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前端: 如何让你Table组件无限可能

比如我们 H5-Dooring 配置了一个表单, 我们要统计分析表单数据, 由于表单项是不确定, 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, 即分析该项指没有任何价值, 所以自动生成多维度分析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自动生成多维度可视化报表方案. 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 Table 编辑器 实现 Table 编辑器其实笔者 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,也集成了H5-Dooring 可视化组件编辑, 具体 demo 如下

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【腾讯微视】百亿数据、上百维度、秒级查询多维分析场景实践方案

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:查询时间范围不确定,可能是一周数据,也可能是任意选择某几天数据...首先我们来看一下一棵多维分析树是如果查询数据。上面是一棵多维分析树,m1代指标,例如DAU、总时长等,D1代维度,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,但是分析师使用根本不会用到这么多维度组合,对于一个包含10个维度报表,用到维度组合为10,并且业务分析逻辑基本上有迹可循,最终维度组合最多只有几千。...为了压缩存储,需要对维度维度值进行编码,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itemKey0代全部。

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相见恨晚!OLAP数仓基础入门大全

由于OLTP操作比较简单,所涉及也少,因此不需要相应数据库具有强大执行优化能力,比如说MySQL查询优化这块就比较弱,但这其实没有给它大规模普及使用造成多大伤害。...上述sql均位于oltp_common.lua。...什么是维度维度(Dimension Table )是依赖事实而存在,“皮之不存,毛将焉附”,没有事实数据,维度也就没有存在意义。每个维度都是对事实每个列/字段进行展开描述。...比如事实用户ID,就可以进一步展开成一张维度,记录该用户ID实体用户名、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,事实增删改操作相比维度更为频繁,模型建立后,维度数据保持相对稳定...通过事实维度组织起来数仓多维数据模型,相比原本分散在数据库等各处数据,能够有更有目的更高效查询效率,比如可以查询汇总地域维度某个省商品销售情况,也可以通过时间维度分析每个季度某类商品销售趋势

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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

最后就是数据集市概念有逻辑上区别,kimball架构,数据集市用维度数据仓库高亮显示子 集来表示。...kimball架构,有一个可变通设计,就是ETL过程中加入ODS层,使得ODS层能保留第三范式一组 来作为ETL过程过渡。但是这个思想,Kimball看来只是ETL过程辅助而已。...使用这种架构 好处是,既可以利用规范化设计消除数据冗余,保证数据粒度足够细;又可以利用多维结构更为灵活地企业 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设计,维度模型是一种进行查询设计技术。 维度建模两个核心概念是事实维度。     1....基础事实数据及其维度作为关系被存储,而聚合信息存储新创建附加,能够下钻到更为细节明细数据。

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大数据本质《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不确定性,这样避免用确定性思维来面对不确定世界。...大数据特征就是数据量大、多维度、多完备性。         (1)从信息论角度出发,数据量不够不足以消除不确定性,所以我们需要大量数据。        ...(2)数据多维度,一个角度看是“互信息”,为了获得相关性需要多维信息。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,预期之外事件),那么如何防止很多漏网情况?就是大数据完备性。...数据完备性具备了之后,就相当于训练模型数据集和使用这个模型测试集合是同一个集合,或者高度重复,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灾难。这样数据驱动才具有普遍性。

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Spring Cloud Gateway 原生支持接口限流该怎么玩

Spring Cloud Gateway作为Spring Cloud生态系网关,目标是替代Netflix ZUUL,其不仅提供统一路由方式,并且基于Filter链方式提供了网关基本功能,例如:...zuul如何实现多维度限流请参考我博客 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,多维度限流量入口 /** * 自定义限流标志key,多个维度可以从这里入手 * exchange对象获取服务ID、请求信息,...RedisRateLimter 核心代码,判断是否取到令牌实现,通过调用 redisLUA 脚本。...replenishRate + "", burstCapacity + "", Instant.now().getEpochSecond() + "", "1"); // 这里是核心,执行redis LUA

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Spring Cloud Gateway 原生接口限流该怎么玩

Spring Cloud Gateway作为Spring Cloud生态系网关,目标是替代Netflix ZUUL,其不仅提供统一路由方式,并且基于Filter链方式提供了网关基本功能,例如:...zuul如何实现多维度限流请参考我博客 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,多维度限流量入口 /** * 自定义限流标志key,多个维度可以从这里入手 * exchange对象获取服务ID、请求信息,...RedisRateLimter 核心代码,判断是否取到令牌实现,通过调用 redisLUA 脚本。...replenishRate + "", burstCapacity + "", Instant.now().getEpochSecond() + "", "1"); // 这里是核心,执行redis LUA

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免费、好用、强大 Markdown 编辑器综合评测和推荐

Markdown基本语法Markdown 简介 | Markdown 简单世界选择 Markdown 编辑标准对于纯 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,满足用户对于表格轻量化需求。Database, 即多维,支持包括表格、看板、画廊、目录、时间轴、日历、收集等在内七种视图。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,方便用户多个页面中共享 Database.模版功能:模版按钮+模版市场。...多维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,解决了移动端输入问题。...不少相同功能上,FlowUs 为用户提供了更多使用权益。比如,五人以下小组版免费,而这个功能在 Notion 等软件是收费

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【数据库架构】什么是 OLAP?

但在数据仓库,数据集存储,每个一次只能将数据组织到其中两个维度。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,从而实现非常快速处理和非常有洞察力分析。...SQL 和关系数据库报告工具当然可以查询、报告和分析存储多维数据,但随着数据量增加,性能会降低。并且需要大量工作来重新组织结果以专注于不同维度。 这就是 OLAP 多维数据集用武之地。...OLAP 多维数据集通过附加层扩展了单个,每个层都添加了额外维度——通常是维度“概念层次结构”下一个级别。例如,立方体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数据转换为更详细数据——概念层次结构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)数据透视表功能相当,但虽然 Excel 数据透视可能具有挑战性,但 OLAP 数据透视表相对更易于使用(需要较少专业知识

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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。...因为真正得分权重要比时间戳高,所以真正得分位靠前 针对得分赋值,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多维度排序...我们不想写过多if else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代码中进行编辑,更多是新写一个类进行我们自己代码编辑,也能降低错误发生。

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数仓建模与分析建模_数据仓库建模与数据挖掘建模

存储历史数据是只读,提供业务系统查询使用 离线数仓,业务数据定期提供 ETL 流程导入到 ODS ,导入方式有全量、增量。...Anchor Data Value 模型衍生 初衷为设计一个高度扩展模型 会带来较多 join 操作 维度模型 维度模型分类 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: 对事实描述信息。 每一张维度对应现实世界一个对象或者概念,如用户、商品、日期、地区。 通常使用维度对事实数据进行统计、聚合运算。...累计快照事实: 用于跟踪业务事实变化。 记录不确定周期度量统计,完全覆盖一个事实生命周期,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。MOLAP 产品:Kylin、Druid CUBE 模型以多维数组形式,物化到存储系统,加快后续查询。

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数据建模1,2,3

OLTP场景,常用是使用实体关系模型(ER)来存储,从而在事务处理解决数据冗余和一致性问题。OLAP场景,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,同时具有较好大规模复杂查询响应性能。星型模型基础上,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 选择一种维度模型落地方式。既可以选择星型模型,部署关系数据库上,通过事实及通过主外键关联维度;也可以选择多维模型,落地于多维数据库。...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度量,是业务定义不可再拆分指标,具有明确业务含义名词,如支付金额。...设计过程,可以选择不同类型事实,它们有各自适用场景。 ? 整个设计过程,应当遵循下面一些原则: 选择一种适合事实类型。 事实尽可能完整,包含整个业务过程全部事实。

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数据仓库专题(22):总线架构和维度建模优势-杂项

多维体系结构(MD) 数据仓库架构,主导思想是分步建立数据仓库,由数据集市组合成企业数据仓库。...但是,在建立第一个数据集市前,架构师首先要做就是设计出在整个企业 内具有统一解释标准化维度和事实,即一致性维度和一致性事实。而开发团队必须严格按照这个体系结构来进行数据集市迭代开发。...实际设计过程,我们通常把总线架构列表成矩阵形式,其中列为一致性维度,行为不同业务处理过程,即事实,交叉点上打上标记表示该业务处理过程与该维度相关。...三、维度建模优势       数据仓库采用使用维度建模好处:易理解、查询高性能、修改灵活性和可扩充性。 维度建模是一个可不断扩充添加过程 (1)现有的事实增加维度。...(2)事实增加事实。 (3)维度增加属性。 比较了解业务情况下,可先以底层细粒度构建开始,反之,以业务需求粗粒度开始,至顶向下;

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干货笔记,数据仓库工具箱

作者kimballl是数据仓库方面的权威,他将多年数据仓库建模实战经验、技巧融入本书。他提出多维度建模概念被广泛应用于数据仓库设计和开发。...5、数据仓库采用使用维度建模好处:易理解、查询高性能、修改灵活性和可扩充性。 6、维度建模扩展性。表现在三个方面: 现有的事实增加维度事实增加事实。 维度增加属性。...同一个维度上通过视图形式建立多个维度实际运用,很多OLAP工具都支持同一个维度上建多个维度,而并不需要建立视图。...源系统情况;抽取软件版本;抽取记录数;开始时间;完成时间等。 24、维度属性数量不确定时,使用关键词支架维度。相当于将横设计成纵。...32、迟到维度处理办法。所谓迟到维度是指某项属性到当前时间才知道其以前值。通过渐变维度(类型2)方法处理,维度增加记录并修改其他型起止时间,事实修改该维度代理关键字。

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数据建模方法及步骤图_comsol建模步骤教程

OLTP场景,常用是使用实体关系模型(ER)来存储,从而在事务处理解决数据冗余和一致性问题。OLAP场景,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,同时具有较好大规模复杂查询响应性能。星型模型基础上,复杂场景下还可以进一步衍生出雪花模型。...事实内,所有事实只允许与声明粒度保持一致。 部署方式 – 星型模型或多维模型 选择一种维度模型落地方式。...既可以选择星型模型,部署关系数据库上,通过事实及通过主外键关联维度;也可以选择多维模型,落地于多维数据库。 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。...设计过程,可以选择不同类型事实,它们有各自适用场景。 图片 整个设计过程,应当遵循下面一些原则: 选择一种适合事实类型。

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程序员笔记|3个问题带你入门数据建模

OLTP场景,常用是使用实体关系模型(ER)来存储,从而在事务处理解决数据冗余和一致性问题。OLAP场景,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,同时具有较好大规模复杂查询响应性能。星型模型基础上,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 选择一种维度模型落地方式。既可以选择星型模型,部署关系数据库上,通过事实及通过主外键关联维度;也可以选择多维模型,落地于多维数据库。...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度量,是业务定义不可再拆分指标,具有明确业务含义名词,如支付金额。...设计过程,可以选择不同类型事实,它们有各自适用场景。 整个设计过程,应当遵循下面一些原则: ? 选择一种适合事实类型。 事实尽可能完整,包含整个业务过程全部事实。

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多维数据库概述之一---多维数据库选择

关系型数据库管理系统本身局限性: 1) 数据模型上限制 关系数据库所采用两维数据模型,不能有效地处理大多数事务处理应用,典型存在多维数据。...用关系数据库两维数据模型,可以处理大多数事务处理应用典型多维数据,但其结果往往是建立和使用大量数据表格,仍很难建立起能模拟现实世界数据模型。...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,一张用来说明每种款式所具有的颜色和尺寸,另一张用来建立服装和供应商之间映射,并表示它是否已被卖出,此外还需要建一些来表示价格变化...5、对象型编辑。Cache数据库是真正对象型数据库,开发时用户可直接用数据库定义自己想要对象,然后再在其它开发工具调用该对象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/写访问小型、高密度数据集,后者用于具有多维度和只读访问稀疏、销售分析类型应用程序。

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大数据开发:OLAP分析引擎Apache Kylin入门

维度是人们观察数据特定角度,是考虑问题时一类属性。它通常是数据记录一个特征,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描述方面,如日期、月份、季度、年等。...一个SQL查询,Group By属性通常就是维度,而其所计算值则是度量。...Cuboid特指Apache Kylin某一种维度组合下所计算数据。Cube Segment指针对源数据某一片段计算出来Cube数据。...维度是事实入口点,维度实现了数据仓库业务接口。 它们基本上是事实键引用查找。...还有一种更为复杂模型,具有多个事实,维可以不同事实之间公用,这种模型被称为星座模型。

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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逻辑排列方式...雪花模型由连接到多个维度集中式事实组成。“Snowflaking”是一种星型模型规范化维度方法。 当它沿着所有维度完全标准化时,结果结构类似于雪花,其中事实位于中间。...雪花背后原理是通过删除低基数属性和形成单独来对维度进行规范化。 雪花模型类似于星型模型。 但是,雪花模型维度被规范化为多个相关,而星型模型维度被非规范化,每个维度由单个表表示。...当雪花模型尺寸复杂,具有多级关系,并且子表具有多个父(“道路叉”)时,会出现复杂雪花形状。 ? 2.是否符合3NF第三范式?...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,权衡是源查询连接额外复杂性。

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OushuDB入门(七)——OLAP篇

立方体元数据一般由关系数据库星型模式或雪花模式生成,度量来自事实记录,维度来自维度。 ? 图1 2....MOLAP将数据存储一个经过优化多维数组,而不是存储关系数据库。某些MOLAP工具要求预先计算并存储计算后结果数据,这种操作方式被称为预处理。...基础事实数据及其维度作为关系被存储,而聚合信息存储新创建附加。ROLAP以数据库模式设计为基础,操作存储关系数据库数据,实现传统OLAP数据切片和分块功能。...ROLAP优点: 处理大量数据时,ROLAP更具可伸缩性,尤其是当模型包含维度具有很高基数,例如,维度中有上百万成员时。...OLAP发展历史,常见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

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