事实和维度中的交叉联接 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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SQLServer中交叉联接的用法介绍

今天给大家介绍SQLServer中交叉联接的用法，希望对大家能有所帮助！ 1、交叉联接(cross join)的概念交叉联接是联接查询的第一个阶段，它对两个数据表进行笛卡尔积。...即第一张数据表每一行与第二张表的所有行进行联接，生成结果集的大小等于T1*T2。 select * from t1 cross join t2 2、交叉联接的语法格式 ?...t2 where t1.col1=t2.col2;--等价于内部联接 select * from t1 inner join t2 on t1.col1=t2.col2 3、交叉查询的使用场景 3.1...针对一些情况可以采用交叉联接的方式替代子查询，通过减少子查询造成的多次表扫描，从而可以提高优化查询的性能。...4、总结交叉联接虽然支持使用WHERE子句筛选行，由于笛卡儿积占用的资源可能会很多，如果不是真正需要笛卡儿积的情况下，则应当避免地使用CROSS JOIN。

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数据仓库中的维度表和事实表概述

事实数据表不应该包含描述性的信息，也不应该包含除数字度量字段及使事实与纬度表中对应项的相关索引字段之外的任何数据。...包含在事实数据表中的“度量值”有两中：一种是可以累计的度量值，另一种是非累计的度量值。最有用的度量值是可累计的度量值，其累计起来的数字是非常有意义的。用户可以通过累计度量值获得汇总信息，例如。...维度表维度表可以看作是用户来分析数据的窗口，纬度表中包含事实数据表中事实记录的特性，有些特性提供描述性信息，有些特性指定如何汇总事实数据表数据，以便为分析者提供有用的信息，维度表包含帮助汇总数据的特性的层次结构...例如，包含产品信息的维度表通常包含将产品分为食品、饮料、非消费品等若干类的层次结构，这些产品中的每一类进一步多次细分，直到各产品达到最低级别。...在维度表中，每个表都包含独立于其他维度表的事实特性，例如，客户维度表包含有关客户的数据。维度表中的列字段可以将信息分为不同层次的结构级。

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维度模型数据仓库（十七） —— 无事实的事实表

无事实的事实表本篇讨论一种技术，用来处理源数据中没有度量的需求。例如，产品源数据不包含产品数量信息，如果系统需要得到产品的数量，很显然不能简单地从数据仓库中直接得到。...这时就要用到无事实的事实表技术。使用此技术可以通过持续跟踪产品的发布来计算产品的数量。可以创建一个只有产品（计什么数）和日期（什么时候计数）维度代理键的事实表。...产品发布的无事实事实表本节说明如何实现一个产品发布的无事实事实表，包括新增和初始装载product_count_fact表。...“杂项维度”中的定期装载做了两点修改：“清空过渡表”作业项加了清空product_count_fact表；把初始装载产品数量事实表的步骤合并到了“装载事实表（定期）”作业项里。...“杂项维度”中的定期装载最后执行日期，即晚于2015年3月17日的日期）。

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事实表，维度，度量，指标之间的关系

事实表：每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实数据表可能包含业务销售数据，如销售商品所产生的数据，与软件中实际表概念一样维度：说明数据，维度是指可指定不同值的对象的描述性属性或特征。...例如，地理位置的维度可以包括“纬度”、“经度”或“城市名称”。“城市名称”维度的值可以为“旧金山”、“柏林”或“新加坡”。指标：衡量数据，指标是指可以按总数或比值衡量的具体维度元素。...例如，维度“城市”可以关联指标“人口”，其值为具体城市的居民总数。维度和指标的关系：虽然维度和指标可以独立使用，但常见的还是相互结合使用。维度和指标的值以及这些值之间的关系，使您的数据具有了意义。...为了挖掘尽可能多的深层次信息，维度通常与一个或多个指标关联在一起。例如，维度“城市”可以与指标“人口”和“面积”相关联。...度量：事实表和维度交叉汇聚的点，度量和维度构成OLAP的主要概念，这里面对于在事实表或者一个多维立方体里面存放的数值型的、连续的字段，就是度量。

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数据仓库专题（10）-文本事实和杂项维度

一张事实表中可能会存在好几个类似的字段，如果作为事实存放在事实表中，会导致事实表占用空间过大；如果单独建立维度表，外键关联到事实表，会出现维度过多的情况；如果将这些字段删除，会有人不同意。...这时，我们通常的解决方案就是建立杂项维度，将这些字段建立到一个维度表中，在事实表中只需保存一个外键。几个字段的不同取值组成一条记录，生成代理键，存入维度表，并将该代理键保存入相应的事实表字段。...二、文本事实在维度建模中，我们经常会遇到一些文本型的事实，它们通常是一些标识信息、属性或者描述信息。这些字段看似属于事实表中的事实，但是它们又不是键、度量事实或者退化维度。...通常，不太建议将这些文本事实字段建立到事实表中，而应该在维度表中给它们找到适当的位置。当遇到文本型的事实时，我们首先要考虑的应该是这个事实是否属于某个维度表。...建立单独的小维度表是比较容易的方式，但是为增加事实表中的外键个数。这样的维度比较多时，我们可以建立杂项维度表。下面列举了不同情况的一些说明。

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维度模型数据仓库（十八） —— 迟到的事实

迟到事实影响周期快照事实表的装载，如（五）进阶技术5. “快照”中讨论的month_end_sales_order_fact表。...因此，在销售订单事实表里添加名为entry_date_sk的日期代理键列，并且从日期维度表创建一个叫做entry_date_dim的数据库视图。...：只是在转换中增加了一个“获取登记日期代理键”的步骤，并对装载事实表进行了相应的修改。...第一部分处理没迟到的并且月底订单事实表中不存在销售订单或新增的非迟到的销售订单。第二部分在具有相同产品和月份的现有销售订单行上增加新增的销售金额。...最后，执行相同的查询获取包含了迟到事实月底销售订单数据，查询语句和结果显示如下。

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数据仓库(08)数仓事实表和维度表技术

所谓的事实表和维度表技术，指的就是如何和构造一张事实表和维度表，是的事实表和维度表，可以涵盖现在目前的需要和方便后续下游数据应用的开发。事实表，就是一个事实的集合。...事实表行对应一个事实，一个事实对应一个物理可以观察的事件，例如，再零售事件中，销售数量与总额是数据事实，与销售事件不相关的度量不可以放在同一个事实表里面，如员工的工资。...事实表是实际发生的度量，对应的，这些度量我们可以分为三中类型:可加、半可加、不可加。可加性度量可以按照与事实表关联的任意维度汇总。半可加度量可以对某些维度汇总，但不能对所有维度汇总。...周期快照事实表：周期快照事实表中的每一行汇总了发生在某一标准周期，例如某一天的多个事实。即按某个维度轻度汇总的数据。...我们整理了维度表和事实表之后，我们需要形成一个总线矩阵。总线矩阵用于设计数据仓库架构的基本工具，矩阵的行表示业务过程，列代表维度。矩阵中的点表示维度与给定的业务过程是否存在关系，如下图。

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SQL的几种连接：内连接、左联接、右连接、全连接、交叉连接

其查询结果中列出被连接表中的所有列，包括其中的重复列。...1.2.不等值连接：在连接条件使用除等于运算符以外的其它比较运算符比较被连接的列的列值。这些运算符包括>、>=、、!和。...select * from book as a right join stu as b on a.sutid = b.stuid 2.3.全连接：完整外部联接返回左表和右表中的所有行。...select * from book as a full outer join stu as b on a.sutid = b.stuid 3.交叉连接交叉连接：交叉联接返回左表中的所有行，左表中的每一行与右表中的所有行组合...交叉联接也称作笛卡尔积。

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NumPy中的维度Axis

写作时间：2019-04-16 14:56:53 ---- 浅谈NumPy中的维度Axis NumPy中的维度是一个很重要的概念，很多函数的参数都需要给定维度Axis，如何直观的理解维度呢？...从第6和第7个输入输出，我们可以肯定地说"对于二维数组，第一维指的是行，第二维指的是列"。我们通过sum求和函数，探究一下x的第一维和第二维的意义？...从第8个和第9个输入输出，我们可以看到对于参数axis=0，其结果是数组列的和；而对于参数axis=1，其参数是数组行的和。...对于axis=0第一个维度求和，不是将第一维度（行）中的所有元素相加，而是沿着第一个维度，将对应其他维度（列）的数据相加，分解开来就是第10个输入输出。...同理，对于axis=1，是沿着列，将行中的元素相加。 NumPy中对于维度的操作都是以类似这样的逻辑操作的。多维数组对于多维数组我们如何准确区分维度呢？下面以图示进行说明： ?

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数据仓库专题（11）-可以作为维度表使用的事实表

KDT#13 可以作为维度表使用的事实表事实表从粒度的角度分为三种，分别是交易粒度事实表、周期快照事实表和累计快照事实表。交易粒度事实表能提供某个确切时刻的描述信息。...这是一个典型的记录的度量事实都是文本型描述信息的事实表。这样的事实表和维度表之间的区别并不明显。这个事实表中有三个是关联到普通维度表的外键，分别是变更日期、代理和交易类型。...帐户号（NK）是帐户的自然键，是帐户的唯一标识。帐户号（SK）是帐户的代理键，也是这个事实表的主键，它标识了这个事实表中的每一次变化。...我们可以将该事实表中的帐户号代理键做TYPE 2型缓慢变化维处理，并将它关联到其他事实表作为外键。...我们会发现，前一张事实表和维度表并没有什么差别。

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Pandas DataFrame 中的自连接和交叉连接

SQL语句提供了很多种JOINS 的类型：内连接外连接全连接自连接交叉连接在本文将重点介绍自连接和交叉连接以及如何在 Pandas DataFrame 中进行操作。...自连接顾名思义，自连接是将 DataFrame 连接到自己的连接。也就是说连接的左边和右边都是同一个DataFrame 。自连接通常用于查询分层数据集或比较同一 DataFrame 中的行。...df_manager2 的输出与 df_manager 相同。交叉连接交叉连接也是一种连接类型，可以生成两个或多个表中行的笛卡尔积。它将第一个表中的行与第二个表中的每一行组合在一起。...下表说明了将表 df1 连接到另一个表 df2 时交叉连接的结果。示例 2：创建产品的库存此示例的目标是获取服装店的库存，可以通过任意的SKU（这里是颜色）获得组合。...总结在本文中，介绍了如何在Pandas中使用连接的操作，以及它们是如何在 Pandas DataFrame 中执行的。这是一篇非常简单的入门文章，希望在你处理数据的时候有所帮助。

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geoserver图层中的维度

概述在geoserver图层发布的时候有一个tab面板叫维度，里面包含了时间和高度两个维度，本文就讲一下geoserver有关维度的内容。...效果数据来源本文测试数据来源于中国地震台网——历史查询 (ceic.ac.cn)，查询并下载了2012年以后震级大与四级的数据。...下载下来后转成csv导入到qgis中，并添加字段date，类型日期，并通过字段计算器输入公式to_date(time)给字段赋值。...geoserver发布数据先添加shp数据源，再发布服务，发布服务的时候维度的配置如下图。服务调用服务发布完成后，通过openlayers进行调用测试，测试代码如下：的精度，可精确到年、月、日、时、分、秒，例如，如果TIME的值是年的话，则展示该年的数据,如果如果TIME的值是月的话，则展示该月的数据；高程维度(ELEVATION)跟时间维度类似

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Numpy中的数组维度

., 23) 进行重新的排列时，在多维数组的多个轴的方向上，先分配最后一个轴（对于二维数组，即先分配行的方向，对于三维数组即先分配平面的方向） # 代码 import numpy as np # 一维数组...a = np.arange(24) print("a的维度:\n",a.ndim) # 现在调整其大小,2行3列4个平面 b = np.reshape(np.arange(24), (2, 3, 4)...) # b 现在拥有三个维度 print("b(也是三维数组):\n",b) # 分别看看每一个平面的构成 print("b的每一个平面的构成：\n") print(b[:, :, 0]) print(...b[:, :, 1]) print(b[:, :, 2]) print(b[:, :, 3]) # 运行结果 a的维度: 1 b(也是三维数组): [[[ 0 1 2 3] [ 4 5...6 7] [ 8 9 10 11]] [[12 13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 22 23]]] b的每一个平面的构成： [[ 0 4 8] [

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NumPy中的维度Axis

写作时间：2019-04-16 14:56:53 ------ 浅谈NumPy中的维度Axis NumPy中的维度是一个很重要的概念，很多函数的参数都需要给定维度Axis，如何直观的理解维度呢？...从第8个和第9个输入输出，我们可以看到对于参数axis=0，其结果是数组列的和；而对于参数axis=1，其参数是数组行的和。...对于axis=0第一个维度求和，不是将第一维度（行）中的所有元素相加，而是沿着第一个维度，将对应其他维度（列）的数据相加，分解开来就是第10个输入输出。...同理，对于axis=1，是沿着列，将行中的元素相加。 NumPy中对于维度的操作都是以类似这样的逻辑操作的。多维数组对于多维数组我们如何准确区分维度呢？...下面以图示进行说明： [NumPy中的维度] 所以，我的结论就是：在概念上维度是从整体到局部看的，最外围的是第一个维度，然后依次往里，最内部的就是最后一维。

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五个维度，解析 Spring 中 @Autowired 和 @Resource 的区别

作为Java的标准，它的作用和@Autowired无区别。与@Autowired不同的是，它适用于所有的Java框架，而@Autowired只适用于Spring。...，而@Resource遵循JSR-250的规范，定义在JDK中。...而@Resource的装载顺序分为如下4种情况。 1）如果同时指定name和type，则从Spring上下文中找到与它们唯一匹配的Bean进行装配，如果找不到则抛出异常，具体流程如下图所示。...下面这张表可以帮助大家更好地理解和区分@Autowired和@Resource。总结一下，两者在功能上差别不大，使用起来也差不多。但是，在日常开发中建议使用@Autowired，有以下3个理由。...面试官想考查求职者对Spring依赖注入方式的理解，以及对@Autowired和@Resource两个注解底层实现方面的区别的理解。求职者在理解了底层实现的差异后，回答这个问题会比较容易。

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【数据库设计和SQL基础语法】--连接与联接--联接的优化与性能问题

通过采取这些优化策略，可以降低联接操作的复杂度，提高查询性能，尤其是在涉及多个表和复杂联接条件的情况下。 1.3 索引的重要性索引的重要性在联接操作中不可忽视，良好设计的索引可以显著提高查询性能。...2.4 数据库设计的优化数据库设计在 SQL 联接优化中扮演着重要的角色。通过优化数据库的结构和设计，可以提高联接操作的性能。...垂直分区：将表中的列按照使用频率划分为"热"和"冷"列。将热列放在经常被查询的表中，从而提高联接操作的性能。...通过针对性地采取优化措施，可以显著提升 SQL 联接操作的性能。 3.2 优化策略在实际中的应用在实际应用中，SQL联接的优化策略需要根据具体的场景和需求进行调整。...，用于捕获和分析SQL Server中执行的查询和其他数据库操作。

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机器学习中的维度灾难

事实上，特征数量超过一定值的时候，分类器的效果反而下降。图1显示了这种变化趋势，这就是“维度灾难”。 ? 图1....二、维度灾难与过拟合在之前引入的猫和狗的例子中，我们假设有无穷多的猫和狗的图片，然而，由于时间和处理能力限制，我们只得到10张图片（猫的图片或者狗的图片）。...事实上，增加第三个维度来获得最佳的线性分类效果，等同于在低维特征空间中使用非线性分类器。其结果是，分类器学习了训练数据的噪声和异常，而对样本外的数据拟合效果并不理想，甚至很差。...事实上，这依赖于训练样本的数量、决策边界的复杂性和使用的是哪个分类器。如果理论上训练样本时无限多的，那么维度灾难不会发生，我们可以使用无限多的特征来获得一个完美的分类器。...交叉验证将原始训练数据分成多个训练样本子集。在分类器进行训练过程中，一个样本子集被用来测试分类器的准确性，其他样本用来进行参数估计。

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五个维度，解析 Spring 中 @Autowired 和 @Resource 的区别

作为Java的标准，它的作用和@Autowired无区别。与@Autowired不同的是，它适用于所有的Java框架，而@Autowired只适用于Spring。...3．注解应用的范围不同 @Autowired能够用在构造方法、成员变量、方法参数及注解上，而@Resource能用在类、成员变量和方法参数上，源码如下。...，而@Resource遵循JSR-250的规范，定义在JDK中。...而@Resource的装载顺序分为如下4种情况。 1）如果同时指定name和type，则从Spring上下文中找到与它们唯一匹配的Bean进行装配，如果找不到则抛出异常，具体流程如下图所示。...下面这张表可以帮助大家更好地理解和区分@Autowired和@Resource。总结一下，两者在功能上差别不大，使用起来也差不多。但是，在日常开发中建议使用@Autowired，有以下3个理由。

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【机械蛮力和人类智能】符号主义和联接主义的魔咒

人工智能领域的主要思想流派大致可以分为符号主义和联接主义。两种方法具有完全不同的哲学观点，计算方法和适用范围。两者都有着令人叹为观止的壮丽恢弘，也都有着自身难以打破的魔咒。...联接主义的代表自然是神经网络（artifical neural nework），实质上是来自于人类大脑神经网络的计算机模拟。每个神经元细胞具有树突，轴突和细胞体。...迄今为止，机械定理证明方法尚未发现具有重大意义的人类未曾知道的定理。在实际应用中，连接主义和符号主义的方法相互融合，取长补短。...人工智能的方法日新月异，日益侵占着人类智能的领地。联接主义和符号主义的思想和方法相辅相成，各有千秋，它们在各自的领域都无可争议地取得了巨大成功。...联接主义和符号主义所面临的魔咒都指向同一个根本问题：机械蛮力和人类智能的本质差异究竟在哪里，人之所以为人的本质在哪里？

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机器学习中的交叉验证

总第100篇本篇讲讲机器学习中的交叉验证问题，并利用sklearn实现。...通过cross_val_predict方法得到交叉验证模型的预测结果，对于每一个输入的元素，如果其在测试集合中，将会得到预测结果。...可以采用 StratifiedKFold 和 StratifiedShuffleSplit中实现的分层抽样方法，确保相对的类别频率在每个训练和验证折叠中大致保留。...，会返回直接的划分，比如：创建一个划分，但是划分中每个类的比例和完整数据集中的相同。...然而，传统的交叉验证技术，例如 KFold和 ShuffleSplit假设样本是独立的且分布相同的，并且在时间序列数据上会导致训练和测试实例之间不合理的相关性（产生广义误差的估计较差）。

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