雪花型模式

本例使用DMQL定义星型模式，其中：- 维度：时间、产品、分支机构、位置- 度量：销售额总和、销售额平均值、销售单元数通过对各维度的定义，建立了一个用于分析销售数据的星型模式。

星型模式示例销售事实表 time_key item_key branch_key location_key units_sold dollars_sold avg_sales Measures time_key day_of_the_week month quarter year time location_key street city state_or_province country location item_key item_name brand type supplier_type item branch_key branch_name branch_type branch

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。

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。

星型模式实例：Sales 事实表 事实表： Sales Fact Table | 列名 | 描述 ||--------------|----------------|| time_key | 时间维度主键 || item_key | 商品维度主键 || branch_key | 分店维度主键 || location_key | 地理位置维度主键 || units_sold | 销售数量 || dollars_sold | 销售额 || avg_sales | 平均销售

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））。

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

雪花模式实例是数据挖掘中的经典设计，挺适合做数据仓库中的模型架构。像销售事实表（Sales Fact Table）这样的设计，能够你更好地不同维度的数据。比如，time_key、item_key这些维度，用来不同时间、商品和其他属性，挺直观的。通过这个设计，你可以更轻松地做复杂的数据查询和。 实际使用时，雪花模式的灵活性也蛮强的，尤其是做多维度数据时。你可以轻松地根据实际业务需要进行调整，比如增加新的维度或修改现有维度结构。对于前端开发者来说，虽然直接接触的数据模型不多，但理解这些数据结构对于优化展示和后端对接有。如果你经常类似的数据工作，使用这个设计模式会让你更得心应手。

一个专为学习Oracle而设计的大型数据库。

黑色简洁风格的导航菜单，配上模块化的代码结构，用起来顺手。HDAIS算是我最近挖到的一份还不错的前端+AI 资源，内容不花哨，重点在实用，适合做 AI 界面的快速原型。 页面结构比较干净，适合二次开发。像你要做数据仪表盘、AI 演示平台之类的项目，拿来改一改就能上手。前端部分的代码也比较清晰，像grid 布局、flex 弹性盒这些用得挺多。 顺手整理了一些相关文章，跟人工智能和数据比较搭，比如 计算智能人工智能分支深度剖析 这篇，讲得蛮细；还有 Pandas 库深度学习资源，对搞数据的你来说挺有。 如果你平时也折腾MATLAB、Python、SPSS之类的工具，那资源里还有不少代码实现可以参考