星型模型

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

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 | 平均销售额 | 维度表： 时间维度表 (Time Dimension) | 列名 | 描述 ||-----------------|---------------------|| time_key | 时间维度主键 || day_of_the_week | 星期几 || month | 月份 || quarter | 季度 || year | 年份 | 地理位置维度表 (Location Dimension) | 列名 | 描述 ||------------------|-----------------|| location_key | 地理位置维度主键 || street | 街道 || city | 城市 || state_or_province | 州/省 || country | 国家 | 商品维度表 (Item Dimension) | 列名 | 描述 ||---------------|-----------------|| item_key | 商品维度主键 || item_name | 商品名称 || brand | 品牌 || type | 类型 || supplier_type | 供应商类型 | 分店维度表 (Branch Dimension) | 列名 | 描述 ||---------------|-----------------|| branch_key | 分店维度主键 || branch_name | 分店名称 || branch_type | 分店类型 |

一个专为学习Oracle而设计的大型数据库。

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（location）：location_key、street、city、province_or_street、country- 物料维度（item）：item_key、item_name、brand、type、supplier_type- 分店维度（branch）：branch_key、branch_name、branch_type- 托运人维度（shipper）：shipper_key、shipper_name、location_key、shipper_type

这个M文件模拟M/M/1队列模型，并生成详细图表，展示模型在到达间隔时间1/lambda变化期间的状态变化。

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A星算法在Matlab中的具体实现，配有个性化界面，用户可直接运行使用。

本资源为MATLAB平台上的完整A星算法路径规划程序，适用于课程设计。直接运行astar.m文件即可获取最优路径，支持自定义地图绘制。

通过本代码，你可以了解 Python 的基本语法，并学会使用 Python 标准库。