星型结构和雪花结构的对比挺经典的，尤其在做数据仓库建模的时候，搞清楚这俩的区别和应用场景，真的能省下不少弯路。比如说，Sales Fact Table和Shipping Fact Table的设计思路就挺值得参考，字段该拆就拆，别怕多几个维度表，逻辑清晰最重要。
表结构中用到的维度还挺全的，像time、item、location这些，都按照标准化方式分了表，尤其是时间维度，什么day_of_the_week、quarter这些字段，直接拿来用也方便。和业务口径对得挺紧，不容易出错。
如果你平时也在琢磨数据仓库的设计，这份结构图可以当个好的参考。尤其是做 ETL 建模或者在 BI 工具里画 Schema 的时候，照这个思路搞，清晰又靠谱。
哦对了，顺手还找到几个关联文章，也蛮有的：
- 星型雪花型结构实例解析 - 基础概念讲得比较细
- 事实表与维度表的设计方法 - 对新手友好
- 星型雪花模型实例：数据挖掘技术与应用 - 应用场景讲得还挺丰富
如果你刚好在设计一个销售或物流相关的系统，这份表结构图可以直接借用思路。要是字段太多看得眼晕，建议从事实表入手，先搞清楚度量指标，再往外扩展维度。