Vergleich des Star-Schemas und des Snowflake-Schemas
Was Dich in diesem Blogbeitrag erwartet? Die Bedeutung der beiden Datenbankmodelle Star-Schemas und des Snowflake-Schemas im Kontext von Datenanalyse und Datenspeicherung
Für die Arbeit mit Datenbanken ist die Erstellung von optimierten Datenmodellen unverzichtbar, wenn Speichereffizienz, Leistung und ein schneller Datenabruf das Ziel sind.
Das Star- und das Snowflake-Schema genießen die weiteste Verbreitung, wenn es um Modellierungen mehrdimensionaler Datenräume geht, wie sie für das Data Warehouse typisch sind.
Erfahre in diesem Blog, was die Ansätze unterscheidet und welches Schema für welchen Einsatzbereich besser geeignet ist.
Star-Schema: Der Klassiker der Datenmodellierung
Was ist das Star-Schema?
Das Star Schema ist eine Methode, um Daten in einer Datenbank zu organisieren. Seinen Namen verdankt der sternförmigen Anordnung der Dimensionstabellen außen um die Faktentabelle in der Mitte (siehe auch Star-Schema Abbildung).
In einem Star Schema gibt es zwei wichtige Dinge: Dimensionen und Fakten.
Dimensionen sind wie Kategorien oder Gruppen für die Daten. Zum Beispiel können wir eine Dimension für Produkte haben. In dieser Dimension können wir verschiedene Informationen über Produkte speichern, wie ihren Namen, ihre Farbe und ihren Preis.
Fakten sind wie Antworten auf Fragen über die Daten. Sie zeigen uns zum Beispiel, wie viele Produkte verkauft wurden oder wie viel Geld damit verdient wurde. Diese Fakten sind mit den Dimensionen verbunden.
Das Star Schema hilft uns dabei, große Mengen von Daten leicht zu verstehen und zu analysieren. Es macht die Datenbank strukturiert und organisiert, so dass wir Informationen schnell finden können.
Zusammenfassend gesagt, ist das Star Schema eine Methode, um Daten in einer Datenbank zu organisieren. Es verwendet Dimensionen, um die Daten zu kategorisieren, und Fakten, um Fragen über die Daten zu beantworten. Das Star Schema hilft uns dabei, Daten besser zu verstehen und zu analysieren.
Star Schema vs. Snowflake Schema | Was ist ein Star-Schema? | Fakt vs. Dimensionstabelle
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Diese Folge ist kein typischer Exkurs in die Theorie. Wir sprechen darüber, wie diese Modelle in der echten Welt funktionieren, wo sie glänzen und warum sie manchmal auch an ihre Grenzen stoßen. Du erfährst, wie eine kluge Datenstrategie die Performance Deiner Analysen nicht nur verbessert, sondern revolutioniert.
Für IT-Experten und Data Warehouse Teams bieten wir tiefe Einblicke in die Praxis. Doch auch wenn Du in der Geschäftsleitung oder einem Fachbereich bist und denkst, dieses Thema sei zu technisch, lade ich Dich ein: Bleib dabei. Verstehen, wie Deine Daten organisiert sind, und warum bestimmte Modelle gewählt werden, kann Dir helfen, bessere Entscheidungen zu treffen und Deinem Unternehmen einen echten Vorteil zu verschaffen.
Die Vorteile des Star-Schemas
Bei diesem Datenmodell gehört die Normalisierung nicht zu den Zielen, sondern die effizientere Gestaltung der Leseoperationen. Damit gehen Nachteile einher wie das potenzielle Auftreten von Anomalien. Grundsätzlich besteht hier ein Tradeoff zwischen der Leistung und dem Speicherbedarf. Das Star-Schema setzt den Akzent auf die Performance, die resultierenden Datenbanken gehen dafür mit dem Speicher verschwenderischer um.
Beispiele aus der Praxis für den Einsatz des Star-Schemas
Im Rahmen von Data Warehouse-Anwendungen (Hier geht es zu unserer Data Warehouse Software) hat sich das Star-Schema in der Praxis durchsetzen können. Das liegt an der Einfachheit und guten Nachvollziehbarkeit dieses Schemas. Bei Bedarf kannst Du es an veränderte Anforderungen flexibel anpassen oder erweitern. Das ist beim Snowflake-Schema nicht in gleichem Maße möglich.
Wenn Du willst, kannst Du das Star-Schema später noch zum Snowflake-Schema erweitern. Der Übergang zwischen beiden Ansätzen ist fließend. Dazu ist es notwendig, neue Tabellen zu erstellen mit voneinander abhängigen Attributen, um die dritte Normalform (3NF) herzustellen.
Möglich ist auch, das Star-Schema um zusätzliche Faktentabellen zu erweitern. In diesem Fall bekommst Du ein sogenanntes Galaxy-Schema.
Snowflake-Schema: Die erweiterte Datenmodellierung
Was ist das Snowflake-Schema?
Der entscheidende Unterschied zwischen Star-Schema und Snowflake-Schema besteht darin, dass in letzterem Falle jede Ausprägung einer Dimension im Modell ihre eigene Tabelle erhält.
Dadurch lässt sich die Entstehung von Redundanzen verhindern, wie sie für das Star-Schema typisch ist.
Im Ergebnis erhältst Du kleinere und besser strukturierte Datenmengen. Der Tradeoff besteht hier zwischen Redundanz und Komplexität. Sie vermeiden mit dem Snowflake-Schema zwar die Anomalien, dafür musst Du in Deiner Datenbank mit einer höheren Komplexität umgehen.
Die Vorteile des Snowflake-Schema
Die Erstellung mehrstufiger Dimensionstabellen führt schnell zu einer starken Verästelung des Schemas, die an die Struktur einer Schneeflocke erinnert.
Damit einher geht das Erfordernis für Join-Abfragen, um die entstandenen Tabellen wieder miteinander verknüpfen zu können. Zu den wesentlichen Nachteilen des Schemas gehört daher die Verlängerung der Abfragezeiten.
In der Praxis ist es häufig nicht möglich, beide Ansätze klar voneinander zu trennen. Das liegt an der Vielzahl an Abarten und Varianten, die von beiden Modellen existieren.
Beispiele aus der Praxis für den Einsatz des Snowflake-Schemas
Für den praktischen Nutzer in den Unternehmen stellt sich die Frage, welches Schema für Analyseaufgaben im Bereich Business Intelligence besser geeignet ist.
Wenn für Dich die Einfachheit der SQL-Abfragen im Vordergrund steht, ist das Star-Schema sicherlich vorteilhaft. Da weniger Fremdschlüssel vorhanden sind, lassen sich Abfragen mit einer höheren Geschwindigkeit durchführen. Die Konzeptionierung ist insgesamt einfacher und daher für den Anwender leichter nachvollziehbar.
Wenn Du hingegen bei Deinen Analysen auf Probleme mit doppelten Daten stößt, ist das Snowflake-Schema eventuell die bessere Wahl. Denn dieses Modell kannst Du normalisieren. Du muss jedoch Nachteile in Form längerer Join-Ketten in den SQL-Abfragen in Kauf nehmen.
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Star-Schema vs. Snowflake Schema – Der Vergleich
| Kriterium | Star-Schema | Snowflake-Schema |
|---|---|---|
| Struktur | Einfacher und denormalisierter. Ein Faktentabelle in der Mitte, umgeben von Dimensionstabellen. | Komplexer und normalisierter. Ein Faktentabelle in der Mitte, umgeben von Dimensionstabellen, die in kleinere Untertabellen aufgeteilt sind. |
| Performanz | In der Regel schneller, weil weniger Joins benötigt werden. | Kann langsamer sein, da mehr Joins benötigt werden, um auf die notwendigen Daten zuzugreifen. |
| Speicherplatz | Benötigt mehr Speicherplatz, da Daten denormalisiert sind und Duplikate existieren können. | Benötigt weniger Speicherplatz, da Daten normalisiert sind und Duplikate reduziert werden. |
| Einfachheit der Abfragen | Einfacher zu verstehen und zu schreiben, da weniger Joins benötigt werden. | Komplexer, da mehr Joins und eine tiefere Kenntnis der Struktur erforderlich sind. |
| Flexibilität | Geringer, da Änderungen an den Dimensionstabellen die Faktentabelle beeinflussen können. | Höher, da Änderungen an den Untertabellen die Haupttabellen weniger wahrscheinlich beeinflussen. |
| Datenaktualisierung | Einfacher, da die Daten weniger normalisiert sind. | Komplexer, da die Daten stärker normalisiert sind. |
Entscheidungshilfe: Wann sollst Du welches Schema wählen?
Die Wahl des geeigneten Datenbankschemas hängt von einer Reibe von Kriterien ab. Diese umfassen die Art der Daten, die Du speichern möchtest, die Anzahl der Joins, die Du normalerweise für Deine Abfragen benötigst, die benötigte Speichergröße, die Flexibilität und Einfachheit, die Du bei der Durchführung von Datenaktualisierungen benötigst, sowie die spezifischen Anforderungen und Ziele Deinen Deiner Fachbereiche.
Das Star-Schema eignet sich gut für Situationen, in denen die Datenanforderungen einfach und die Abfragen relativ flach sind, z.B. bei bestimmten Arten von Berichterstattungen oder Analysen. Wenn Sie viele Aggregationen oder analytische Abfragen durchführen, ist das Star-Schema aufgrund seiner Leistung und Einfachheit oft eine gute Wahl.
Das Snowflake-Schema andererseits ist in Situationen nützlich, in denen die Datenanforderungen komplexer sind und Sie möglicherweise tiefere Abfragen mit mehreren Ebenen durchführen müssen. Es ist auch vorteilhaft, wenn Du den Speicherplatz minimieren und Datenredundanz vermeiden möchtest.
Letztlich solltest Du die spezifischen Anforderungen und Ziele Deines Unternehmens bzw. Fachbereichs berücksichtigen, bevor Du eine Entscheidung triffst. Es ist wichtig, ein Verständnis dafür zu haben, wie Deine Datenbank im Laufe der Zeit skaliert und sich entwickeln muss, und welches Schema diese Entwicklung am besten unterstützt. Je nach Art der Daten, die Du speicherst, der Art der Abfragen, die Du durchführen musst, und der Gesamtstruktur Deines Unternehmens können sowohl das Star-Schema als auch das Snowflake-Schema geeignete Lösungen sein.
Typische Anwendungsfälle für das Star-Schema
Ein Einzelhandelsunternehmen möchte die Verkaufszahlen analysieren. In diesem Fall kannst Du ein Star-Schema verwenden, das eine Faktentabelle für die Verkäufe enthält. Diese Tabelle könnte Informationen über jede einzelne Verkaufstransaktion enthalten, wie den Verkaufspreis, die Anzahl der verkauften Artikel und die Zeit des Verkaufs.
Umgeben wäre diese Faktentabelle von mehreren Dimensionstabellen. Diese könnten Informationen über die Produkte (wie Produktname, Kategorie und Preis), die Filialen (wie Standort und Größe), die Zeit (wie Tag, Monat und Jahr) und die Kunden (wie Alter, Geschlecht und Wohnort) enthalten.
Durch die Nutzung dieses Star-Schemas könnte das Unternehmen leicht aggregierte Berichte erstellen, um Fragen wie „Wie viele Produkte wurden insgesamt verkauft?“, „Welches Produkt ist das beliebteste?“, „Welche Filiale hat den höchsten Umsatz?“ oder „Wie sind die Verkaufstrends über die Zeit?“ zu beantworten.
Da das Star-Schema weniger Joins benötigt, sind solche Abfragen in der Regel schnell und effizient, was es zu einer guten Wahl für diese Art von Analyse macht.
Angenommen, ein großes multinationaler Versicherungskonzern möchte seine Kunden- und Vertragsdaten analysieren. Aufgrund der Vielschichtigkeit und Komplexität der Daten ist das Snowflake-Schema hier möglicherweise besser geeignet.
Die zentrale Faktentabelle könnte Versicherungsverträge enthalten, mit Details wie Vertragsnummer, Prämie und Deckungssumme.
Die Dimensionstabellen, die diese Faktentabelle umgeben, könnten Kundeninformationen, Produktinformationen und geografische Informationen enthalten. Da die Daten jedoch komplex sind, werden diese Dimensionstabellen weiter in kleinere, normalisierte Tabellen unterteilt.
Zum Beispiel könnte die Kundentabelle unterteilt werden in separate Tabellen für persönliche Daten (wie Name und Geburtsdatum), Kontaktinformationen (wie Adresse und Telefonnummer) und Vertragsdaten (wie Vertragsnummer und -typ). Die Produktinformationstabelle könnte unterteilt werden in separate Tabellen für Produktkategorie, Produktmerkmale und Preisinformationen. Die geografische Tabelle könnte unterteilt werden in separate Tabellen für Länder, Regionen und Städte.
Mit diesem Snowflake-Schema kann das Unternehmen detaillierte Analysen und Berichte erstellen. Obwohl die Abfragen aufgrund der größeren Anzahl von Joins komplexer sind, ermöglicht die höhere Normalisierung des Schemas eine genauere und vielseitigere Analyse der Daten.
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Welche Rolle spielt OLAP in diesem Zusammenhang?
Wer Trendanalysen vornimmt oder Umsatzprognosen erstellt, greift gerne auf die OLAP-Modellierung zurück. Zu den Vorteilen gehört der geringe Aufwand bei der selektiven Datenextraktion -und abfrage. Dank Online Analytical Processing erhältst Du die Möglichkeit, Deine Daten aus unterschiedlichen Blickwinkeln zu betrachten. Für die Datenanalyse optimierte Data Warehouses basieren daher häufig auf der OLAP-Verarbeitung.
Um OLAP verwenden zu können, müssen die Daten in einer mehrdimensionalen Struktur untergebracht sein und für deren Modellierung sind das Star-Schema und auch das Snowflake-Schema konzipiert. Es besteht daher ein enger Zusammenhang zwischen OLAP und diesen Schemata.
Star-Schema vs. Snowflake-Schema – der Vergleich
Beide Schemata haben ihre Stärken und Schwächen. Welches Schema für eine bestimmte Situation besser geeignet ist, hängt von den spezifischen Anforderungen des Projekts ab. Es ist wichtig, die Bedürfnisse und Ziele des Projekts zu verstehen, bevor man sich für ein Schema entscheidet, auch die Praxiserfahrung spielt eine große Rolle und entscheidet den Einsatz je nach Anforderung.
Grundsätzlich lässt sich sagen, dass Du das Star-Schema anwenden solltest, wenn ein standardisiertes und lokales Datenmodell mit einfacher Nachvollziehbarkeit gefragt ist. Wenn Du mit einer einzelnen Faktentabelle arbeitest und mit wenigen Dimensionstabellen auskommst, ist dieses Schema die richtige Wahl.
Da das Star-Schema z.B. für Power BI eine hohe Relevanz besitzt, solltest Du zu diesem Ansatz tendieren, wenn Du mit den entsprechenden Berichtvisualisierungen arbeitest. Denn Power-BI-Modelle sind auf schnelle Abfragen angewiesen, die das Star-Schema unterstützt.
Benötigst Du hingegen ein spezifischeres Schema für Deine Modellierungsaufgabe, ist der Snowflake Ansatz (Schneeflockenansatz) besser geeignet. Gerade wenn viele Entitäten und Beziehungen vorliegen, erhälst Du mit diesem Schema Vorteile in der Datenanalyse. Damit gilt wie immer, dass es vom Einsatzzweck abhängt, für welche Art der Modellierung Du Dich entscheiden solltest.
Datenverschmelzung – schon gehört?
Jetzt hast Du alles über die verschiedenen Einsatzszenarien gehört und kannst jetzt besser entscheiden, wann Du ein Star-Schema oder Snowflake-Schema einsetzen solltest.
Aber die Datenverschmelzung ist der entscheidende Punkt, die korrekten Daten später im Berichtswerkzeug anzuzeigen.
Was wir damit meinen haben wir in unserem ausführlichen Blogbeitrag erläutert und dieser sollte auf jeden Fall von Dir gelesen werden, damit Du nicht in die Umsetzungsfalle tappst.
Hier geht es zum Blogbeitrag.
Häufige Fragen & Antworten
Was ist ein Star-Schema?
Ein Star-Schema ist ein Datenbankschema, das für OLAP-Systeme (Online Analytical Processing) verwendet wird. Es besteht aus einer Faktentabelle in der Mitte und mehreren Dimensionstabellen, die sie umgeben.
Was ist ein Snowflake-Schema?
Ein Snowflake-Schema ist eine Erweiterung des Star-Schemas, bei dem die Dimensionstabellen weiter in Untertabellen normalisiert werden. Es ist komplexer, kann aber bestimmte Arten von Analysen effizienter machen.
Welches Schema ist schneller, Star oder Snowflake?
Im Allgemeinen ist das Star-Schema schneller, da es weniger Joins benötigt, um auf die benötigten Daten zuzugreifen. Aber das hängt auch von der spezifischen Datenstruktur und den Anforderungen ab.
Welches Schema ist platzsparender, Star oder Snowflake?
Das Snowflake-Schema ist platzsparender, da die Daten normalisiert sind und Duplikate minimiert werden. Das Star-Schema kann mehr Platz benötigen, da es denormalisiert ist und Duplikate haben kann.
Kann ich von einem Star-Schema zu einem Snowflake-Schema wechseln?
Ja, das ist möglich, aber es erfordert eine sorgfältige Planung und Umsetzung. Die Umwandlung von einem Star-Schema in ein Snowflake-Schema erfordert eine Normalisierung der Dimensionstabellen und möglicherweise eine Anpassung der Abfragen und Berichte.
Wie wähle ich zwischen Star-Schema und Snowflake-Schema?
Die Wahl zwischen Star- und Snowflake-Schema hängt von den spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens ab. Berücksichtigen Sie Faktoren wie die Komplexität der Daten, die Art der Abfragen, die Sie durchführen möchten, die Speicheranforderungen und die Flexibilität, die Sie bei der Datenaktualisierung benötigen.
Was ist ein Galaxy-Schema?
Ein Galaxy-Schema, auch bekannt als Fact Constellation-Schema, ist eine Erweiterung des Star- und Snowflake-Schemas. Es enthält mehrere Faktentabellen, die verschiedene Aspekte eines Geschäfts darstellen, und teilt die Dimensionstabellen zwischen ihnen. Dieses Schema ist nützlich, wenn verschiedene Geschäftsbereiche analysiert werden müssen, die überlappende aber auch einzigartige Dimensionen aufweisen.
Was ist OLAP?
OLAP steht für Online Analytical Processing. Es ist eine computergestützte Methode, um komplexe und multidimensionale Analysen von Daten durchzuführen. OLAP-Systeme ermöglichen es Benutzern, Daten auf verschiedene Weisen zu analysieren und zu manipulieren, wie z.B. das Anzeigen von Daten aus verschiedenen Blickwinkeln und auf verschiedenen Ebenen der Granularität. OLAP wird oft verwendet für Data Mining, Berichterstattung, komplexe Berechnungen, Trendanalysen und Vorhersagen.
Wie funktioniert OLAP mit Star-, Snowflake- und Galaxy-Schemas?
Star-, Snowflake- und Galaxy-Schemas sind alle für die Verwendung mit OLAP-Systemen konzipiert. Sie ermöglichen eine effiziente Speicherung und Abfrage von Daten für komplexe und multidimensionale Analysen. Star-Schema ist das einfachste und am schnellsten zu durchsuchen, Snowflake-Schema ermöglicht eine effizientere Speicherung durch Normalisierung, und Galaxy-Schema ermöglicht die Analyse von mehreren, miteinander verbundenen Geschäftsbereichen.
