores em um nível atômico.
A tabela de fatos da transação contém dados sobre eventos específicos, como vendas e feriados.
Os fatos de registro incluem determinados períodos, como informações da conta ao final do ano ou a cada trimestre.
A tabela dimensional fornece dados detalhados sobre atributos ou registros encontrados na tabela central.
O usuário pode projetar sua própria tabela de acordo com suas necessidades.
Você pode usar o modelo estrela para acumular tabelas de instantâneos.

Características do Modelo Floco de Neve

O modelo floco de neve necessita de pouco espaço em disco.
Este modelo é simples de implementar devido às suas tabelas de dimensões separadas e principais.
As tabelas de dimensão contêm pelo menos dois atributos para definir informações em vários níveis.
Devido a múltiplas tabelas, o desempenho é baixo em comparação com o modelo estrela.
O modelo floco de neve tem o mais alto nível de integridade de dados e baixa redundância devido à normalização.

Estrela vs. Floco de Neve: Vantagens

Vantagens do Modelo Estrela

O modelo estrela é a forma mais simples entre os modelos de data mart.
Possui uma lógica de relatório simples. Essa lógica está implícita dinamicamente.
Ele é desenvolvido usando cubos de alimentação aplicados através do Processo de Transação Online para que os cubos funcionem de maneira eficaz e eficiente.
O modelo estrela é formado com lógica simples e consultas fáceis de extrair do processo transacional.
Oferece desempenho aprimorado para aplicativos de relatórios.
Ele é implementado para controlar a recuperação rápida de dados.
As informações filtradas e selecionadas podem ser facilmente aplicadas em diversos casos.

Vantagens do Modelo Floco de Neve

O modelo estrela é utilizado para melhorar o desempenho das consultas devido a menos requisitos de armazenamento em disco.
Oferece maior escalabilidade nas relações entre componentes e níveis de dimensão.
É mais fácil de manter.
O modelo estrela oferece recuperação rápida de dados.
É um modelo de dados comum e simples para armazenamento de dados.
Auxilia a melhorar a qualidade dos dados.
Os dados estruturados reduzem as questões de integridade de dados.

Estrela vs. Floco de Neve: Limitações

Limitações do Modelo Estrela

Apresenta um alto estado de desnormalização e falta de integridade. Todo o processo entrará em colapso se o usuário não atualizar os dados. A segurança e proteções também são limitadas. Além disso, o modelo estrela não é tão flexível quanto o modelo analítico. Ele não suporta eficientemente múltiplas relações.

Limitações do Modelo Floco de Neve

A principal limitação que você encontrará com o Snowflake são os esforços adicionais de manutenção devido ao número crescente de tabelas de pequenas dimensões. Muitas consultas complexas dificultam a localização dos dados necessários. Adicionalmente, o tempo de implementação é alto devido ao maior número de tabelas. Este modelo também é rígido e exige maiores custos de manutenção.

Estrela vs. Floco de Neve: Diferenças

Estrela e Floco de neve são tipos de modelo multidimensional, mas possuem estruturas e propriedades diferentes. O primeiro tem a forma de uma estrela, e o segundo se assemelha a um floco de neve, o que define seus nomes.

No modelo estrela, apenas uma junção cria uma relação entre a tabela de fatos central e as tabelas de dimensões laterais. Por outro lado, no modelo floco de neve, diversas junções são necessárias para vincular as tabelas de dimensão.

O modelo estrela geralmente é usado quando você tem menos linhas na tabela de dimensões, enquanto o modelo floco de neve é usado quando a tabela de dimensões é relativamente grande.

O diagrama abaixo diferencia os dois modelos e como as tabelas de dimensões e a tabela de fatos estão vinculadas em modelos distintos.

Parâmetros	Modelo em Estrela	Modelo Floco de Neve
Espaço em disco	O modelo em estrela usa mais espaço em disco.	O modelo floco de neve usa menos espaço em disco.
Redundância de dados	Tem alta redundância de dados.	Tem baixa redundância de dados.
Normalização	As tabelas de dimensão são desnormalizadas, o que significa repetir o mesmo valor dentro da tabela.	As tabelas de dimensão são totalmente normalizadas.
Desempenho da consulta	Leva um tempo mínimo para executar as consultas, resultando em melhor desempenho.	Leva mais tempo do que o modelo em estrela para a execução da consulta, tornando-o menos eficiente.
Complexidade da consulta	A complexidade da consulta é baixa.	A complexidade da consulta é maior que o modelo em estrela.
Manutenção	Devido à alta redundância de dados, manter o modelo em estrela é um pouco difícil.	Devido à baixa redundância de dados, é fácil manter e alterar o modelo floco de neve.
Integridade dos dados	A integridade dos dados é alta porque os dados são armazenados de forma redundante, onde existem diversas cópias nas tabelas de dimensão.	A integridade dos dados é baixa, pois normaliza completamente as tabelas de dimensão.
Hierarquias	As hierarquias para as tabelas de dimensão no modelo em estrela são armazenadas na tabela de dimensão.	As hierarquias são divididas em tabelas de dimensão separadas.
Design do banco de dados	Tem um design de banco de dados simples.	Tem um design de banco de dados muito complexo.
Tabela de fatos	Várias tabelas de dimensão cercam uma tabela de fatos.	A tabela de fatos é cercada por tabelas de dimensão, que também são cercadas por tabelas de subdimensão.
Configuração do modelo	O modelo estrela é fácil de projetar e configurar, pois as relações diretas os representam.	O modelo floco de neve é um pouco complexo de configurar.
Processamento de cubos	O processamento de cubos é mais rápido.	Devido à junção complexa, o processamento de cubos é um pouco lento.
Chaves estrangeiras	Tem um número mínimo de chaves estrangeiras.	Tem o número máximo de chaves estrangeiras.

Conclusão

Os modelos Estrela e Floco de Neve são úteis em diferentes setores. Portanto, decidir qual o melhor entre eles depende dos seus requisitos.

O modelo floco de neve é uma extensão do modelo estrela, que normaliza as tabelas de dimensão do modelo estrela.

O modelo estrela é simples no design, executa consultas mais rapidamente e a configuração é fácil. Por outro lado, o modelo floco de neve é mais fácil de manter, ocupa menos espaço em disco e é menos propenso a problemas de integridade de dados.

Portanto, um modelo estrela pode ser a melhor opção se você precisar de um design simples, menos chaves estrangeiras e processamento de cubo mais rápido. Mas, se você precisar de menos espaço em disco, baixa integridade de dados e baixa manutenção, o modelo floco de neve pode ser mais adequado.

Você também pode explorar algumas das melhores soluções de banco de dados gráfico.