星型结构

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

在数据仓库与数据挖掘领域，星型结构的实例展示了Sales Fact Table中的time_key、item_key、branch_key、location_key、units_sold、dollars_sold以及avg_sales等指标。时间维度包括time_key、day_of_the_week、month、quarter和year；地理位置维度则包括location_key、street、city、province_or_state和country；商品维度包括item_key、item_name、brand、type和supplier_type；最后，分支机构维度涵盖了branch_

客户基本信息的星型结构图包括客户信息事实表和多维度维度表，涵盖了客户ID、性别、年龄层次、VIP状态、支付类型、在网时间层次、地理信息、支付层次、流失概率、信用层次、挽留价值和客户价值等详细资料。

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

星型连接数据模型作为数据仓库设计的基础，尽管在实际应用中存在一些缺点。图3-56展示了一个简单的二维数据模型，其中包含四个相互关联的实体。然而，仅从数据模型角度出发的设计容易导致数据的扁平化效应，实际数据仓库中的实体和它们之间的关系绝不是对等的。例如，订单实体需要处理大量数据，而其他实体的数据量较少。因此，在设计数据仓库时，需要考虑不同的处理策略，以应对数据量的不均衡。

通过生态敏感性分析,挖掘区域生态信息,构建指标体系评估土地利用类型,结合ArcGIS空间分析工具,探索环境友好型土地利用空间结构,为城市规划提供依据。

探索辛星于2015年编写的Redis指南，深入学习并在Windows环境中应用Redis。

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。

结合大型通用有限元程序 ANSYS 的参数化设计语言 (APDL) 和概率设计系统 (PDS) 模块，利用蒙特卡罗有限元法计算A型井架系统的失效概率及可靠指标β。通过实际工程结构算例详细阐述了该方法的实现流程，验证了 ANSYS 概率分析功能在结构可靠性分析中的可行性和有效性。