esquema de copo de nieve
En computación , un esquema de copo de nieve es un arreglo lógico de tablas en una base de datos multidimensional tal que el diagrama entidad-relación se parece a la forma de un copo de nieve . El esquema de copo de nieve está representado por tablas de hechos centralizadas que están conectadas a múltiples dimensiones . "Copo de nieve" es un método para normalizar las tablas de dimensiones en un esquema de estrella . Cuando está completamente normalizado a lo largo de todas las tablas de dimensiones, la estructura resultante se parece a un copo de nieve con la tabla de hechosen el centro. El principio detrás de la creación de copos de nieve es la normalización de las tablas de dimensiones mediante la eliminación de atributos de baja cardinalidad y la formación de tablas separadas. [1]
El esquema de copo de nieve es similar al esquema de estrella. Sin embargo, en el esquema de copo de nieve, las dimensiones se normalizan en varias tablas relacionadas, mientras que las dimensiones del esquema en estrella se desnormalizan con cada dimensión representada por una única tabla. Una forma de copo de nieve compleja surge cuando las dimensiones de un esquema de copo de nieve son elaboradas, tienen varios niveles de relaciones y las tablas secundarias tienen varias tablas principales ("bifurcaciones en el camino").
Los esquemas de estrella y copo de nieve se encuentran más comúnmente en almacenes de datos dimensionales y mercados de datos donde la velocidad de recuperación de datos es más importante que la eficiencia de la manipulación de datos. Como tal, las tablas en estos esquemas no están muy normalizadas y, con frecuencia, están diseñadas en un nivel de normalización por debajo de la tercera forma normal . [2]
La normalización divide los datos para evitar la redundancia (duplicación) al mover grupos de datos que se repiten comúnmente a tablas nuevas. Por lo tanto, la normalización tiende a aumentar la cantidad de tablas que deben unirse para realizar una consulta determinada, pero reduce el espacio requerido para almacenar los datos y la cantidad de lugares donde debe actualizarse si los datos cambian.
Desde el punto de vista del almacenamiento de espacio, las tablas dimensionales suelen ser pequeñas en comparación con las tablas de hechos. Esto a menudo niega los beneficios potenciales del espacio de almacenamiento del esquema de estrella en comparación con el esquema de copo de nieve. Ejemplo: un millón de transacciones de ventas en 300 tiendas en 220 países daría como resultado 1 000 300 registros en un esquema en estrella (1 000 000 registros en la tabla de hechos y 300 registros en la tabla dimensional donde cada país se enumeraría explícitamente para cada tienda en ese país). Un esquema de copo de nieve más normalizado con claves de países que hacen referencia a una tabla de países constaría de la misma tabla de hechos de 1 000 000 de registros, una tabla de tiendas de 300 discos con referencias a una tabla de países con 220 registros. En este caso, el esquema en estrella, aunque más desnormalizado, solo reduciría el número de registros en un factor (insignificante) de ~0.9998 (=[1,000,
Algunos desarrolladores de bases de datos se comprometen al crear un esquema de copo de nieve subyacente con vistas integradas que realizan muchas de las uniones necesarias para simular un esquema en estrella. Esto proporciona los beneficios de almacenamiento logrados a través de la normalización de dimensiones con la facilidad de consulta que proporciona el esquema en estrella. La contrapartida es que requerir que el servidor realice las uniones subyacentes automáticamente puede resultar en un impacto en el rendimiento al realizar consultas, así como en uniones adicionales a las tablas que pueden no ser necesarias para cumplir con ciertas consultas. [ cita requerida ]
