No artigo anterior, exploramos os fundamentos da modelagem multidimensional, focando no esquema Estrela (Star Schema). Discutimos como esse modelo é essencial para a organização e análise eficiente de dados em data warehouses, destacando suas características, vantagens e desvantagens.
Neste artigo, daremos continuidade à nossa discussão, aprofundando-nos no esquema Floco de Neve (Snowflake Schema). Este modelo, com sua abordagem mais detalhada e normalizada, oferece uma alternativa robusta para a modelagem de dados, especialmente em cenários onde a minimização da redundância de dados é crucial.
Esquema Floco de Neve (Snowflake Schema)
O Esquema Floco de Neve é uma variação mais complexa do Esquema Estrela. Nesse formato, as tabelas de dimensões são normalizadas, ou seja, são divididas em várias tabelas menores para minimizar a redundância, conforme exemplo na Figura 2.
Características:
- Tabelas de Fatos: Assim como no esquema estrela, as tabelas de fatos contêm dados quantitativos;
- Tabelas de Dimensões: Ao invés de serem desnormalizadas, as dimensões são organizadas em várias tabelas, cada uma representando um nível de detalhe;
- Normalização: As tabelas de dimensões são subdivididas em tabelas menores e relacionadas para reduzir a redundância de dados.
Vantagens:
- Redução de Redundância: A normalização reduz a duplicação de dados, o que economiza espaço de armazenamento;
- Integridade dos Dados: A normalização torna mais fácil garantir a consistência e a integridade dos dados.
Desvantagens:
- Complexidade: O esquema floco de neve é mais complexo de implementar e entender, especialmente para usuários de negócios que preferem estruturas simples;
- Desempenho: Consultas podem ser mais lentas devido ao número maior de junções necessárias entre as tabelas.
Comparação entre Esquema Estrela e Esquema Floco de Neve
| Característica | Esquema Estrela | Esquema Floco de Neve |
| Simplicidade | Simples e fácil de entender | Mais complexo devido à normalização |
| Desempenho | Consultas rápidas devido à desnormalização | Consultas podem ser mais lentas |
| Redundância | Maior redundância de dados | Menor redundância de dados |
| Manutenção | Fácil de manter e modificar | Mais difícil de gerenciar e modificar |
| Espaço de Armazenamento | Requer mais espaço devido à redundância | Usa menos espaço devido à normalização |
Para concluir, o esquema Floco de Neve, com sua abordagem mais detalhada e normalizada, oferece uma alternativa robusta para a modelagem de dados. Este modelo é especialmente útil em cenários onde a minimização da redundância de dados é crucial, apesar de sua complexidade adicional em comparação com o esquema Estrela. A escolha entre esses modelos deve considerar as necessidades específicas de cada projeto, equilibrando simplicidade e eficiência de consulta com a necessidade de normalização e integridade dos dados.
No próximo artigo, daremos continuidade a essa discussão, explorando as vantagens e desvantagens da modelagem multidimensional em maior detalhe. Além disso, abordaremos quando e como utilizar esses modelos para maximizar a eficiência e a eficácia dos data warehouses
[1] Acervo Lima, “Diferença entre o esquema em estrela e o esquema em floco de neve” Acervo Lima. [Online]. Disponível em: https://acervolima.com/diferenca-entre-o-esquema-em-estrela-e-o-esquema-em-floco-de-neve/. Acesso em: 25 de setembro de 2024.
[2] Databricks “O que é um esquema em floco de neve?” [Online]. Disponível em: https://www.databricks.com/br/glossary/snowflake-schema. Acesso em: 25 de setembro de 2024.
[3] A. Shahid, “Esquema estrela vs. Esquema do floco de neve: 4 diferenças principais,” Astera, 22 de março de 2024. [Online]. Disponível em: https://www.astera.com/pt/type/blog/star-schema-vs-snowflake-schema/. Acesso em: 25 de setembro de 2024.
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