52、ETL子系统与技术解析

ETL子系统与技术解析

1. 累积快照事实表加载器

累积快照粒度代表了一个有明确开始和结束的过程的当前演变状态。通常,这些过程持续时间较短,因此不适合使用定期快照。订单处理就是累积快照的经典示例,订单在一个报告期内完成下单、发货和付款。事务粒度会将细节分散到各个事实表行中,而定期快照则不适合用于报告此类数据。

累积快照的设计和管理与前两种事实表类型有很大不同。所有累积快照事实表都有一组描述典型流程工作流的日期。例如,一个订单可能有订单日期、实际发货日期、交付日期、最终付款日期和退货日期。在这个例子中,这五个日期以五个独立的日期值外键代理键的形式出现。当订单行首次创建时,第一个日期是明确的,但其他日期可能尚未发生。随着订单在订单管道中流转,会再次访问同一事实行。每次有事件发生时,累积快照事实行都会被破坏性修改,日期外键会被覆盖,各种事实也会被更新。通常,第一个日期保持不变,因为它描述了行的创建时间,但其他所有日期可能会被覆盖,有时甚至不止一次。

许多关系型数据库管理系统(RDBMS)使用可变行长度。由于这些可变行长度,对累积快照事实行的重复更新可能会导致行增长,从而影响磁盘块的驻留。在更新活动之后,偶尔删除并重新加载行以提高性能可能是值得的。

累积快照事实表是表示具有明确开始和结束的有限过程的有效方法。然而,根据定义,累积快照是最新视图。通常,使用所有三种事实表类型来满足各种需求是有意义的。可以通过定期提取来捕获定期历史记录,而过程中涉及的所有无限细节可以在关联的事务粒度事实表中捕获。如果存在许多违反标准场景或涉及过程中重复循环的情况,则不适合使用累积快照。

2. 代理键管道

每个ETL系统都必须包含一个步骤,用于将传

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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