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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(“*”);
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。
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 - 来自专栏全栈程序员必看
spring 4 泛型注入
最近对系统进行改造，发现在泛型实例初始化的时候，得不到想要的泛型。或者需要强制转换。 spring 4 开始支持泛型对象初始化，初始化方法如下： 注：使用配置文件的方法暂时还没有发现，下面是使用java annotation的方法： package com.mitchz..toolkit.chain Object, TestMessageContext>(commands); } } 完整的例子参考： http://spring.io/blog/2013/12/03/spring-framework-4-
36430编辑于 2022-09-17 - 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。 [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。 示例 2： 输入：edges = [[1,2],[5,1],[1,3],[1,4]] 输出：1 ``` 提示： 3 <= n <= 105 edges.length == n - 1 edgesi.length = 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。 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。 示例 2： 输入：edges = [[1,2],[5,1],[1,3],[1,4]] 输出：1 提示： 3 <= n <= 105 edges.length == n - 1 edges[i].length = 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python数据分析实践
Matplotlib数据关系型图表（4）
二、层次关系型图表（2） 2.2 相关系数图 相关系数图是热力图的一种形式，只不过传入的数据是已经计算好的各变量的相关系数。 现有一组数据，记录了不同作物的产量，现要求将他们相关系数表示。 {"dim": 2, "name": "ws"}, {"dim": 3, "name": "pm2_5"}, {"dim": 4, title_opts=opts.TitleOpts(title="Parallel-基本示例")) ) c.render(r"C:\Users\Smile\Desktop\坐标系.html") 层次关系型图表介绍到此结束
67510编辑于 2023-02-23 - 来自专栏生信修炼手册
opitype:对HLA I型基因进行4位分型
HLAminer软件可以同时对HlA I型基因和II 型基因进行分型，但是分型结果中不可避免的会存在假阳性的结果。 为了提高分型结果的准确性，不同的研究团队都在开发新的工具和算法，Opitype是一款专门针对HLA I型基因进行分型的软件，可以提供精确的4位分型结果。 从图中可以看到，不论是基因组的数据，还是转录组的数据，opitype提供的4位分型结果的准确率都高于HLAminer和HLAforest。 opitype利用HLA I型基因exon2到exon3的DNA序列构建了一个参考数据库，如果reads能够比对到这个参考数据库，认为这些reads来自与HLA基因。 进行基因分型 调用OptiTypePipeline.py进行基因分型，用法如下 docker run -v /home:/home fred2/optitype -i /home/R1_fished.fastq
2K30发布于 2020-05-11 - 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 - 来自专栏量子位
原来GPT-4是i型人格！大模型MBTI测试来了，来自字节
不过由于资源限制，除了ChatGPT和GPT-4之外，都是一些参数为100亿左右的小模型（OpenLlama7b-v2、Bloom7b、BaiChuan7b9、BaiChuan13b）。 以下是各模型最终得分： 可以看到，不同模型人格确实不同——GPT-4属于INTJ，ChatGPT属于ENTJ，而70亿参数的Bloom为ISTJ…… 而从下图我们能清晰的看到，不同模型在四大维度的具体表现并不一致 除此之外，作者也发现，在同一类模型中，S/N、T/F和J/P这三组值会表现出“遗传性”，例如ChatGPT和GPT-4都被归类为“NTJ”，而BaiChuan7b和BaiChuan13b都被分类为“NFP 而作者认为，相比E型“模格”，像INTJ这样的LLM可能具有更强的知识、推理和规划能力，是为人类服务的最佳选择。 因此，它也可以作为评估大模型的一种粗略的指标。 其次，在MBTI的四个维度之中，前俩参考意义不大，主要是T/F和J/P。 这是鉴于GPT-4和ChatGPT表现出比其他模型高得多的T值和J值。
79710编辑于 2023-09-08 - 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 - 来自专栏又见苍岚
二次型优化问题 - 4 - 二次型优化方法
在确定了可优化二次型的类型后，本文讨论二次型的优化方法。
2.4K10编辑于 2022-08-05 - 来自专栏黄腾霄的博客
2020-3-4-T型图介绍
在看到编译器相关知识时，发现有一个T型图的概念，于是就记录一下 ---- 什么是T型图 T型图是用于描述编译器实现时的一种辅助工具。 这三者都有自己的生成语言描述，正好可以使用一个T型图标识。 ? 这里下面的t型图表示使用β语言书写的编译器，将α语言写的源代码编译成为γ语言。 ? T型图作用 有了T型图我们就可以来描述编译器构建。 再举一个比较火的例子，如果我期望使用Java创建一个Java的编译器，即self-hosting，我该怎么用T型图描述呢？ ? 我先创建了一个Java书写的Java编译器。 ++_cassiePython的专栏-CSDN博客 ---- 本文会经常更新，请阅读原文： https://xinyuehtx.github.io/post/T%E5%9E%8B%E5%9B%BE%E4%
1.4K40发布于 2020-06-10
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