雪花比索引更好？

Question

这是问题，我有一个销售信息表，其中包含销售信息，其中包含（主键ID，产品名称，产品ID，商店名称，商店ID，销售日期）等列。我想进行分析，例如向上钻取并深入了解商店/产品/销售日期。

我正在考虑两种设计方案，

1. 在产品名称，产品ID，商店名称，商店ID，销售日期等列上创建单个索引;
2. 使用数据仓库雪花模型，将当前销售信息表视为事实表，并创建产品，商店和销售日期维度表。

为了获得更好的分析性能，我听说雪花模型更好。但是为什么它比数据库设计角度的相关列索引更好呢？

提前谢谢， 林

Answer 1

了解您的应用使用模式以及您要优化的内容非常重要。以下是有几个原因（其中有几个）选择其中一个。

规范化雪花PRO：

查询速度更快，磁盘和内存要求更低。由于每个标准化行只有短键而不是更长的文本字段，因此主要事实表变得更小。即使使用索引（除非查询可以由索引本身直接回答），通常也需要部分表扫描，而较小的数据意味着更少的磁盘读取和更快的访问。

更轻松的修改和更好的数据完整性。假设商店更改其名称。在雪花中，你改变了一行，而在一个大的非规范化表中，你必须在每次出现时都改变它，并且你经常会遇到拼写错误和同名的多个变体。

非规范化宽表PRO：

加载单个记录的速度更快。当您最常加载一条记录或少量记录时，将所有数据放在一行只会导致单个缓存未命中或磁盘读取，而在雪花中，数据库可能必须从不同磁盘位置的多个表中读取。这更像是NoSQL数据库如何存储与密钥相关联的“对象”。