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
package 算法; public class 打印星型图 { public static void main(String[] args) { for(int i
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。
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 :
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。
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
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
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
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。
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]]) -
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]])
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。
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
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。
源数据库模型(3NF)如下图: 星型模型如下图: Data Vault模型如下图: 说明: 星型模型(star schema)的事实表采取了完全规范化的第三范式(3NF)模型,而维表采取了第二范式的设计模型...有时也会把维表的设计规范化,就成了所谓的雪花模型(snowflake schema)。...星型模型向Data Vault模型转化: 星型模趔的主要构成部分是维表与事实表,在转化为DataVault模型时自然涉及到维表与事实表的分别转化,使之映射为DataVault模型的Hub、Link、...星型模型与DataVault模型表的对应如下表所示。
在数据仓库的建设中,一般都会围绕着星型模型和雪花模型来设计表关系或者结构。下面我们先来理解这两种模型的概念。 (一)星型模型图示如下: 星型模是一种多维的数据关系,它由一个事实表和一组维表组成。...(二)雪花模型图示如下: 当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上,而是通过其他维表连接到事实表上时,其图解就像多个雪花连接在一起,故称雪花模型。雪花模型是对星型模型的扩展。...(三)星型模型和雪花模型的优劣对比: 属性 星型模型 雪花模型 数据总量 多 少 可读性 容易 差 表个数 少 多 查询速度 快 慢 冗余度 高 低 对实时表的情况 增加宽度 字段比较少,冗余底 扩展性...(五)总结 通过上面的对比,我们可以发现数据仓库大多数时候是比较适合使用星型模型构建底层数据Hive表,通过大量的冗余来提升查询效率,星型模型对OLAP的分析引擎支持比较友好,这一点在Kylin中比较能体现...而雪花模型在关系型数据库中如MySQL,Oracle中非常常见,尤其像电商的数据库表。
龚浩华,QQ 29185807,月牙寂 道长 第一时间获取文章,可以关注本人公众号 月牙寂道长 yueyajidaozhang Golang分布式设计模式之-----星型拓扑分形设计 ...(对等交互peer通信,数据交互) 在这里有两个星型拓扑模型。 1)下载任务管理器,为管理者,控制任务的添加,删除等。...其两个星型结构,组成了一个星型的分形结构 二、接口的定义 1)管理者,定义一个管理者的interface,用于传递给被管理者。 ...星型拓扑分形设计,可以归属于一种,基于职能管理划分的系统。各个职能独立,并通过接口,进行弱通信,实现了上报、管理等行为。但各个职能却又能实现松散耦合。
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 来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/find-center-of-star-graph
♣ 题目部分 在Oracle中,什么是星型连接(Star Join)?...星型转换可以有效改善大的事实表与多个具有良好选择率的维度表间连接的查询,从而有效避免了全表扫描的性能窘境。...星型转换由初始化参数STAR_TRANSFORMATION_ENABLED控制,该参数可以有三种选项: ① TRUE:CBO优化器自动识别语句中的事实表和约束维度表并进行星型转换。...参数STAR_TRANSFORMATION_ENABLED的默认值为FALSE,因为星型转换适用的场景是数据仓库环境中具有星型模型的模式,而且需要事实表的各个连接列上均有良好的索引时才能发挥其优势。...如果能确定以上因素,那么就可以使用星型转换。 下面给出一个示例: ?
本篇将在现有的维度数据仓库上增加一个新的星型结构。与现有的与销售关联的星型结构不同,新的星型结构关注的是产品业务领域。...新的星型结构有一个事实表和一个维度表,用于存储数据仓库中的产品数据。 一个新的星型模式 图(五)- 10-1 显示了扩展后的数据仓库模式。...模式中有三个星型结构。...month_end_sales_order_fact表是第二个星型结构的事实表。product_dim和month_dim是其对应的维度表。第一个和第二个星型结构共享product_dim维度表。...第二个星型结构的事实表和月份维度数据分别来自于第一个星型结构的事实表和date_dim维度表。它们不从源数据获得数据。第三个星型模式的事实表是新建的production_fact表。
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