Hello there, ('ω')ノ
名前の通り、雪の結晶のように枝分かれした構造が特徴です。 一見複雑ですが、実務では大規模なデータ分析やデータベース設計でよく登場する形です。
❄️ スノーフレーク型スキーマとは？
スノーフレーク型スキーマ（Snowflake Schema）とは、スター型の拡張バージョンです。 スター型と同様に「主テーブル（ファクトテーブル）」を中心に持ちますが、 その周りの「補助テーブル（ディメンション）」がさらにサブテーブルに分かれて細分化されているのが特徴です。
🔍 図でイメージすると…
地域テーブル
↑
顧客テーブル ← 顧客ID
↓
売上テーブル（主）
↑
商品テーブル ← カテゴリテーブル
↓
日付テーブル ← 年・月テーブル
このように、補助テーブルの中でも共通情報をさらに分離して、枝分かれしているのがスノーフレーク型です。
📦 構造の特徴
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 構造 | 階層的（ツリー状）、複数段階のテーブル関係 |
| 冗長性 | 少ない（同じ情報を繰り返さない） |
| 保守性 | 高い（修正が一ヶ所で済む） |
| 複雑さ | 高い（JOINが多くなる） |
✅ スター型との違いまとめ
| 比較項目 | スター型スキーマ | スノーフレーク型スキーマ |
|---|---|---|
| 構造のシンプルさ | ◎ 分かりやすい | △ 複雑で階層的 |
| クエリのしやすさ | ◎ 簡単にJOINできる | △ JOINが多くなる |
| データの重複 | △ 冗長になりやすい | ◎ 冗長性を抑えられる |
| データの正規化 | × 非正規化気味 | ◎ 正規化されている |
| 処理スピード | 速い（小規模向け） | やや遅い（JOIN増） |
| 主な用途 | ダッシュボード、部門別レポート | 複雑な分析、大規模DB管理 |
📈 実務での使いどころ
スノーフレーク型スキーマは、次のような場面に適しています：
- ✅ データ量が膨大で、同じ情報が繰り返されるのを避けたいとき
- ✅ 情報の正確性や一貫性を重視したいとき
- ✅ 多層的な分類（例：商品 → カテゴリ → ブランド）で管理したいとき
- ✅ 多国籍企業などで複雑な地域・通貨・言語を管理するケース
実例：
- 「地域名」は「市区町村 → 都道府県 → 国」というように、階層的に管理
- 「商品分類」も「商品 → カテゴリ → 大分類」などの細分化が可能
⚠ スノーフレーク型の注意点
❌ デメリットもある：
- クエリ（SQL）で多段階のJOINが必要になるため、パフォーマンスが落ちる可能性
- BIツールでの設定が複雑になりやすい
- 分析担当者のスキルが求められる
したがって、「初心者が最初に扱うスキーマ」としてはあまり向きません。 一方で、データ設計者や大規模プロジェクトでは非常に重宝されます。
📝 まとめ：正確さと効率を両立したいなら「スノーフレーク型」
| 特徴 | 内容 |
|---|---|
| データの正確性 | 高い。情報が一元管理されている |
| 分析の柔軟性 | 高いが、JOINやクエリの設計が必要 |
| 対象者 | 中級者以上向け、データモデリングが必要な人 |
▶ 結論：
- 「スター型＝スピードとわかりやすさ」
- 「スノーフレーク型＝正確性と柔軟性」
どちらが良い・悪いではなく、目的に応じて使い分けることが重要です。
Best regards, (^^ゞ
