根据事实表和维度表之间的关系，我们将常见的模型分为星型模型和雪花模型。

雪花模型去除了冗余，设计复杂，可读性差，关联的维度表多，查询效率低，但是可扩展性好。
星型模型冗余度高，设计简单，可读性高，关联的维度表少，查询效率高，可扩展性低。

一、星型模型
星型模型：当所有的维度表都是和事实表直接相连的时候，整个图形看上去就像是一个星星，我们称之为星型模型。星型模型是一种非正规化的架构，因为多维数据集的每一个维度都和事实表直接相连，不存在渐变维度，所以有一定的数据冗余，因为有数据的冗余，很多的统计情况下，不需要和外表关联进行查询和数据分析，因此效率相对较高。

二、雪花模型
雪花模型：当有多个维度表没有直接和事实表相连，而是通过其它的维度表，间接的连接在事实表上，其图形就像是一个雪花，因此我们称之为雪花模型，雪花模型的优点是减少了数据冗余，在进行数据统计或分析的时候，需要和其他的表进行关联。

三、区别
星型模型和雪花模型最根本的区别就是，维度表是直接连接到事实表还是其他的维度表。
1）星型模型因为数据的冗余所以很多统计查询不需要做外部的连接，因此一般情况下效率比雪花模型要高。
2）星型模型不用考虑很多正规化的因素，设计和实现都比较简单。
3）雪花模型由于去除了冗余，有些统计就需要通过表的连接才能产生，所以效率不一定有星型模型高。
4）正规化也是一种比较复杂的过程，相应的数据库结构设计、数据的ETL、以及后期的维护都要复杂一些。因此在冗余可以接受的前提下，实际运用中星型模型使用更多，也更有效率。