在数据开发里, 会涉及到一些概念: 宽表, 窄表, 维度表, 事实表

  • 宽表: 把多个维度的字段都放在一张表存储, 增加数据冗余是为了减少关联, 便于查询. 查询一张表就可以查出不同维度的多个字段
  • 窄表: 和我们 mysql 普通表三范式相同, 把相同维度的字段组成一张表, 表和表之间关联查询其他维度数据.
  • 维度表: 包含维度编码和该维度下的多个属性
  • 事实表: 包含一个业务事件的相关属性

举例

宽表
包含性别, 年龄, 各个用户身份
在这里插入图片描述
维度表
在这里插入图片描述

事实表
在这里插入图片描述

Logo
2048 AI社区

有“AI”的1024 = 2048，欢迎大家加入2048 AI社区

更多推荐

cover

Node.js+Vue3.5 实战：豆包快速 / 深度思考模型的流式调用方案

avatar 2048 AI社区

基于分布式模型预测控制的多智能体点对点过渡轨迹生成研究（Matlab代码实现）

随着多智能体系统（MAS）在无人机编队、自动驾驶车队、机器人协同操作等领域的广泛应用，如何实现高效、安全、协同的点对点轨迹生成成为核心挑战。分布式模型预测控制（DMPC）通过将集中式优化问题分解为局部子问题，结合预测模型与分布式通信机制，为大规模多智能体系统的轨迹规划提供了有效解决方案。本文系统梳理了DMPC在多智能体点对点过渡中的关键技术，包括模型构建、约束处理、协调机制及优化算法，分析了其可扩

avatar 2048 AI社区

基于分布式模型预测控制DMPC的单向拓扑结构下异构车辆车队研究（Matlab代码实现）

DMPC方法通过将每个车辆的控制问题分解为局部优化问题，并利用滚动优化策略进行求解，实现车辆的协同控制。建立车辆动力学模型：考虑异构车辆的动力学差异，采用包含车辆质量、空气阻力系数、滚动阻力系数等参数的非线性车辆动力学模型。设计DMPC控制器：每个车辆作为一个独立的智能体，利用预测状态信息建立自身的优化问题。优化问题的约束包括车辆的动力学约束、控制输入约束和安全距离约束。信息传递机制：每个车辆将自

avatar 2048 AI社区