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事实表数据结构相对固定，而用户的数据分析需求可能灵活多变。
如果像一些层级不固定的机构，恐怕事实表都不一定能生成，那么单个事实宽表就无法描述所有需求，只能跟随业务需求，有针对的生成相关的宽表，如果这个过程继续依赖于技术人员，就会导致在线分析无法"在线"。
这就是星型模型在实际应用当中，所能产生的各种优点以及所要面对的困难。正是因为有这些的缺点，这才导致星星模型到了，现在都不曾有什么人能够破解出来。
虽然叶秋一下子钻研到了现在这个地步，但也正是因为中间有南移，愉悦的相关困难阻隔在中间，就比如说方才的那些层级不固定机构。
这就是困扰着不少数学家止步于此的缘由之一。
不过，对于今天晚上的研究，叶秋也大致做出了一个相关的总结。
虽然星型模型是一种非规范化的模型，但是由于它简单高效，所以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。
比如在数据仓库建设中，大多时候比较适合使用星型模型构建底层数据表。
星型模型也适用于处理简单的查询，而且对OLAP的分析引擎支持比较友好，适合做指标分析。但是如果维表的数据量比较大，需要进行更加复杂的层次分析时，维度必须规范化，此时可以考虑采用雪花型模型。
雪花型模型满足范式，可以解决星型模型存在的问题。
不过，如果真的想要规范性的解决星型模型的相关难题，还是得需要进一步的钻研，不能完全的依赖雪花型模型。
研究到这一步，有关于星型模型的实际应用方面叶秋已经得到了突破性的进展。
对于理论上面的相关数据研究，在这一方面上，叶秋仍然还是没有什么更大的进展。
不过，叶秋在认真的研究钻研之下，却惊喜的在意外之间发现，这个星型模型的猜想，和十分著名的Hirsch猜想息息相关，好像有着千丝万缕的关系。
这实在是一个意外之喜，
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