52、ETL子系统与技术详解

ETL子系统与技术详解

1. 累积快照事实表加载器

累积快照粒度代表具有明确开始和结束的流程的当前演变状态,这类流程通常持续时间较短,不适合采用定期快照。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,而定期快照也不适合此类数据的报告。

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,这五个日期以五个独立的日期值外键代理键形式出现。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。随着订单在处理流程中推进,会不断修改该事实行,覆盖日期外键并更新各种事实。通常第一个日期保持不变,因为它描述了行的创建时间,而其他日期可能会被多次覆盖。

许多关系型数据库管理系统(RDBMS)采用可变行长度,对累积快照事实行的反复更新可能会因可变行长度导致行增长,影响磁盘块的驻留。为提高性能,在更新活动后偶尔删除并重新加载行是值得的。

累积快照事实表是表示具有明确开始和结束的有限流程的有效方式,但它本质上是最新视图。通常,结合使用三种事实表类型来满足不同需求是有意义的。定期历史数据可以通过定期提取捕获,而流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流程反复循环的情况,则不适合使用累积快照。

2. 代理键管道子系统

每个ETL系统都必须包含一个步骤,用适当的维度代理键替换传入事实表行中的操作自然键。参照完整性(RI)意味着事实表中的每个外键在相应的维度表中都有一个条目。例如,如果销售事实表中有一

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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