26、数据仓库中的层次结构与事务建模

数据仓库中的层次结构与事务建模

1. 层次结构建模

1.1 折叠层次元素

首先,需要将层次元素折叠到单个实体表中。这一步很有必要,能让树的外键引用单个表。具体操作如下:
1. 为产品和层次表分配代理键。
2. 创建一系列唯一的父子关系行来构建树。这可以根据收到的数据馈送和可用的ETL工具来选择不同的方式实现。
- 如果从3NF扁平层次开始(如产品层次),为每个层次实体生成一行作为子行。例如,对于产品组表中的每一行,使用产品组键作为子键,产品组行上的品牌外键作为父键创建一行。
- 接着,使用根实体“部门”创建根节点行。为每个部门创建一行,使用部门键作为子键,父键设为null(表示没有父节点,即根节点)。不过,使用null可能会因数据库系统不同而产生副作用,也可以将外键值设为0或 -1 来表示空引用。
- 由于传入的3NF数据使用业务键或自然键,所以要对折叠后的实体表进行查找,以获取合适的代理键。

1.2 折叠表的注意事项

当层次元素折叠到单个表时,要包含一个类型标识列来区分每个实体。该代码应是该表自然键的一部分,确保每个实体类型之间的唯一性。折叠表本身应有一个代理主键,以避免树的外键和该表之间进行复合连接。

1.3 扁平化递归树

递归树在数据仓库中是最有用的层次结构,不过非递归结构更适合数据集市。之前提到过生成一个包含递归树展开的桥接表,以消除查询中的递归需求。桥接结构紧凑,但检索与实体相关的属性时需要额外的连接。

当层次结构元素只有描述属性时,将层次结构以扁平化的1NF或2NF结构交付给数据集市可能更有利。这种扁平化方式是将层次级别水平分布

同步定位地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数专用工具箱,尤其适用于算法开发仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达视觉传感器)的建立应用、特征匹配数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波粒子滤波)、图优化框架(如GTSAMCeres Solver)以及路径规划避障策略。通过项目实践,参者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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