雪花型

星型雪花型结构实例 Sales 事实表 | 字段 | 说明 ||---|---|| time_key | 时间维度外键 || item_key | 商品维度外键 || branch_key | 分支机构维度外键 || location_key | 地理位置维度外键 || units_sold | 销量 || dollars_sold | 销售额 || avg_sales | 平均销售额 | Shipping 事实表 | 字段 | 说明 ||---|---|| time_key | 时间维度外键 || item_key | 商品维度外键 || shipper_key | 承运商维度外键 || f

星型雪花模型实例： 事实表：- 销售事实表（Sales Fact Table）：time_key、item_key、branch_key、location_key、units_sold、dollars_sold、avg_sales- 发货事实表（Shipping Fact Table）：time_key、item_key、shipper_key、from_location、to_location、dollars_cost、units_shipped 维度表：- 时间维度（time）：time_key、day_of_the_week、month、quarter、year- 位置维度（locati

星型结构和雪花结构的对比挺经典的，尤其在做数据仓库建模的时候，搞清楚这俩的区别和应用场景，真的能省下不少弯路。比如说，Sales Fact Table和Shipping Fact Table的设计思路就挺值得参考，字段该拆就拆，别怕多几个维度表，逻辑清晰最重要。 表结构中用到的维度还挺全的，像time、item、location这些，都按照标准化方式分了表，尤其是时间维度，什么day_of_the_week、quarter这些字段，直接拿来用也方便。和业务口径对得挺紧，不容易出错。 如果你平时也在琢磨数据仓库的设计，这份结构图可以当个好的参考。尤其是做 ETL 建模或者在 BI 工具里画 Sc

当一个或多个维度表不直接连接到事实表，而是通过其他维度表间接连接到事实表时，形成的结构类似于多个雪花连接在一起，因此被称为雪花模型。雪花模型是星型模型的扩展，它将星型模型中的维度表进一步层次化。原有的维度表可能会被扩展为小型的事实表，形成局部的“层次”区域，这些被分解的表都连接到主维度表而不是事实表。

matlab开发-雪花纷飞。你的办公室没有窗户。你想看到大得离谱的雪花。我已经解决了你的问题

mysql 的数据库函数里模拟雪花算法的用法，挺有意思的。用的是Hutool的雪花算法起始时间戳（1288834974657），你只要拿当前时间一减，就能生成唯一 ID，省事又靠谱。还支持data center和workerId字段，默认用0，和 Hutool 工具区分开来，别搞混了就行。 临时用的temp_sequence表也还不错，可以生成序列号，再和4096取模，用在迁移数据的时候挺方便。比如你不想靠程序插入 ID，而是数据库里直接搞定，那这个方法就挺适合的。特殊场景下挺省事，不用自己造轮子。 整个思路不复杂，而且可扩展性也不错。你也可以根据自己项目里的主键规则，稍微改改，比如调整起始时

销售数据仓库的雪花模式是一种高效的数据存储结构，通过细分维度和规范化存储，提升了数据管理和查询效率。

开箱即用的Azkaban，解压后可直接使用，简化部署流程，助您快速开启工作流管理。

示例：利用DMQL语言定义雪花模式，创建立方体销售雪花[时间、商品、分支、位置]：销售额 = 美元销售总额之和，平均销售额 = 美元销售总额的平均数，销售单位数 = 总数定义维度时间为（时间键、星期几、月份、季度、年份）定义维度商品为（商品键、商品名称、品牌、类型、供应商（供应商键、供应商类型））定义维度分支为（分支键、分支名称、分支类型）定义维度位置为（位置键、街道、城市（城市键、省或州、国家））。

专为新手设计的简洁登录界面，代码清晰易懂，助你轻松理解系统运行机制。