database - 雪花比索引好？

Question

这是问题所在，我有一个包含销售信息的销售信息表，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。我想做分析，比如向上钻取和向下钻取商店/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独的索引；
2. 使用数据仓库雪花模型，将当前销售信息表作为事实表，创建产品、店铺、销售日期维度表。

为了有更好的分析性能，听说雪花模型更好。但是为什么从数据库设计的角度来看它比相关列上的索引更好呢？

提前谢谢， 林

Answer 1

了解您的应用程序使用模式以及您想要优化的内容很重要。以下是选择其中一个的几个原因（其中有很多）。

标准化雪花 PRO：

更快的查询和更低的磁盘和内存要求。由于每个规范化的行只有短键而不是较长的文本字段，因此您的主事实表变得更小。即使使用了索引（除非查询可以由索引本身直接回答），通常也需要进行部分表扫描，较小的数据意味着更少的磁盘读取和更快的访问。

更容易修改和更好的数据完整性。假设一家商店更改了名称。在雪花中，您更改一行，而在大型非规范化表中，每次出现时都必须更改它，并且您经常会遇到拼写错误和同名的多个变体。

非规范化宽表 PRO：

更快的单条记录加载。当您通常只加载一条记录或少量记录时，将所有数据放在一行中只会导致一次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中的多个表中读取地点。这更像是 NoSQL 数据库如何存储与键关联的“对象”。