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模型设计(数据仓库、星型、雪花型、星系模式)
1.数据仓库 数据仓库是多维数据库，它扩展了关系数据库模型，以星形架构为主要结构方式的，并在它的基础上，扩展出理论雪花形架构和数据星座等方式，但不管是哪一种架构，维度表、事实表和事实表中的量度都是必不可少的组成要素 2.星型模型 星形模式通过使用一个包含主题的事实表和多个包含事实的非正规化描述的维度表来支持各种决策查询； 使用星形模式主要有两方面的原因：提高查询的效率。 3.雪花模型 雪花模型是对星形模型的扩展，每一个维度都可以向外连接多个详细类别表 4.星系模型 一个复杂的商业智能应用往往会在数据仓库中存放多个事实表，这时就会出现多个事实表共享某一个或多个维表的情况
1.4K30编辑于 2022-03-24 - 来自专栏全栈程序员必看
打印星型图「建议收藏」
package 算法; public class 打印星型图 { public static void main(String[] args) { for(int i
29730编辑于 2022-08-09 - 来自专栏Hadoop数据仓库
星型和雪花型模式
什么是星型模式？ 可以将星型模式描述为一个简单的星型：中央表包含事实数据，多个表以中央表为中心呈放射状分布，它们通过数据库的主键和外键相互连接。 什么是雪花型模式？ 雪花型模式表示一种维度模型，该模型也是由一个中央事实表和一组成员维度表组成，这些维度表可进一步规范化为子维度表。 何时使用雪花型模式实施？ 数据仓库专家 Ralph Kimball 建议了三种情况，在这三种情况下，不仅可以使用雪花型实施，而且它还是成功设计的关键： 大型客户维度，其中，（例如）80% 的事实表量度涉及匿名访问者（您对他们的信息了解甚少 经纪行和保险公司的金融产品维，因为每个单独的产品都有许多无法与其他产品共享的特殊属性 多企业日历维，因为每个组织都有特殊的结账期、季度和假期 Ralph Kimball 建议，在其他大多数情况下，星型模式是较好的解决方案 Kimball 通常建议最好不要将最终用户公开给物理雪花型设计，因为它总是影响可理解性和性能。
1K30发布于 2019-05-25 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【DBMS 数据库管理系统】多维数据模型 ( 星型模式 | 雪片模型 | 事实群模型 | 度量 | 分布型 | 代数型 | 整体型 )
文章目录 一、星型模式 二、星型模式 缺点 三、雪片模型 四、星型模型 雪片模型 折衷方案 五、事实群模型 ( 仅做了解 ) 六、度量 一、星型模式 ---- 星型模式 是 多维数据模型 的表现形式 ; , 因此这种变种的 星型模型 称为 “雪片模型” ; 雪片模型示例 : 以 “商品” 表为例 事实表 : 描述商品的 时间 , 位置 , 供应商 , 零售价 , 商品颜色 等信息 ; 第一层维表 : 更好的 体现了 维层结构 , 对于专业的数据库 建模 设计人员 , 更容易理解 , 分析 ; - 对于 普通用户 来说 , 比较复杂 ; 四、星型模型 雪片模型 折衷方案 ---- 推荐采用一种 星型模型 , 避免因为查询时 , 过多的表连接 , 引起性能降低 ; 五、事实群模型 ( 仅做了解 ) ---- 该模型 比 星型模式 , 雪片模型 更复杂 , 上述两个模型 , 只有一个事实表 , 但是 在事实群模型中 , 有多个事实表 , 两个事实表 , 可能公用一些维表 ; 六、度量 ---- 数据方体 中的度量 , 可以分为三种不同的类型 : 分布型 代数型 整体型 分布型 度量 : 特点 :
1.1K00编辑于 2023-03-28 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | 星型分类数据集
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 此数据集用于星型预测和分类。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
47920编辑于 2022-03-30 - 来自专栏PowerBI入门100例
2.1 PowerBI数据建模-天下大模型必作于小的星型架构
而且，模型是底层基础，一定要打牢，如果没有打牢，后期发现模型需要优化，沉没成本很高，可能带来一系列的巨大工作量。星型架构在PowerBI中，微软强烈建议使用星型架构搭建模型。 星型架构是把复杂的事情简单化，它充分体现了老子几千年前提到的天下大事必作于细的理念，把大模型拆分成一个个小模型，从一个个小模型做起，组成一个大模型。每一个小模型就是一个星型架构。 多个星型架构共用维度表，可以实现维度表对多个事实表的联动筛选。这样多个小的星型架构就构建成了一个大模型。 星型架构vs单表模型vs带雪花维度的星型架构单表模型或带雪花维度的星型架构，也可用于建模，考虑到以下因素，不建议在PowerBI中使用。 操作步骤 STEP 1 在PowerBI桌面版的模型视图下，为每一个事实表建立一个页面，用来展示一个星型架构。如果模型较大，这样比在所有表页面中加载快也更清晰。
58010编辑于 2025-02-24 - 来自专栏王小雷
什么是星型模型
星型模型由一个或多个引用任意数量的维度表的事实表组成。 星型模型是雪花模型的一个重要特例，对于处理更简单的查询更有效。 星型模型的名称来自物理模型与星形的相似之处，其中心有一个事实表，周围的维度表代表星的点。 ? 2.优点 星型模型是非规范化的 ，这意味着应用于事务性关系数据库的常规规范化规则在星型模型设计和实现过程中被放宽。 星型模型非规范化的好处是： 更简单的查询 - 星型模型连接逻辑通常比从高度规范化的事务模型中检索数据所需的连接逻辑更简单。 星型模型不支持业务实体之间的多对多关系 - 至少不是很自然。 通常，这些关系在星型模型中被简化以符合简单的维度模型。 驱动Wikipedia
2.6K10发布于 2019-05-26 - 来自专栏全栈程序员必看
java11-泛型及其使用
9 } 10 public String getName() { //得到确切类型 11 return this.obj.getClass().getName(); 12 } 13 14 } 15 public T getObj1() { 6 return obj1; 7 } 8 public void setObj1(T obj1) { 9 this.obj1 = obj1; 10 } 11 double sum = 0.0; 8 for(int i=0;i<nums.length;i++) { 9 sum += nums[i].doubleValue(); //报错误 10 } 11 double sum = 0.0; 8 for(int i=0;i<nums.length;i++) { 9 sum += nums[i].doubleValue(); //报错误 10 } 11 注意有界类型与泛型通配的区别 （有界类型是声明泛型类指定泛型范围，而泛型通配是泛型引用指向泛型对象时的限制） 7.泛型擦除 由于要与以前的代码相兼容，java中的泛型是伪泛型，在编译器编译过程中将会擦除泛型的所有信息
54740编辑于 2022-09-20 - 来自专栏c++11
c++11类型推导
参考 effective modern c++ https://medium.com/@tjsw/%E6%BD%AE-c-11-universal-reference-rvalue-reference-move-semantics -1ea29f8cabdc C++11 新特性：decltype 模板类型推导 函数模板可以看成是这样： template<typename T> void f(ParamType param); ParamType decltype 保证返回 的类型是左值引用 int x = 0; decltype(x) a; //a: int decltype((x)) a; //a: int & 尾随返回值类型 //c++11
75140发布于 2020-07-09 - 来自专栏微信公号【Java技术江湖】
Java基础11：Java泛型详解
具体代码在我的GitHub中可以找到 https://github.com/h2pl/MyTech 文章首发于我的个人博客： https://h2pl.github.io/2018/04/29/javase11 泛型有三种使用方式，分别为：泛型类、泛型接口、泛型方法 泛型类 泛型类型用于类的定义中，被称为泛型类。通过泛型可以完成对一组类的操作对外开放相同的接口。 尤其是我们见到的大多数泛型类中的成员方法也都使用了泛型，有的甚至泛型类中也包含着泛型方法，这样在初学者中非常容易将泛型方法理解错了。 泛型类，是在实例化类的时候指明泛型的具体类型；泛型方法，是在调用方法的时候指明泛型的具体类型 。 但是有一种情况是非常特殊的，当泛型方法出现在泛型类中时，我们再通过一个例子看一下 //注意泛型类先写类名再写泛型，泛型方法先写泛型再写方法名 //类中声明的泛型在成员和方法中可用 class A <T,
63820发布于 2019-04-07 - 来自专栏芝士就是菜
C++11类型转换
但是上边的代码会出现一个问题，就是运行结果显示，a还是2，不过当我们打开监视窗口可以看到a其实已经被改成3了，这是什么原因呢？
63310编辑于 2023-04-20 - 来自专栏王小雷
星型模型与雪花模型比对（区别）
版权声明：本文为王小雷原创文章，未经博主允许不得转载 https://blog.csdn.net/dream_an/article/details/87095808 星型模型与雪花模型比对 （区别） 区别项 星型模型 雪花模型 事实表 一个或多个 集中式 维度表 一级维度表 多级维度表（子维度表） 存储空间 多 少 数据冗余度 大 小 表宽度 宽 窄 扩展性 差 好 Join复杂度 低 高
3.1K10发布于 2019-05-28 - 来自专栏BigData_Flink
kylin数据模型:星型模型vs雪花模型
A1 数据模型 1.1 星型模型 star schema 定义： 星型模型就是一张事实表，以及零个或多个维度表；事实表与维度表通过主键外键相关联，维度表之间没有关联，就像很多星星围绕在一个恒星周围，故取名为星形模型 1.2 雪花模型 snowFlake schema 定义： 将星形模型中的某些维表抽取成更细粒度的维表，然后让维表之间也进行关联，这种形状酷似雪花的的模型称为雪花模型。 优点 减少冗余 ? 1.3 对比 星型模型 雪花模型 数据总量 多 少 冗余度 高 低 可阅读性 相对容易 相对差 表的个数 少 多 查询效率 快 慢 可拓展性 差 好 规范化 差 好 1.4 相关 维度表和事实表
1.3K20发布于 2021-04-12 - 来自专栏趣Python
python与分形0013 - 超酷星型分形
20世纪非传统的数学家Benoit Mandelbrot在1975年从拉丁词fractus(意思是不规则的或破碎的)创造了分形这个词。
60010发布于 2021-12-02 - 来自专栏freesan44
找出星型图的中心节点
题目 有一个无向的 星型 图，由 n 个编号从 1 到 n 的节点组成。星型图有一个 中心 节点，并且恰有 n - 1 条边将中心节点与其他每个节点连接起来。 请你找出并返回 edges 所表示星型图的中心节点。 = vi 题目数据给出的 edges 表示一个有效的星型图 解题思路 class Solution: def findCenter(self, edges: List[List[int]]) -
41120发布于 2021-09-03 - 来自专栏freesan44
找出星型图的中心节点
题目 有一个无向的 星型 图，由 n 个编号从 1 到 n 的节点组成。星型图有一个 中心 节点，并且恰有 n - 1 条边将中心节点与其他每个节点连接起来。 请你找出并返回 edges 所表示星型图的中心节点。 = vi 题目数据给出的 edges 表示一个有效的星型图 解题思路 class Solution: def findCenter(self, edges: List[List[int]])
25110编辑于 2021-12-06 - 来自专栏datartisan
三大数据模型：星型模型、雪花模型、星座模型
在数据仓库的建设过程中，根据事实表与维表的关系，经常将数据模型分为星型模型、雪花模型及星座模型，那么，这几种数据模型有什么区别呢？在前期规划设计时，又应该选择星型模型，雪花模型还是星座模型呢？ 星型模型 星型模型中只有一张事实表，以及0张或多张维表，事实表与维表通过主键外键相关联，维表之间不存在关联关系，当所有维表都关联到事实表时，整个图形非常像一种星星的结构，所以称之为“星型模型”。 星型模型是最简单最常用的模型。星型模型本质是一张大表，相比于其他数据模型更合适于大数据处理。其他模型可以通过一定的转换，变为星型模型。 星型模型的缺点是存在一定程度的数据冗余。 其缺点是增加了主键-外键关联的几率，导致查询效率低于星型模型，并且不利于开发。 星座模型 星座模型也是星型模型的扩展。 雪花模型在关系型数据库中（MySQL/Oracle）更加常见。在具体规划设计时，应结合具体场景及两者的优缺点来进行设计，找到一个平衡点去开展工作。
19.4K21编辑于 2022-08-22 - 来自专栏性能与架构
日志型keyvalue存储模型 Bitcask
Bitcask是一个key-value存储模型，基于hash表结构，并且有个特点，是日志型的数据文件 设计思路非常简洁，值得学习一下 基于Bitcask模型实现的存储系统例如： （1）Riak Erlang 编写的高度可扩展的分布式数据存储 （2）beansdb 豆瓣开源数据存储系统 什么是日志型数据文件？ Bitcask模型使用物理文件保存数据，使用了类似日志服务一样的方式，就是只追加，保证文件是一直顺序写入的，写入性能非常好 所以Bitcask模型的文件存储结构非常简单，一直向一个文件中写入，当文件大小达到预定值时 Bitcask模型只支持文件的顺序操作，如何处理修改删除数据呢？ Bitcask模型不保证重启时hash表数据不丢 那么启动时重建hash表，就需要整个扫描一遍数据文件，非常耗时 Bitcask模型中包含了一个hint file，目的在于提高重建hash表的速度
7K70发布于 2018-04-03 - 来自专栏ClearSeve
C++11内存模型
variable Thread-1: Thread-2: i = 100; std::cout << i; 对于上面的程序，线程1对一个int64类型的变量进行写操作 Thread-1: Thread-2: x = 100; // A std::cout << x; // B C++11 C++11的内存模型共有6种，分四类。其中一致性的减弱会伴随着性能的增强。 参考链接 【1】C++11中的内存模型上篇 – 内存模型基础 【2】C++11中的内存模型下篇 – C++11支持的几种内存模型 【3】理解 C++ 的 Memory Order 【4】如何理解 C++ 11 的六种 memory order 【5】《现代C++实战三十讲》中的内存模型与Atomic
1K30编辑于 2022-02-11 - 来自专栏算法进阶
树模型遇上类别型特征(Python)
在数据挖掘项目的数据中，数据类型可以分为两种：有序的连续数值 和 无序的类别型特征。 对于xgboost、GBDT等boosting树模型，基学习通常是cart回归树，而cart树的输入通常只支持连续型数值类型的，像年龄、收入等连续型变量Cart可以很好地处理，但对于无序的类别型变量（如 在此，本文列举了 树模型对于类别型特征处理的常用方法，并做了深入探讨~ 一、one-hot编码处理 我们可以直接对类别型特征做Onehot处理（这也是最常用的做法），每一类别的取值都用单独一位0/1来表示 当onehot用于树模型时，类别型特征的取值数量少的时候还是可以学习到比较重要的交互特征，但是当取值很多时候（如 大于100），容易导致过拟合，是不太适合用onehot+树模型的。 # lgb类别处理：简单转化为类别型特征直接输入Lgb模型训练即可。
1.6K30编辑于 2022-06-02
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