星型模型比雪花模型更适合大多数sql数据仓库查询，因其事实表直接关联维度主键，避免多层join导致的执行计划膨胀、统计失真及分区裁剪失效。
为什么星型模型比雪花模型更适合大多数 SQL 数据仓库查询
因为事实表直接关联维度主键，避免多层 JOIN 带来的执行计划膨胀和统计信息失真。雪花模型看似规范，但在 GROUP BY、WHERE 过滤高基数维度属性时，常触发多余维度表扫描，尤其在 BigQuery、Redshift 或 Snowflake 上，优化器难以准确估算中间结果集大小。
实操建议：
- 把
product_category、customer_segment这类稳定且低变更的属性，冗余进维度表（如dim_product），而非拆到单独的dim_category - 仅对真正需要多对一共享的字段（如国家/地区代码）保留雪花结构，且确保该表有唯一主键 + 显式
NOT NULL约束 - 在 Snowflake 中，如果用了
CLUSTER BY，雪花层级会破坏聚簇效果；BigQuery 的分区裁剪也只识别一级 JOIN 后的过滤条件
如何写一个能下推到物化视图的 WHERE 条件
物化视图（如 Snowflake 的 MATERIALIZED VIEW、BigQuery 的 materialized table）不是万能缓存，查询能否命中取决于谓词是否可被引擎下推并匹配其预计算范围。常见失效原因是用了无法静态分析的表达式。
实操建议：
- 避免在
WHERE中使用DATE_TRUNC('day', CURRENT_DATE()) - INTERVAL 7 DAY这类带函数嵌套的时间计算；改用event_date >= '2024-06-01'这种字面量 - 禁止对物化视图的列做函数包装后再比较，例如
UPPER(status) = 'ACTIVE'不会命中基于原始status列构建的 MV；应确保查询列与 MV 定义列完全一致 - Redshift 的
CREATE MATERIALIZED VIEW要求WHERE子句必须是确定性布尔表达式，不支持子查询或 UDF 调用
INSERT OVERWRITE 在不同引擎里的语义差异
这个语法看着统一，实际行为天差地别：Spark SQL 是原子替换整个分区目录；Trino 对 Hive connector 是先删后插，无事务保障；而 BigQuery 的 INSERT OVERWRITE TABLE 本质是 TRUNCATE + INSERT，会清空所有数据再写入——哪怕你只指定了 PARTITION。
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实操建议：
- 在 Spark 中用
INSERT OVERWRITE TABLE t PARTITION(ds='2024-06-01')是安全的，它只删对应分区路径 - Trino 下不要依赖
OVERWRITE做增量更新，改用DELETE + INSERT配合WHERE控制范围 - BigQuery 若需覆盖单日分区，请显式写成
INSERT OVERWRITE t PARTITION(ds) SELECT ... WHERE ds = '2024-06-01'，否则可能误删全表
为什么 LEFT JOIN 后加 WHERE 过滤右表字段等于隐式转成 INNER JOIN
这是 SQL 执行顺序导致的典型陷阱：ON 条件在连接阶段生效，WHERE 在连接完成后再过滤整行。一旦你在 WHERE 里写了 dim_user.status = 'active'，那些原本因右表无匹配而产生的 NULL 行就会被筛掉。
实操建议：
- 想保留左表全部记录，又只取右表满足某条件的数据，必须把条件移到
ON子句：LEFT JOIN dim_user ON fact.order_user_id = dim_user.id AND dim_user.status = 'active' - 在 BigQuery 中，这种错误还会导致分区裁剪失效——因为
WHERE条件被判定为“不可下推到 JOIN 右侧”，从而扫描全部分区 - 用
EXPLAIN查看执行计划时，注意Filter步骤出现在Join之前还是之后，就能快速定位是否发生隐式转换
建模不是画图比赛，SQL 也不是写完就能跑通。最常出问题的地方，往往藏在 JOIN 条件和 WHERE 的边界上，以及你以为“语法一样”的跨平台命令背后。
