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。