Snowflake schema
કમ્પ્યુટિંગમાં, સ્નોફ્લેક સ્કીમા એ બહુ-પરિમાણીય ડેટાબેઝમાં કોષ્ટકોની તાર્કિક વ્યવસ્થા છે જેમ કે અસ્તિત્વ સંબંધ આકૃતિ સ્નોફ્લેક આકાર જેવી લાગે છે. સ્નોફ્લેક યોજના કેન્દ્રિય તથ્ય કોષ્ટકો દ્વારા રજૂ થાય છે જે બહુવિધ પરિમાણો સાથે જોડાયેલા હોય છે. "સ્નોફ્લેકિંગ" એ તારાની યોજનામાં પરિમાણ કોષ્ટકોને સામાન્ય બનાવવાની એક પદ્ધતિ છે. જ્યારે તે તમામ પરિમાણ કોષ્ટકો સાથે સંપૂર્ણપણે સામાન્ય બને છે, ત્યારે પરિણામી માળખું મધ્યમાં તથ્ય કોષ્ટક સાથે સ્નોફ્લેક જેવું લાગે છે. સ્નોફ્લેકિંગ પાછળનો સિદ્ધાંત નીચા કાર્ડિનાલિટી લક્ષણોને દૂર કરીને અને અલગ કોષ્ટકો બનાવીને પરિમાણ કોષ્ટકોનું સામાન્યકરણ છે. સ્નોફ્લેક યોજના સ્ટાર યોજના જેવી જ છે. જો કે, સ્નોફ્લેક સ્કીમામાં, પરિમાણોને બહુવિધ સંબંધિત કોષ્ટકોમાં સામાન્યીકૃત કરવામાં આવે છે, જ્યારે સ્ટાર સ્કીમાના પરિમાણોને એક જ કોષ્ટક દ્વારા રજૂ કરાયેલા દરેક પરિમાણ સાથે બિન-સામાન્યીકૃત કરવામાં આવે છે. એક જટિલ સ્નોફ્લેક આકાર ત્યારે ઉભરી આવે છે જ્યારે સ્નોફ્લેક સ્કીમાના પરિમાણો વિસ્તૃત હોય છે, જેમાં સંબંધોના બહુવિધ સ્તરો હોય છે, અને બાળ કોષ્ટકોમાં બહુવિધ પિતૃ કોષ્ટકો હોય છે ("રસ્તામાં કાંટો"). સામાન્ય ઉપયોગો સ્ટાર અને સ્નોફ્લેક સ્કિમા સૌથી સામાન્ય રીતે પરિમાણીય ડેટા વેરહાઉસ અને ડેટા માર્ટમાં જોવા મળે છે જ્યાં ડેટા હેરફેરની કાર્યક્ષમતા કરતાં ડેટા પુનઃપ્રાપ્તિની ઝડપ વધુ મહત્વપૂર્ણ છે. જેમ કે, આ યોજનાઓમાં કોષ્ટકો ખૂબ સામાન્ય નથી, અને વારંવાર ત્રીજા સામાન્ય સ્વરૂપથી ઓછા સામાન્યકરણના સ્તરે ડિઝાઇન કરવામાં આવે છે. ડેટા નોર્મલાઇઝેશન અને સ્ટોરેજ નોર્મલાઇઝેશન ડેટાના સામાન્ય રીતે પુનરાવર્તિત જૂથોને નવા કોષ્ટકોમાં ખસેડીને રીડન્ડન્સી (ડુપ્લિકેશન) ટાળવા માટે ડેટાને વિભાજિત કરે છે. તેથી સામાન્યીકરણ કોષ્ટકોની સંખ્યામાં વધારો કરે છે જેને આપેલ ક્વેરી કરવા માટે જોડવાની જરૂર છે, પરંતુ ડેટાને રાખવા માટે જરૂરી જગ્યા અને જો ડેટા બદલાય તો તેને અપડેટ કરવાની જરૂર હોય તેવા સ્થળોની સંખ્યાને ઘટાડે છે. અવકાશ સંગ્રહના દૃષ્ટિકોણથી, પરિમાણીય કોષ્ટકો સામાન્ય રીતે તથ્ય કોષ્ટકોની સરખામણીમાં નાના હોય છે. આ ઘણીવાર સ્નોફ્લેક સ્કીમાની તુલનામાં સ્ટાર સ્કીમાના સંભવિત સંગ્રહ-અવકાશ લાભોને નકારે છે. ઉદાહરણોઃ 220 દેશોમાં 300 દુકાનોમાં દસ લાખ વેચાણ વ્યવહારો તારાની યોજનામાં 1,000,300 રેકોર્ડમાં પરિણમશે (તથ્ય કોષ્ટકમાં 1,000,000 રેકોર્ડ અને પરિમાણીય કોષ્ટકમાં 300 રેકોર્ડ જ્યાં દરેક દેશ તે દેશની દરેક દુકાન માટે સ્પષ્ટ રીતે સૂચિબદ્ધ હશે). દેશના ટેબલનો ઉલ્લેખ કરતી દેશની ચાવીઓ સાથેની વધુ સામાન્ય સ્નોફ્લેક યોજનામાં સમાન 1,000,000 રેકોર્ડ ફેક્ટ ટેબલ, 220 રેકોર્ડ્સ સાથે દેશના ટેબલના સંદર્ભો સાથે 300 રેકોર્ડ શોપ ટેબલનો સમાવેશ થાય છે. આ કિસ્સામાં, સ્ટાર સ્કિમા, જો કે વધુ અવ્યવસ્થિત હોવા છતાં, સંખ્યા અથવા રેકોર્ડ્સને [1,000,000 + 300+220] ને બદલે (નગણ્ય) ~0.02% (= [1,000,000 + 300] દ્વારા ઘટાડશે) કેટલાક ડેટાબેઝ વિકાસકર્તાઓ તેની ટોચ પર બનેલા દૃશ્યો સાથે અંતર્ગત સ્નોફ્લેક સ્કિમા બનાવીને સમાધાન કરે છે જે સ્ટાર સ્કીમાનું અનુકરણ કરવા માટે ઘણા જરૂરી જોડાણો કરે છે. આ સ્ટાર સ્કિમા દ્વારા પૂરી પાડવામાં આવતી ક્વેરીંગની સરળતા સાથે પરિમાણોના સામાન્યકરણ દ્વારા પ્રાપ્ત સંગ્રહ લાભો પ્રદાન કરે છે. ટ્રેડઓફ એ છે કે સર્વરને અંતર્ગત જોડાણો આપમેળે કરવાની જરૂર પડે ત્યારે ક્વેરી કરતી વખતે પ્રદર્શન હિટ થઈ શકે છે તેમજ કોષ્ટકો સાથે વધારાના જોડાણો થઈ શકે છે જે ચોક્કસ પ્રશ્નોને પૂર્ણ કરવા માટે જરૂરી નથી. લાભો સ્નોફ્લેક સ્કિમા એ સ્ટાર સ્કિમા લોજિકલ મોડેલ જેવા જ પરિવારમાં છે. હકીકતમાં, સ્ટાર સ્કીમાને સ્નોફ્લેક સ્કીમાનો એક ખાસ કેસ માનવામાં આવે છે. સ્નોફ્લેક યોજના ચોક્કસ પરિસ્થિતિઓમાં સ્ટાર યોજના પર કેટલાક ફાયદા પ્રદાન કરે છે, જેમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છેઃ કેટલાક ઓ. એલ. એ. પી. બહુ-પરિમાણીય ડેટાબેઝ મોડેલિંગ સાધનો સ્નોફ્લેક યોજના માટે અનુકૂળ છે. લાક્ષણિકતાઓને સામાન્ય બનાવવાથી સંગ્રહ બચતમાં પરિણમે છે, ટ્રેડઓફ સ્રોત ક્વેરીમાં જોડાયેલી વધારાની જટિલતા છે. ગેરફાયદા સ્નોફ્લેક સ્કીમાનો પ્રાથમિક ગેરલાભ એ છે કે જ્યારે સ્ટાર સ્કીમાની સરખામણી કરવામાં આવે ત્યારે એટ્રિબ્યુટ નોર્મલાઇઝેશનના વધારાના સ્તરો સોર્સ ક્વેરી જોઇનમાં જટિલતા ઉમેરે છે. સપાટ સિંગલ ટેબલ પરિમાણોથી વિપરીત સ્નોફ્લેક સ્કીમાની ભારે ટીકા કરવામાં આવી છે. તેમનો ધ્યેય સામાન્યીકૃત ડેટાનો કાર્યક્ષમ અને સઘન સંગ્રહ હોવાનું માનવામાં આવે છે પરંતુ આ પરિમાણમાં જરૂરી જોડાણો બ્રાઉઝ કરતી વખતે નબળા પ્રદર્શનની નોંધપાત્ર કિંમત પર છે. બ્રાઉઝિંગ સાધનોમાં વધુ સારી ક્વેરી કામગીરીને કારણે આ ગેરલાભ પ્રથમ વખત ઓળખવામાં આવ્યો ત્યારથી વર્ષોમાં ઘટ્યો હોઈ શકે છે. જ્યારે અત્યંત સામાન્ય વ્યવહાર યોજના સાથે સરખામણી કરવામાં આવે છે, ત્યારે સ્નોફ્લેક સ્કીમાનું બિન-સામાન્યકરણ સામાન્યકૃત યોજનાઓ દ્વારા પૂરી પાડવામાં આવેલ ડેટા અખંડિતતાની ખાતરીને દૂર કરે છે. સ્નોફ્લેક સ્કીમામાં ડેટા લોડ ખૂબ નિયંત્રિત હોવા જોઈએ અને અપડેટ ટાળવા અને વિસંગતતાઓ દાખલ કરવા માટે સંચાલિત હોવા જોઈએ. ઉદાહરણો જમણી બાજુએ બતાવેલ ઉદાહરણ યોજના એ સ્ટાર યોજના લેખમાં પૂરા પાડવામાં આવેલ સ્ટાર યોજના ઉદાહરણનું બરફથી ઢંકાયેલું સંસ્કરણ છે. નીચેનું ઉદાહરણ ક્વેરી એ સ્ટાર સ્કીમા ઉદાહરણ કોડની સમકક્ષ સ્નોફ્લેક સ્કીમા છે જે 1997 માટે બ્રાન્ડ અને દેશ દ્વારા વેચવામાં આવેલા ટેલિવિઝન એકમોની કુલ સંખ્યા પરત કરે છે. નોંધ લો કે સ્નોફ્લેક સ્કીમા ક્વેરીને એક સરળ ક્વેરીને પણ પૂર્ણ કરવા માટે સ્ટાર સ્કીમા વર્ઝન કરતાં ઘણા વધુ જોડાણો જરૂરી છે. આ ઉદાહરણમાં સ્નોફ્લેક યોજનાનો ઉપયોગ કરવાનો ફાયદો એ છે કે સંગ્રહની જરૂરિયાતો ઓછી છે કારણ કે સ્નોફ્લેક યોજના પરિમાણોમાંથી ઘણા ડુપ્લિકેટ મૂલ્યોને દૂર કરે છે. "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" " માર્ક લેવેન અને જ્યોર્જ લોઇઝો દ્વારા લખાયેલ રિવર્સ સ્નોફ્લેક ડેટા વેરહાઉસિંગ લેખો સાથે ઉદાહરણ તરીકે એસક્યુએલ કોડ ઓનલાઇન વિશ્લેષણાત્મક પ્રક્રિયા સાથે જોડાય છે