数据仓库（Data Warehouse）中Star schema模型属于哪种normal form？

在数据仓库维度建模场景下，星型模式属于刻意设计的反范式（Denormalized）结构，常规仅满足第一范式（1NF）要求，不会遵守第二（2NF）、第三范式（3NF）的约束。

具体设计逻辑可以拆解为两部分：

• 事实表设计：所有字段均为原子值、无重复组，符合1NF要求；但为了减少关联查询开销，不会按照2NF、3NF要求拆分重复属性，允许合理的冗余存储。
• 维度表设计：是典型的反范式实现，会将多层级、多分类的关联属性全部存储在同一张维度表中。比如用户维度表会同时存储用户所属城市ID、城市名称、省份ID、省份名称、区域名称等在3NF设计中需要拆分成多张独立表的属性，无需额外关联即可直接拉取全量维度属性做聚合分析。

补充说明：传统关系型数据库的2NF、3NF设计核心是为OLTP事务场景服务，目的是减少数据冗余、避免更新异常；而数据仓库面向OLAP查询场景，核心诉求是提升多维度聚合查询的效率，因此会故意牺牲范式约束换取查询性能。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kiran A