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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 =1;i<4;i++){ for(int j=0;j<(i-1)*2+1;j++){ System.out.print(“*”); System.out.println(); } for(int i=3;i>0;i–){ for(int j=(i-1)*2+
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 ; 为例 , 将 年 , 月 , 日 , 时 , 分 , 秒 等字段放在同一个 维表 中 , 时间维 可以变成 多个维表 , 如只包含 年月日的维表 , 只包含 年 月 的维表 等 ; 2 . 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。 STEP 2 把一个事实表和用于分析该事实表的维度表从数据窗格拖到页面中，事实表放在中间，维度表放在周边。
57910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
(r,g,b) turtle.up() turtle.goto(x,y) turtle.seth(90) turtle.fd(length) turtle.seth(180+36/2) = length/(1+(math.sin(18*math.pi/180)+1)/math.sin(54*math.pi/180)) L = length-length2-length2*math.sin *math.pi/180) for i in range(5): star_fractal(x+math.cos((90+i*72)*math.pi/180)*(length-length2) , y+math.sin((90+i*72)*math.pi/180)*(length-length2), length2,penc, ", _//2, True) time.sleep(1) window.update()
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。 [image.png] 示例 1： 输入：edges = [[1,2],[2,3],[4,2]] 输出：2 解释：如上图所示，节点 2 与其他每个节点都相连，所以节点 2 是中心节点。 = 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]]) - ,[2,3],[4,2]] ret = Solution().findCenter(edges) print(ret)
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。 示例 1： 输入：edges = [[1,2],[2,3],[4,2]] 输出：2 解释：如上图所示，节点 2 与其他每个节点都相连，所以节点 2 是中心节点。 = 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]]) ,[2,3],[4,2]] ret = Solution().findCenter(edges) print(ret)
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python数据分析实践
Matplotlib时间序列型图表（2）
时间序列型图表（续上节） 4 量化波形图 量化波形图（也被称为河流图或主题河流图），是堆积面积图的一种变形，通过流动的形状展示不同类别数据随时间的变化情况。 (x, (y1 + y2)/2, linewidth = 2, c= 'r') #绘制中位线 plt.show() 6.2 多系列含有中位线的面积图 #多系列含有中位线的面积图 font1 = {' + sigma2, mu2 - sigma2, facecolor = 'C1', alpha = 0.4) ax.plot(t, mu1, lw=2, label='mean population 1 = '#00FF00', alpha = .3) ax.fill_between(x, y1, y2, where = (y1 > y2) & ((y1 - y2) > 0.5) & ((y1 - y2 ((y1 - y2) <= 1.3), color = '#FF0000', alpha = .5) ax.fill_between(x, y1, y2, where = (y1 < y2) & ((y2
89620编辑于 2023-02-23 - 来自专栏项目文章
Java集合学习2：泛型
泛型 Generic 泛型类 写一个泛型类 语法：类名 T就代表数据类型的占位符 运行的时候要表示一种引用类型，不可以是实际类型，同时可以写多个占位符，用逗号隔开即可。 使用泛型创建变量 还可以添加方法作为方法的参数 还可以使用泛型作为方法的返回值 需要注意 的是不同泛型对象不能相互 复制。 写一个泛型接口 是不能使用泛型创建 静态常量的，即不能new这个泛型。 由于接口是不能实例化的，所以需要写一个实现类。 在实现接口的时候必须在使用的 时候必须写清楚什么类。 联动泛型类和泛型接口。 泛型方法 如果是T那么就是就是返回T 类型的，void就不返回 就可以了。 泛型好处 泛型集合 参数化的类型、类型安全的集合，强制集合元素的类型必须一致。
14510编辑于 2024-06-07 - 来自专栏python数据分析实践
Matplotlib数据关系型图表（2）
本节继续探讨数值关系型图表的绘制，主要探讨了气泡图、三维散点图、等高线图和曲面图的绘制方法。 一、数值关系型图表（2） 1.4 气泡图 气泡图是一种多变量图表，是散点图的变体，也可认为是散点图和百分比区域图的组合。 2、气泡大小通过1个视觉特征来表示，为了避免数据的重叠、遮挡，一般要设置透明度。另外的，也可以添加颜色渐变的气泡图（2个视觉特征）来表示，可以观察到数据的变化。 , 15)) #构造数据 N = 100 x = np.linspace(-2, 2, N) y = np.linspace(-2, 2, N) X, Y = np.meshgrid(x, y) ## ax2 = ax[0, 1] labels = ax2.contour(X, Y, Z(X, Y), 10, colors='k') ax2.clabel(labels, inline=True,
1.7K30编辑于 2023-02-23 - 来自专栏python数据分析实践
Matplotlib数据分布型图表（2）
本文继续介绍数据分布型图表的绘制方法： 3 蜂巢图 蜂巢图使得每个类别数据点沿着X轴类别标签中心向两侧，同时向上均匀而对称地展开，整体较为美观，也能展现数据的分布规律。 figsize = (12, 6)) ax = fig.add_subplot(121) #绘制蜂巢图，并绘制在ax画布上 g = sns.swarmplot(x = 'season', y = 'pm2_ ': 'k', 'color': 'b'}, kde_kws = {'color':'k', 'linestyle': '-'}, ax = ax2) ax2.set_title('Spring distrubtion 4 箱型图 箱型图又被称为箱须图、箱线图、盒图，能显示一组数据的最大值、最小值、中位数以及上下四分位数，可以反映数据分布的中心位置和散布范围。 第一个四分位数（Q1）就是下四分位数，第二个四分位数（Q2）就是中位数，第三个四分位数（Q3）就是上四分位数。
1.2K20编辑于 2023-02-23 - 来自专栏编程学习之路
泛型的初步认识（2）
参考文章：Java 中的泛型（两万字超全详解）_java 泛型-CSDN博客 泛型绝对要注意的一点 在java中，我们无法直接实例化泛型的类型参数对象. 1.当我们在创建一个 ArrayList< Integer > 泛型集合的时候，ArrayList 可以看作是演唱会场馆，而< T >就是场馆的验票系统，Integer 是验票系统设置的门票类型； 2. arrayInteger.get(0);// 这条代码底层如下： //（1）get() 方法的返回值返回的是 Object 类型 Object object = arrayInteger.get(0); //（2） ，其内的所有泛型信息都会被擦除，并且类型参数 T 会被统一替换为其原始类型（默认是 Object 类，若有 extends 或者 super 则另外分析）； 2.在泛型信息被擦除后，若还需要使用到对象相关的泛型信息 这是因为Java的泛型是在编译时期进行类型擦除的，即在运行时泛型信息被擦除，只保留原始类型，我们不清楚其原本的具体类型。因此，编译器不允许直接创建泛型对象。
37010编辑于 2024-04-21 - 来自专栏算法进阶
树模型遇上类别型特征(Python)
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。 # word2vec from gensim.models import word2vec # 加载数据 raw_sentences = ["the quick brown fox jumps over # 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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