スノ，フレ，クスキ，マ

スノ，フレ，クスキ，マとは

スノ，フレ，クスキ，マは,スタ，スキ，マを拡張した多次元データモデルで,ディメンションテーブルがサブディメンションテーブルに細分化されたものです。スノ，フレ，クスキ，マは,デ，タウェアハウスやデータマート、リレーショナルデータベースの多次元分析を使用した BI（ビジネスインテリジェンス）やレポーティングによく使用されています。

スノーフレークスキーマでは,エンジニアがそれぞれのディメンションテーブルを論理的なサブディメンションに細分化します。このため,データモデルは複雑になりますが,特定のデータ形式においてはアナリストが操作しやすくなります。

また,下図のとおり,実体関連図(ERD:实体关系图)が雪の結晶のように見えることから,このデータウェアハウススキーマは,スノーフレークスキーマと呼ばれています。

スノフレクスキマとスタスキマの比較

スタースキーマと同様に,スノーフレークスキーマの中央にもファクトテーブルがあり,外部キーを介して複数のディメンションテーブルに接続されています。しかし，スタ，スキ，マと異なり，スノ，フレ，クスキ，マはより正規化が進んでいます。

スノーフレークスキーマは,高い正規化基準に厳密に準拠しており,ストレージ効率性は高いのですが,非正規化データモデルと比べるとクエリ時のパフォーマンスは劣ります。一方で,スタースキーマのような非正規化データモデルでは,データの冗長性(データの重複)が高く,データの重複を許容する代わりにクエリのパフォーマンスを高速化することができます。

スノ，フレ，クスキ，マのメリット

• 高速なデ，タ検索
• デ，タ品質の確保
• デ，タウェアハウスのためのシンプルで一般的なデ，タモデル

スノ，フレ，クスキ，マのデメリット

• 初期設定時に要する膨大な工数
• 柔軟性に欠けるデ，タモデル
• 高いメンテナンスコスト