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搜索关键字:维度表    ( 105个结果
数仓建模之维度表设计
什么是维度 维度是维度建模的基础和灵魂。在维度建模中,将度量称为“事实” ,将环境描述为“维度”,维度是用于分析事实所需要的多样环境。 例如,在分析交易过程时,可以通过买家、卖家、商品和时间等维度描述交易发生的环境。 什么是维度属性 **维度所包含的表示维度的列,称为维度属性。**维度属性是查询约束 ...
分类:其他好文   时间:2021-06-11 18:39:56    阅读次数:0
Kimabll数仓架构下如何确定模型落地哪些表
提出问题?如果要你建立数据仓库,你如何确定数据仓库核心结构中要设计哪些表?以及表结构如何设计?下面通过问答的形势逐个解释。 Kimball模型设计过程: 1、 选定业务过程-依托业务流程 2、 确定粒度 3、 确定维度 4、 确定事实 问题1:如何确定仓库具有哪些维度表? 回答: 以有报表 业务人员 ...
分类:其他好文   时间:2021-02-26 12:58:25    阅读次数:0
dwd_dim_user_info_his
用户维度表 属于拉链表 应用场景:缓慢变化的表 特点:历史数据和最新数据在一张表中 图解: sql重点:union all , 如何找到并修改旧的end_date insert overwrite table dwd_dim_user_info_his_tmp select * from ( sel ...
分类:其他好文   时间:2021-02-25 12:11:02    阅读次数:0
数仓缓慢变化维SCD深度讲解
维度缓慢变化维SCD(Slowly Changing Dimensions)一些维度表的数据不是静态的,而是会随着时间而缓慢地变化(这里的缓慢是相对事实表而言,事实表数据变化的速度比维度表快,如果还不知道什么是事实表和维度表请看→数仓模型设计详细讲解)把处理维度表数据历史变化的问题,称为缓慢变化维问 ...
分类:其他好文   时间:2021-01-16 11:43:49    阅读次数:0
[POWERBI] POWERBI开发步骤
前段时间做了一些powerbi的开发工作,整理一下开发的大致步骤: 1.明确主题 2.设计数据模型:星型模型下设计事实表,维度表,数据粒度 3.整理源数据,获取源数据:文本文件,EXCEL,CSV,DB 4.在查询编辑器清洗数据,加工数据,聚合数据,简单的操作可以使用自带的图形化功能,复杂的操作(比 ...
分类:其他好文   时间:2020-08-08 00:32:41    阅读次数:66
[编程题] lk [152. 乘积最大子数组-二维动态规划]
[编程题] lk 152. 乘积最大子数组-二维动态规划 题目 输入输出 方法1:使用一个二维的dp来表示当前节点的最大值和最小值情况 思想: ? 每个dp[i]位置用两个维度表示值信息,dp[i][0]表示目前的最大值情况,dp[i][1]表示目前的最小值情况如负数 ? ① 我们在遍历数组的时候, ...
分类:编程语言   时间:2020-07-30 22:21:57    阅读次数:94
Flink Async I/O
原文:王知无 https://www.cnblogs.com/importbigdata/p/12178404.html 维表JOIN-绕不过去的业务场景 在Flink 流处理过程中,经常需要和外部系统进行交互,用维度表补全事实表中的字段。 例如:在电商场景中,需要一个商品的skuid去关联商品的一 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-03 10:36:10    阅读次数:58
数据仓库 表的分类与同步策略
表的分类 实体表:一般是指一个现实存在的业务对象,比如用户,商品,商家,销售员等等。 维度表:一般是指对应一些业务状态,编号的解释表。也可以称之为码表。比如地区表,订单状态,支付方式,审批状态,商品分类等等。 事务型事实表:一般指随着业务发生不断产生的数据。特点是一旦发生不会再变化。一般比如,交易流 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-29 18:35:55    阅读次数:95
能量项链
#include using namespace std; //算法提高,能量项链,就是可以转圈的矩阵连乘问题 //把1->n扩展为1->n->n+1->2*n,然后对其进行dp,这样就循环起来了 int dp[2000][2000],n,a[1000],ans=0;//用i表示左维度,i+1表示右... ...
分类:其他好文   时间:2020-06-06 21:24:30    阅读次数:48
论文中矩阵的各种trick
[toc] $XQc\to XCq$ 其中$X\in R^{n,p},\,Q\in R^{p,k},\, c\in R^{k,1},\, C\in R^{p, kp},\, q\in R^{kp, 1}$,$n$表示样本数,$p$表示特征维度,$c$表示pattern的个数。 推导过程如下: $$ ...
分类:其他好文   时间:2020-05-02 10:09:14    阅读次数:94
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