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No modelo de flocos de neve acontece a normalização das tabelas e consequentemente a redundância é eliminada, logo :
Os esquemas em estrela e em flocos de neve são dois modelos multidimensionais comuns. Dadas as suas características, o modelo em flocos de neve aumenta DIMINUI a redundância de dados e, por isso, aumenta DIMINUI o espaço utilizado em disco.
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- Modelo Estrela: Mais simples de entender, nesse modelo todas as dimensões relacionam-se diretamente com a fato.
- Modelo Floco de Neve:Visa normalizar (diminui a redundância) o banco, esse modelo fica mais complicado do analista entender, nele temos dimensões auxiliares.
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O modelo em flocos de neve DIMINUI a redundância, pois este esquema normaliza, para a 3FN, todas as tabelas dimensão. Portanto, como são normalizadas, diminui o espaço utilizado em disco.
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MODELO ESTRELA (STAR):
-1 (uma) Tabela Fato (central) e N Tablas Dimensão;
-Simplicidade do modelo;
-Performance
-O esquema estrela é basicamente uma tabela de fatos central conectada a várias tabelas dimensão em um relacionamento 1:N, sendo uma única tabela para cada dimensão;
-São desnormalizadas, isto é, possuem dados relevantes;
obs1: a tabela fato é normalizada e contem chave estrangeira (FK).
obs2: todas as tabelas dimensões relacionanam-se com a tabela fato
obs3: as tabelas dimensões devem conter TODAS as descrições que são necessárias para definir uma classe como produto.
MODELO FLOCO DE NEVES (SNOW FLAKE):
-O Esquema Floco de Neves é basicamente uma tabela de fatos central conectada a várias tabelas de dimensão, sendo possível haver várias tabelas para cada dimensão;
-Reduz espaço em disco por conta de sua NORMALIZAÇÃO, que vai até a 3ª FN (Forma Nominal);
-Resultado da decomposição de uma ou mais Tabela Dimensão (Normalizadas até a 3ª FN);
-Em contraste com o Esquema Estrela, apresenta consultas mais complexas, mais lentas, PORÉM com manutenção mais fácil;
-Ocupa menos espaço para armazenamento;
obs1: as tabelas dimensões relacionam-se com a tabela fatos, PORÉM algumas dimensões relacionam-se entre elas.
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ERRADO
Floco de Neve---> Normalizado
+ normalizado /normalização= mau desempenho para consultas
(-) normalizado/desnormalização = Bom desempenho para consultas
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Errado
Floco de Neve é normalizado, portanto, evita a redundância de dados.
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Floco de neve (normalizado, menos redundância, ocupa menos espaço no disco); Estrela (desnormalizado, mais redundância, ocupa mais espaço no disco)
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Gabarito: errado
Estrela: desnormalizada
dados não normalizados -> maior espaço de armazenamento, maior desempenho (velocidade) de acesso;
Floco de neve -> normalizada
dados normalizados -> menor espaço de armazenamento, pior desempenho para acesso;
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No Modelo Estrela os dados estão desnormalizados, isto é, estão redundantes e replicados, logo não há economia de espaço.
- O Modelo Snowflake acrescenta graus de normalização às tabelas de dimensões, eliminando redundâncias. No entanto, como os dados estão normalizados, as consultas são mais complexas e a obtenção de informações será menos eficientes do que no Modelo Estrela. Esse modelo fornece explicitamente suporte a hierarquias de atributos.
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Quem aumenta a redundância é o esquema estrela, já que se reduz a quantidade de relações, concentrando os dados na tabela fato e nas tabelas dimensões ao redor da fato.