A modelagem de dados é uma área de grande importância para qualquer empresa que trabalhe com grandes volumes de informações. Uma das ferramentas mais utilizadas para este fim é o Snowflake, um software que permite a criação e gerenciamento de bancos de dados relacionais.

Neste artigo, vamos abordar os principais conceitos da modelagem de dados com Snowflake. 

O modelo de dados snowflake é uma estrutura lógica de dados que facilita a análise de dados complexos. Esse nome porque se parece visualmente com um floco de neve, devido ao relacionamento entre os dados. Nesse modelo, várias dimensões (lookups) se relacionam com uma tabela “fato”, de modo que os dados ficam em uma cascata (hierarquia) e mais distantes da tabela “fato”. O dado passa por todos os outros objetos até atingir o destino final: a análise.

Os modelos de dados estrela e snowflake são dois tipos de esquemas multidimensionais usados na modelagem de dados. As principais diferenças entre os dois esquemas são as seguintes:

1. Um modelo de estrela é um tipo de esquema multidimensional em que os dados são armazenados em uma tabela central, chamada de tabela “fato”, e várias tabelas auxiliares, chamadas de tabelas dimensionais. Já um esquema snowflake é um tipo de esquema multidimensional em que os dados são armazenados em várias tabelas, cada uma representando uma dimensão.

2. O número de joins necessários para executar uma query é menor no caso do modelo estrela, pois os dados estão armazenados em apenas dois níveis hierárquicos. Já no caso do esquema snowflake, o número de joins necessários pode ser maior, pois os dados estão divididos em vários níveis hierárquicos.

3. O desempenho das consultas é geralmente melhor no caso do modelo estrela, pois há menos joins necessários para executar uma query. No entanto, o desempenho do esquema snowflake pode variar dependendo da forma como as tabelas foram criadas e dos índices existentes.

4. A manutenção dos dados é geralmente mais simples no caso do modelo estrela, pois há apenas duas tabelas envolvidas. Já na manutenção dos dados do esquema snowflake, pode ser necessário atualizar várias tabelas separadamente. Por ter um modelo de dados com menos níveis hierarquicamente, normalmente a manutenção dessas tabelas é mais simples.

Um dos principais benefícios do modelo snowflake é sua flexibilidade. Com o modelo snowflake, as empresas podem mudar rapidamente o modo como analisam seus dados, sem precisar alterar a estrutura do banco de dados. Isso torna o processo de análise muito mais ágil e eficiente. 

Outro grande benefício do modelo snowflake é sua performance. Com o modelo snowflake, as consultas são executadas mais rapidamente do que com outros tipos  de estruturas de dados, pois os dados são armazenados em tabelas lógicas separadas para cada dimensão. Além disso, o uso do cache distribuído permite que as consultas sejam executadas mais rapidamente, pois elas podem ser executadas em paralelo em diferentes servidores.

Esperamos que este artigo tenha lhe ajudado a entender um pouco mais sobre a modelagem de dados Snowflake e como aplicá-lo. Caso você tenha alguma dúvida ou queira saber mais sobre o assunto, entre em contato conosco através do e-mail contato@midntek.com.br