Julian Hyde关于流数据,开源OLAP东西。

介绍了Mondrian中自动生成时间维度表的方法及配置细节,包括表声明、列定义及生成选项。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

自动生成的日期维度表

似乎每当我进行跨大陆飞行时,蒙德里安都会获得一项新功能。这个特殊的航班是从佛罗里达州回到加利福尼亚州,这个特殊的功能是一个时间维度发电机。

我在Pentaho位于佛罗里达州奥兰多市总部的全体员工的回家路上,新任首席执行官Quentin Gallivan在那里概述了他对公司的战略。我还要花时间与世界各地为Pentaho工作的聪明人,其中包括Roland Bouman,他以前是MySQL的传播者,现在是Pentaho,但他仍然热情地倡导开源数据库,开源商业智能,最重要的是,保持简单。

Roland和我谈到了如何将Mondrian映射到操作模式。虽然没有设计为星型模式,但是一些操作模式仍然具有可以支持立方体的结构,其中心事实表由星形或雪花尺寸表包围。通常缺少的一件事是时间维度表。由于这些时间维度表看起来非常相似,因此Mondrian在运行中生成它们有多容易?我想,并不是那么困难,因为船长关掉了“系好安全带”的标志,我打开了我的笔记本电脑。这就是我想出来的。

以下是在Mondrian 4中声明常规时间维度表的方法:

<PhysicalSchema>
  <Table name='time_by_day'/>
  <!-- Other tables... -->
</PhysicalSchema>
 

Mondrian看到表名'time_by_day',检查它是否存在,并从JDBC目录中查找列定义。然后,该表可以在模式中的各个维度中使用。

自动生成的时间维度类似于: Mondrian首次读取模式时,会注意到该模式中不存在该表,并创建并填充它。这是DDL及其生成的数据。

<PhysicalSchema>
  <AutoGeneratedDateTable name='time_by_day_generated' startDate='2012-01-01' endDate='2014-01-31'/>
  <!-- Other tables... -->
</PhysicalSchema>
 



CREATE TABLE `time_by_day_generated` (
  `time_id` Integer NOT NULL PRIMARY KEY,
  `yymmdd` Integer NOT NULL,
  `yyyymmdd` Integer NOT NULL,
  `the_date` Date NOT NULL,
  `the_day` VARCHAR(20) NOT NULL,
  `the_month` VARCHAR(20) NOT NULL,
  `the_year` Integer NOT NULL,
  `day_of_month` VARCHAR(20) NOT NULL,
  `week_of_year` Integer NOT NULL,
  `month_of_year` Integer NOT NULL,
  `quarter` VARCHAR(20) NOT NULL)

JULIANYYMMDDYYYYMMDD日期DAY_OF_WEEK_NAMEMONTH_NAMEDAY_OF_MONTHWEEK_OF_YEAR25美分硬币
2455928120101201201012012-01-01星期日一月2012111Q1
2455929120102201201022012-01-02星期一一月2012211Q1
2455930120103201201032012-01-03星期二一月2012311Q1


列中显示的是所有时间维度域:

默认列名称默认数据类型描述
JULIANTIME_ID整数2454115朱利安日数(0 =公元前4713年1月1日)。附加属性“epoch”(如果指定)将更改值为零的日期。
YYMMDDYYMMDD整数120219两位数年份的十进制日期
YYYYMMDD年月日整数20120219四位数年份的十进制日期
日期日期日期2012-12-31日期文字
DAY_OF_WEEK_NAME那天星期五星期几的名称
MONTH_NAME这个月十二月月份名称
那一年整数2012
DAY_OF_MONTHDAY_OF_MONTH31一个月内的第二天
WEEK_OF_YEARWEEK_OF_YEAR整数53每年的一周序数
month_of_year整数12一年内有序的月份
25美分硬币25美分硬币Q4季度名称


假设您希望选择特定的列名称,或者可以更好地控制值的生成方式。您可以通过<ColumnDefs>在表中包含 元素以及其中的<ColumnDef> 元素来实现这一点 - 就像常规<Table> 元素一样。

例如, 前三列具有嵌套 元素,告诉生成器如何填充它们。 其他列具有特定时域的标准列名,因此可以省略该元素。例如, 是 嵌套的简写

<PhysicalSchema>
  <AutoGeneratedDateTable name='time_by_day_generated' startDate='2008-01-01 endDate='2020-01-31'>
    <ColumnDefs>
      <ColumnDef name='time_id'>
        <TimeDomain role='JULIAN' epoch='1996-01-01'/>
      </ColumnDef>
      <ColumnDef name='my_year'>
        <TimeDomain role='year'/>
      </ColumnDef>
      <ColumnDef name='my_month'>
        <TimeDomain role='MONTH'/>
      </ColumnDef>
      <ColumnDef name='quarter'/>
      <ColumnDef name='month_of_year'/>
      <ColumnDef name='week_of_year'/>
      <ColumnDef name='day_of_month'/>
      <ColumnDef name='the_month'/>
      <ColumnDef name='the_date'/>
    </ColumnDefs>
    <Key>
      <Column name='time_id/>
    </Key>
  </AutoGeneratedDateTable>
  <!-- Other tables... -->
</PhysicalSchema>


<TimeDomain>

<TimeDomain>

<ColumnDef name='month_of_year'/>



<ColumnDef name='month_of_year' type='int'>
  <TimeDomain role="month"/>
</ColumnDef>


<Key>element使该列有效地作为链接的目标(例如,来自事实表中的外键),并且还将该列声明为CREATE TABLE语句中的主键。这对我所知道的所有数据库都有创建索引的令人愉快的副作用。如果您在生成的表上需要其他索引,请手动创建它们。

<TimeDomain>元素可以进一步扩展。例如,我们可以添加一个locale属性。这将允许月份和工作日名称的不同翻译,并且还支持特定于区域设置的星期日和星期几数字的差异。

请注意,此功能已签入mondrian-lagunitas分支,因此仅作为Mondrian版本4的一部分提供。该版本仍为pre-alpha。我们最近开始使用Jenkins定期构建分支,您应该会看到失败测试的数量在接下来的几周和几个月内稳步下降。已有超过80%的测试通过,因此值得下载最新版本以便为您的应用程序提供支持。

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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