在Lua中编辑具有不确定维度的多维表_在Laravel中编辑具有多对多关系的表 - 腾讯云开发者社区

比如我们在 H5-Dooring 中配置了一个表单, 我们要统计分析表单的数据, 由于表单项是不确定的, 所以我们无法提前定义好一个 table schema. ?...基于 Table 数据自动生成多维度可视化报表在后台管理系统和 BI 平台中我们会遇到很多数据分析和报表展示的需求, 接下来笔者将来介绍一下如何基于 Table 数据动态生成多维度可视化分析报表....对于联系方式而言, 它是不可度量的, 即分析该项指没有任何价值, 所以在自动生成多维度分析中我们理论上不因该分析它, 基于这个原理, 我们来设计一个简单的自动生成多维度可视化报表的方案. 5.1 基于数据源获取维度数据...我们针对具有范围属性的维度进行度量, 生成度量数据, 代码如下: const generateDistData = (key:string, list:any) => { let distDataMap...实现简单的 Table 编辑器实现 Table 编辑器其实笔者在前端如何一键生成多维度数据可视化分析报表已经详细分析过了,也集成在了H5-Dooring 的可视化组件编辑器中, 具体 demo 如下

1.4K1 0

【腾讯微视】百亿数据、上百维度、秒级查询的多维分析场景的实践方案

技术难点要实现这样一个多维分析系统，有以下难点需要解决：数据量大：每天的数据量数10亿，一次查询28天数据，数据量达几百亿；时间范围不确定：查询的时间范围不确定，可能是一周的数据，也可能是任意选择的某几天数据...首先我们来看一下一棵多维分析树是如果查询数据的。上面是一棵多维分析树，m1代表指标，例如DAU、总时长等，D1代表维度，例如城市、首启方式等。...对于一颗具有n个维度，m个指标的分析树，查询sql的次数为m*(n+1)次。...通过对需求进一步分析，发现虽然维度非常多，但是分析师在使用中根本不会用到这么多维度组合，对于一个包含10个维度的报表，用到的维度组合为10，并且业务的分析逻辑基本上有迹可循，最终的维度组合最多只有几千。...为了压缩存储，需要对维度和维度值进行编码，生成维度字典。维度编码： ? 维度值编码： ? 最终对所以cube编码如下： ? 其中code和itemKey中的0代表全部。

1.9K2 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

相见恨晚！OLAP数仓基础入门大全

由于OLTP操作比较简单，所涉及的表也少，因此不需要相应的数据库具有强大的执行优化能力，比如说MySQL在查询优化这块就比较弱，但这其实没有给它的大规模普及使用造成多大伤害。...上述sql均位于oltp_common.lua中。...什么是维度表？维度表（Dimension Table ）是依赖事实表而存在的，“皮之不存，毛将焉附”，没有事实表数据，维度表也就没有存在的意义。每个维度表都是对事实表中的每个列/字段进行展开描述。...比如事实表中的用户ID，就可以进一步展开成一张维度表，记录该用户ID实体的用户名、联系信息、地址信息、年龄、性别和注册方式等等；一般来说，对于数仓，事实表的增删改操作相比维度表更为频繁，模型建立后，维度表中的数据保持相对稳定...通过事实表和维度表组织起来的数仓多维数据模型，相比原本分散在数据库等各处的数据，能够有更有目的更高效的查询效率，比如可以查询汇总地域维度中某个省的商品销售情况，也可以通过时间维度分析每个季度的某类商品销售趋势

8212 0

百度、阿里、腾讯平台架构都熟悉，小米大数据平台架构OLAP架构演进是否了解

最后就是数据集市的概念有逻辑上的区别，在kimball的架构中，数据集市用维度数据仓库的高亮显示的表的子集来表示。...在kimball的架构中，有一个可变通的设计，就是在ETL的过程中加入ODS层，使得ODS层中能保留第三范式的一组表来作为ETL过程的过渡。但是这个思想，Kimball看来只是ETL的过程辅助而已。...使用这种架构的好处是，既可以利用规范化设计消除数据冗余，保证数据的粒度足够细；又可以利用多维结构更为灵活地在企业中实现报表和联机分析工作。...2、维度数据建模维度数据建模主要应用于数据仓库的设计，维度模型是一种进行查询的设计技术。维度建模中两个核心概念是事实表和维度表。 1....基础的事实数据及其维度表作为关系表被存储，而聚合信息存储在新创建的附加表中，能够下钻到更为细节的明细数据。

1.3K1 0

大数据的本质《智能时代--大数据和智能革命重新定义未来》

首先我们要承认世界的不确定性，这样避免用确定性的思维来面对不确定的世界。...大数据的特征就是数据量大、多维度、多完备性。（1）从信息论的角度出发，数据量不够不足以消除不确定性，所以我们需要大量的数据。 ...（2）数据的多维度，一个角度看是“互信息”，为了获得相关性需要多维的的信息。第二个视角是“交叉验证”，湿度大下雨可能性比较大，但并非很确定，结合气压信息、云图信息准确性就会大很多。 ...任何基于概率统计的模型都会有很多小概率事件覆盖不到，即“黑天鹅效应”（极为罕见，在预期之外的事件），那么如何防止很多漏网的情况？就是大数据的完备性。...数据的完备性具备了之后，就相当于训练模型的数据集和使用这个模型的测试集合是在同一个集合，或者高度重复的，这样交叉熵几乎接近于0，这样就不会出现覆盖不了很多小概率事件的灾难。这样数据驱动才具有普遍性。

4592 0

Spring Cloud Gateway 原生支持接口限流该怎么玩

Spring Cloud Gateway作为Spring Cloud生态系中的网关，目标是替代Netflix ZUUL，其不仅提供统一的路由方式，并且基于Filter链的方式提供了网关基本的功能，例如：...zuul如何实现多维度限流请参考我的博客 Zuul：构建高可用网关之多维度限流开始Gateway 限流 POM 依赖 <!...bean - StripPrefix=1 配置bean，多维度限流量的入口 /** * 自定义限流标志的key，多个维度可以从这里入手 * exchange对象中获取服务ID、请求信息，...RedisRateLimter 的核心代码，判断是否取到令牌的实现，通过调用 redis的LUA 脚本。...replenishRate + "", burstCapacity + "", Instant.now().getEpochSecond() + "", "1"); // 这里是核心，执行redis 的LUA

1.4K2 0

Spring Cloud Gateway 原生的接口限流该怎么玩

8932 0

免费、好用、强大的 Markdown 编辑器综合评测和推荐

Markdown基本语法Markdown 简介 | Markdown 简单的世界选择 Markdown 编辑器的标准对于纯 Markdown 编辑器，考察其性能如何，可以从以下几个维度进行考察：编辑器打开速度...简单表格：支持简单表格，满足用户对于表格的轻量化需求。Database, 即多维表，支持包括表格、看板、画廊、目录、时间轴、日历、收集表等在内的七种视图。多维表功能：支持分组、筛选、排序等基本功能。...与此同时，也支持公式、关联、汇总等高级功能，方便多维表实现数据自动化汇总和呈现。此外，支持引用多维表格功能，方便用户在多个页面中共享 Database.模版功能：模版按钮+模版市场。...多维表的引用和嵌入特色功能与 Notion 相比，FlowUs 支持中文界面，针对中文用户使用习惯进行细节优化。支持原生开发，解决了移动端的输入问题。...在不少相同的功能上，FlowUs 为用户提供了更多的使用权益。比如，五人以下的小组版免费，而这个功能在 Notion 等软件中是收费的。

6K1 0

【数据库架构】什么是 OLAP？

但在数据仓库中，数据集存储在表中，每个表一次只能将数据组织到其中两个维度中。OLAP 从多个关系数据集中提取数据并将其重新组织成多维格式，从而实现非常快速的处理和非常有洞察力的分析。...SQL 和关系数据库报告工具当然可以查询、报告和分析存储在表中的多维数据，但随着数据量的增加，性能会降低。并且需要大量的工作来重新组织结果以专注于不同的维度。这就是 OLAP 多维数据集的用武之地。...OLAP 多维数据集通过附加层扩展了单个表，每个层都添加了额外的维度——通常是维度的“概念层次结构”中的下一个级别。例如，立方体的顶层可能按地区组织销售；附加层可以是国家、州/省、城市甚至特定商店。...OLAP 多维数据集支持四种基本类型的多维数据分析：向下钻取向下钻取操作通过以下两种方法之一将不太详细的数据转换为更详细的数据——在概念层次结构中向下移动或向多维数据集添加新维度。...OLAP 数据透视表功能与电子表格软件（如 Microsoft Excel）中的数据透视表功能相当，但虽然 Excel 中的数据透视表可能具有挑战性，但 OLAP 数据透视表相对更易于使用（需要较少的专业知识

3.7K3 0

领导让我实现一个redis Zset多维度排行榜

一：背景实现一个多维度的排行榜（已自然周为一个周期），考虑得分和时间维度。当得分一样时，获得此排名越早的排名越靠前需要监听原始数据，这里分为三个动作：收到、已读、通过。...因为真正的得分权重要比时间戳高，所以真正得分位靠前针对得分的赋值，可以考虑乐观锁 + ZADD + LUA来实现，避免覆盖更新，导致score不正确针对监听原始数据，可以考虑观察者模式 + 线程隔离实现...getFixedPeriod(now)); incrScore(weekRankingKey, String.valueOf(bUid), rankingScore, betweenMs); /** * 设置多维度登封值...(ownerTitleSixFilter) .setNextFilter(ownerTitleSevenFilter); } 总结：此次需求主要挑战在于 redis zset的多维度排序...我们不想写过多if else的原因很简单，是为了代码清晰和可扩展性强，毕竟我们都不想在一个屎山一样的代码中进行编辑，更多的是新写一个类进行我们自己的代码编辑，也能降低错误的发生。

1.9K2 0

数仓建模与分析建模_数据仓库建模与数据挖掘建模

存储的历史数据是只读的，提供业务系统查询使用在离线数仓中，业务数据定期提供 ETL 流程导入到 ODS 中，导入方式有全量、增量。...Anchor Data Value 模型的衍生初衷为设计一个高度扩展模型会带来较多的 join 操作维度模型维度模型的分类星型模型：维度只有一层，分析性能最优雪花模型：具有多层维度，比较接近...维度表：对事实的描述信息。每一张维度表对应现实世界中的一个对象或者概念，如用户、商品、日期、地区。通常使用维度对事实表中的数据进行统计、聚合运算。...累计快照事实表：用于跟踪业务事实的变化。记录不确定周期的度量统计，完全覆盖一个事实的生命周期，如订单状态。...MOLAP 系统建模 MOLAP 将数据进行预结算，并将数据结构存储到 CUBE 模型中。MOLAP 产品：Kylin、Druid CUBE 模型以多维数组的形式，物化到存储系统中，加快后续的查询。

1.2K2 0

数据建模1,2,3

在OLTP场景中，常用的是使用实体关系模型（ER）来存储，从而在事务处理中解决数据的冗余和一致性问题。在OLAP场景中，有多种建模方式有：ER模型、星型模型和多维模型。...这种类似于星状的结构通常称为"星型连接"。其重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。在星型模型基础上，在复杂场景下还可以进一步衍生出雪花模型。...部署方式 - 星型模型或多维模型选择一种维度模型的落地方式。既可以选择星型模型，部署在关系数据库上，通过事实表及通过主外键关联的维度表；也可以选择多维模型，落地于多维数据库中。...度量/原子指标原子指标和度量含义相同，基于某一业务事件行为下的度量，是业务定义中不可再拆分的指标，具有明确业务含义的名词，如支付金额。...在设计过程中，可以选择不同类型的事实表，它们有各自的适用场景。 ? 在整个设计过程中，应当遵循下面一些原则：选择一种适合的事实表类型。事实尽可能完整，包含整个业务过程的全部事实。

1.2K5 1

数据仓库专题（22）：总线架构和维度建模优势-杂项

在多维体系结构（MD）的数据仓库架构中，主导思想是分步建立数据仓库，由数据集市组合成企业的数据仓库。...但是，在建立第一个数据集市前，架构师首先要做的就是设计出在整个企业内具有统一解释的标准化的维度和事实，即一致性维度和一致性事实。而开发团队必须严格的按照这个体系结构来进行数据集市的迭代开发。...实际设计过程中，我们通常把总线架构列表成矩阵的形式，其中列为一致性维度，行为不同的业务处理过程，即事实，在交叉点上打上标记表示该业务处理过程与该维度相关。...三、维度建模的优势数据仓库采用使用维度建模的好处：易理解、查询的高性能、修改的灵活性和可扩充性。维度建模是一个可不断扩充添加的过程（1）在现有的事实表中增加维度。...（2）在事实表中增加事实。（3）在维度表中增加属性。在比较了解业务情况下，可先以底层细粒度构建开始，反之，以业务需求的粗粒度开始，至顶向下；

1.6K5 0

干货笔记，数据仓库工具箱

作者kimballl是数据仓库方面的权威，他将多年的数据仓库建模实战经验、技巧融入本书。他提出的许多维度建模概念被广泛应用于数据仓库的设计和开发中。...5、数据仓库采用使用维度建模的好处：易理解、查询的高性能、修改的灵活性和可扩充性。 6、维度建模的扩展性。表现在三个方面：在现有的事实表中增加维度。在事实表中增加事实。在维度表中增加属性。...在同一个维度表上通过视图的形式建立多个维度。在实际运用中，很多OLAP工具都支持在同一个维度表上建多个维度，而并不需要建立视图。...源系统的情况；抽取软件的版本；抽取记录数；开始时间；完成时间等。 24、维度的属性数量不确定时，使用关键词支架维度。相当于将横表设计成纵表。...32、迟到维度行的处理办法。所谓迟到维度是指某项属性到当前时间才知道其以前的值。通过渐变维度（类型2）的方法处理，在维度表中增加记录并修改其他型的起止时间，在事实表中修改该维度的代理关键字。

1K3 0

数据建模方法及步骤图_comsol建模步骤教程

在OLTP场景中，常用的是使用实体关系模型（ER）来存储，从而在事务处理中解决数据的冗余和一致性问题。在OLAP场景中，有多种建模方式有：ER模型、星型模型和多维模型。...这种类似于星状的结构通常称为”星型连接”。其重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。在星型模型基础上，在复杂场景下还可以进一步衍生出雪花模型。...在事实表内，所有事实只允许与声明的粒度保持一致。部署方式 – 星型模型或多维模型选择一种维度模型的落地方式。...既可以选择星型模型，部署在关系数据库上，通过事实表及通过主外键关联的维度表；也可以选择多维模型，落地于多维数据库中。 2.3 建模规范以维度建模为理论基础，定义一系列术语来描述建模对象。...在设计过程中，可以选择不同类型的事实表，它们有各自的适用场景。图片在整个设计过程中，应当遵循下面一些原则：选择一种适合的事实表类型。

5803 0

程序员笔记|3个问题带你入门数据建模

在OLTP场景中，常用的是使用实体关系模型（ER）来存储，从而在事务处理中解决数据的冗余和一致性问题。在OLAP场景中，有多种建模方式有：ER模型、星型模型和多维模型。...这种类似于星状的结构通常称为"星型连接"。其重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。在星型模型基础上，在复杂场景下还可以进一步衍生出雪花模型。...部署方式 - 星型模型或多维模型选择一种维度模型的落地方式。既可以选择星型模型，部署在关系数据库上，通过事实表及通过主外键关联的维度表；也可以选择多维模型，落地于多维数据库中。...度量/原子指标原子指标和度量含义相同，基于某一业务事件行为下的度量，是业务定义中不可再拆分的指标，具有明确业务含义的名词，如支付金额。...在设计过程中，可以选择不同类型的事实表，它们有各自的适用场景。在整个设计过程中，应当遵循下面一些原则： ? 选择一种适合的事实表类型。事实尽可能完整，包含整个业务过程的全部事实。

6674 0

多维数据库概述之一---多维数据库的选择

关系型数据库管理系统本身局限性： 1) 数据模型上的限制关系数据库所采用的两维表数据模型，不能有效地处理在大多数事务处理应用中，典型存在的多维数据。...用关系数据库的两维表数据模型，可以处理在大多数事务处理应用中的典型多维数据，但其结果往往是建立和使用大量的数据表格，仍很难建立起能模拟现实世界的数据模型。...例如开发一个服装连锁店信息管理系统时，如果用关系数据库，就需要建立许多表，一张表用来说明每种款式所具有的颜色和尺寸，另一张表用来建立服装和供应商之间的映射，并表示它是否已被卖出，此外还需要建一些表来表示价格变化...5、对象型编辑。Cache数据库是真正的对象型数据库，开发时用户可直接用数据库定义自己想要的对象，然后再在其它开发工具中调用该对象的方法和属性即可完成开发工作，非常方便。支持远程映射和镜像。...是一个多维数据库服务器，可以创建“块存储”或“聚合存储”数据库，前者用于需要进行读/写访问的小型、高密度的数据集，后者用于具有很多维度和只读访问的稀疏、销售分析类型的应用程序。

3.8K2 0

大数据开发：OLAP分析引擎Apache Kylin入门

维度是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性。它通常是数据记录的一个特征，如时间、地点等。同时，维度具有层级概念，可能存在细节程度不同的描述方面，如日期、月份、季度、年等。...在一个SQL查询中，Group By的属性通常就是维度，而其所计算的值则是度量。...Cuboid特指Apache Kylin中在某一种维度组合下所计算的数据。Cube Segment指针对源数据中的某一片段计算出来的Cube数据。...维度表是事实表的入口点，维度表实现了数据仓库的业务接口。它们基本上是事实表中的键引用的查找表。...还有一种更为复杂的模型，具有多个事实表，维表可以在不同事实表之间公用，这种模型被称为星座模型。

9542 0

什么是雪花模型

https://blog.csdn.net/dream_an/article/details/87092371 1.什么是雪花模型 Snowflake schema 雪花模型是多维数据库中的表的逻辑排列方式...雪花模型由连接到多个维度的集中式事实表组成。“Snowflaking”是一种在星型模型中规范化维度表的方法。当它沿着所有维度表完全标准化时，结果结构类似于雪花，其中事实表位于中间。...雪花背后的原理是通过删除低基数属性和形成单独的表来对维度表进行规范化。雪花模型类似于星型模型。但是，在雪花模型中，维度被规范化为多个相关表，而星型模型的维度被非规范化，每个维度由单个表表示。...当雪花模型的尺寸复杂，具有多级关系，并且子表具有多个父表（“道路中的叉”）时，会出现复杂的雪花形状。 ? 2.是否符合3NF第三范式？...在某些情况下，雪花模型比星型模型具有一些优势，包括：一些OLAP多维数据库建模工具针对雪花模型进行了优化。规范化属性可以节省存储空间，权衡是源查询连接中的额外复杂性。

2.1K1 0

OushuDB入门（七）——OLAP篇

立方体的元数据一般由关系数据库中的星型模式或雪花模式生成，度量来自事实表的记录，维度来自维度表。 ? 图1 2....MOLAP将数据存储在一个经过优化的多维数组中，而不是存储在关系数据库中。某些MOLAP工具要求预先计算并存储计算后的结果数据，这种操作方式被称为预处理。...基础的事实数据及其维度表作为关系表被存储，而聚合信息存储在新创建的附加表中。ROLAP以数据库模式设计为基础，操作存储在关系数据库中的数据，实现传统的OLAP数据切片和分块功能。...ROLAP的优点：在处理大量数据时，ROLAP更具可伸缩性，尤其是当模型中包含的维度具有很高的基数，例如，维度表中有上百万的成员时。...在OLAP的发展历史中，常见的解决方案是用多维数据库代替关系数据库设计，将数据根据维度进行最大限度的聚合运算，运算中会考虑到各种维度组合情况，运算结果将生成一个数据立方体，并保存在磁盘上，用这种预运算方式提高

1.1K3 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

前端: 如何让你的Table组件无限可能

【腾讯微视】百亿数据、上百维度、秒级查询的多维分析场景的实践方案

相见恨晚！OLAP数仓基础入门大全

百度、阿里、腾讯平台架构都熟悉，小米大数据平台架构OLAP架构演进是否了解

大数据的本质《智能时代--大数据和智能革命重新定义未来》

Spring Cloud Gateway 原生支持接口限流该怎么玩

Spring Cloud Gateway 原生的接口限流该怎么玩

免费、好用、强大的 Markdown 编辑器综合评测和推荐

【数据库架构】什么是 OLAP？

领导让我实现一个redis Zset多维度排行榜

数仓建模与分析建模_数据仓库建模与数据挖掘建模

数据建模1,2,3

数据仓库专题（22）：总线架构和维度建模优势-杂项

干货笔记，数据仓库工具箱

数据建模方法及步骤图_comsol建模步骤教程

程序员笔记|3个问题带你入门数据建模

多维数据库概述之一---多维数据库的选择

大数据开发：OLAP分析引擎Apache Kylin入门

什么是雪花模型

OushuDB入门（七）——OLAP篇

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐