51、ETL 子系统与技术详解

ETL 子系统与技术详解

在 ETL(Extract, Transform, Load)架构中,有多个重要的子系统和技术,它们共同协作,确保数据能够准确、高效地从源系统提取、转换并加载到数据仓库中。下面将详细介绍这些子系统和技术。

缓慢变化维度管理器(Slowly Changing Dimension Manager)

ETL 架构中一个重要的元素是实现缓慢变化维度(SCD)逻辑的能力。当数据仓库接收到维度中现有行发生更改的通知时,有三种基本响应方式:类型 1 覆盖、类型 2 添加新行和类型 3 添加新列。SCD 管理器应系统地使用这些技术处理维度中的时间差异,并为类型 2 更改维护适当的内务列。

SCD 代理键管理处理流程

  • 类型 1:覆盖(Overwrite)

    • 原理 :简单地覆盖现有维度行中的一个或多个属性。从变更数据捕获系统获取修订后的数据,覆盖维度表内容。
    • 适用场景 :适用于纠正数据或无需保留先前值历史记录的情况。例如,收到纠正后的客户地址,覆盖是正确的选择。
    • 注意事项 :如果维度表包含类型 2 更改跟踪,应覆盖该特定客户所有现有行中受影响的列。类型 1 更新必须从最早永久存储的暂存表向前传播到所有受影响的暂存表。
    • 性能优化
基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究,并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能源利用率最大化等)之间的权衡优化问题,采用NSGA-III(非支配排序遗传算法III)这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程,并通过仿真案例验证了算法的有效性和优越性。此外,文档还提及该资源属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系,涵盖智能优化、机器学习、电力系统等多个科研领域。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理实现;②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略;③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考,快速搭建仿真模型。; 阅读建议:此资源以算法实现为核心,建议读者在学习时结合代码理论背景,深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时,可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资源,进行横向对比和扩展研究。
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