在BigQuery中，选择星型模式还是非规范化模式取决于数据的特点和查询需求。下面是一些解决方法和代码示例：

1. 星型模式：

   • 使用规范化的表结构，将维度表和事实表分开存储。
   • 维度表包含维度的详细信息，例如产品、用户、时间等。
   • 事实表包含与维度相关的度量数据，例如销售额、数量等。
   • 使用JOIN操作将维度表和事实表连接起来进行查询。

   示例代码：

   创建维度表：

   CREATE TABLE dimension_product (
     product_id INT64,
     product_name STRING,
     category STRING,
     PRIMARY KEY (product_id)
   );
   
   CREATE TABLE dimension_time (
     time_id INT64,
     date DATE,
     month INT64,
     year INT64,
     PRIMARY KEY (time_id)
   );
   

   创建事实表：

   CREATE TABLE fact_sales (
     product_id INT64,
     time_id INT64,
     quantity INT64,
     amount FLOAT64
   );
   

   查询示例：

   SELECT dp.product_name, dt.year, SUM(fs.quantity) AS total_quantity
   FROM fact_sales fs
   JOIN dimension_product dp ON fs.product_id = dp.product_id
   JOIN dimension_time dt ON fs.time_id = dt.time_id
   GROUP BY dp.product_name, dt.year;
   

2. 非规范化模式：

   • 将维度和度量数据存储在同一个表中，避免了JOIN操作。
   • 将冗余数据存储在事实表中，提高查询性能。
   • 可以根据查询需求进行冗余数据的设计。

   示例代码：

   创建非规范化表：

   CREATE TABLE denormalized_sales (
     product_id INT64,
     product_name STRING,
     category STRING,
     time_id INT64,
     date DATE,
     month INT64,
     year INT64,
     quantity INT64,
     amount FLOAT64
   );
   

   查询示例：

   SELECT product_name, year, SUM(quantity) AS total_quantity
   FROM denormalized_sales
   GROUP BY product_name, year;
   

无论选择星型模式还是非规范化模式，都需要根据具体数据和查询需求进行权衡和优化。