在数据仓库设计中，选择适合自己需求的数据模型至关重要。而在这个选择中，基准测试星型模式和单一大表是两种备受争议的设计方案。
基准测试星型模式，是将数据分解成多个维度表和一个事实表的模型。每个维度表包含特定的维度属性，而事实表包含度量值。这种模型结构简明清晰，便于查询和分析。相比之下，单一大表则将所有数据存储在一个表中，包含了所有维度和度量。虽然能够减少表的连接，但查询性能和维护成本可能会受到影响。
那么，该如何选择适合自己的数据模型呢？基准测试结果显示，星型模式在查询速度和性能表现上优于单一大表。星型模式通过合理的规范化和优化，能够有效减少数据冗余，提高查询效率。另一方面，单一大表虽然在数据加载和维护上更为简便，但当数据量增大时，性能会明显下降。
因此，在设计数据仓库时，建议根据实际情况选择适合自己需求的数据模型。如果希望提高查询速度和性能，可以考虑选择基准测试星型模式。而如果数据量较小，且更注重简便的数据加载和维护，则可以尝试使用单一大表。
无论选择哪种数据模型，都应该在模型设计阶段进行基准测试，以确保选择的模型能够满足性能需求。数据模型的选择关乎整个数据仓库的效率和稳定性，因此务必谨慎选择，确保最终能够满足业务需求并提升数据分析的效率。
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