数据仓库哪种模型数据冗余最多

在数据仓库中，维度建模和事实建模是两种常见的数据模型。从冗余角度来看，维度建模中的星型模型可能会存在较多的数据冗余。因为星型模型中，每个维度表都包含了与事实表相关的信息，这些信息可以在多个事实表中都被使用。因此，维度表中的数据可能会存在多次重复。相比之下，事实建模中的雪花模型通常具有更高的范式化程度，因此冗余数据较少。不过，具体情况还需要根据数据仓库的具体设计和实现来分析。

相关问题

哪种模型的数据冗余最多

在机器学习领域中，数据冗余指的是数据集中包含大量相似或重复的数据。因此，在一个数据集中，具有相同或相似特征的数据样本会被视为冗余数据。

在我看来，哪种模型的数据冗余最多取决于所使用的数据集。有些数据集可能包含大量冗余数据，而其他数据集则可能没有。因此，如果使用一个包含大量冗余数据的数据集来训练一个机器学习模型，那么该模型可能会被认为是具有最多冗余数据的模型。

解释三种基本的数据冗余

数据冗余是指在信息存储或传输中，数据被重复存储或传输的现象。常见的数据冗余包括以下三种：

1. 内部冗余：在同一数据集中，有些信息在多个数据项中出现，导致数据的冗余。例如，在一个客户数据库中，客户的姓名和地址可能会在多个订单中出现，这就是内部冗余。

2. 外部冗余：不同数据集之间可能存在相同的信息，导致数据的冗余。例如，在一个公司的客户数据库和订单数据库中，客户的姓名和地址可能会在两个数据库中都出现，这就是外部冗余。

3. 逻辑冗余：指在数据结构中，有些信息可以通过其他信息推导出来，但仍然被重复存储。例如，在一个学生信息表中，学生的出生日期可以通过学生的年龄和当前日期推导出来，但仍然将出生日期存储在表中，这就是逻辑冗余。

数据冗余可能会导致数据存储和传输的效率降低，同时也会增加数据管理和维护的成本。因此，在数据处理中，应该尽量避免冗余数据的存在。