浅析多维体系结构(总线架构), 一致性维度和一致性事实
数据仓库多维数据模型的设计
1、数据仓库基本概念1.1、主题（Subject）主题就是指我们所要分析的具体方面。
例如：某年某月某地区某机型某款App的安装情况。
主题有两个元素：一是各个分析角度（维度），如时间位置；二是要分析的具体量度，该量度一般通过数值体现，如App安装量。
1.2、维（Dimension）维是用于从不同角度描述事物特征的，一般维都会有多层（Level：级别），每个Level 都会包含一些共有的或特有的属性（Attribute），可以用下图来展示下维的结构和组成：以时间维为例，时间维一般会包含年、季、月、日这几个Level，每个Level一般都会有ID、NAME、DESCRIPTION这几个公共属性，这几个公共属性不仅适用于时间维，也同样表现在其它各种不同类型的维。
1.3、分层（Hierarchy）OLAP需要基于有层级的自上而下的钻取，或者自下而上地聚合。
所以我们一般会在维的基础上再次进行分层，维、分层、层级的关系如下图：每一级之间可能是附属关系（如市属于省、省属于国家），也可能是顺序关系（如天周年），如下图所示：1.4、量度量度就是我们要分析的具体的技术指标，诸如年销售额之类。
它们一般为数值型数据。
我们或者将该数据汇总，或者将该数据取次数、独立次数或取最大最小值等，这样的数据称为量度。
1.5、粒度数据的细分层度，例如按天分按小时分。
1.6、事实表和维表事实表是用来记录分析的内容的全量信息的，包含了每个事件的具体要素，以及具体发生的事情。
事实表中存储数字型ID以及度量信息。
维表则是对事实表中事件的要素的描述信息，就是你观察该事务的角度，是从哪个角度去观察这个内容的。
事实表和维表通过ID相关联，如图所示：1.7、星形/雪花形/事实星座这三者就是数据仓库多维数据模型建模的模式上图所示就是一个标准的星形模型。
雪花形就是在维度下面又细分出维度，这样切分是为了使表结构更加规范化。
雪花模式可以减少冗余，但是减少的那点空间和事实表的容量相比实在是微不足道，而且多个表联结操作会降低性能，所以一般不用雪花模式设计数据仓库。
多智能体系统一致性综述
多智能体系统一致性综述一 引言多智能体系统在20世纪80年代后期成为分布式人工智能研究中的主要研究对象。
研究多智能体系统的主要目的就是期望功能相对简单的智能体系统之间进行分布式合作协调控制，最终完成复杂任务。
多智能体系统由于其强健、可靠、高效、可扩展等特性，在科学计算、计算机网络、机器人、制造业、电力系统、交通控制、社会仿真、虚拟现实、计算机游戏、军事等方面广泛应用。
多智能体的分布式协调合作能力是多智能体系统的基础，是发挥多智能体系统优势的关键，也是整个系统智能性的体现。
在多智能体分布式协调合作控制问题中，一致性问题作为智能体之间合作协调控制的基础，具有重要的现实意义和理论价值。
所谓一致性是指随着时间的演化，一个多智能体系统中所有智能体的某一个状态趋于一致。
一致性协议是智能体之间相互作用、传递信息的规则，它描述了每个智能体和其相邻的智能体的信息交互过程。
当一组智能体要合作共同去完成一项任务，合作控制策略的有效性表现在多智能体必须能够应对各种不可预知的形式和突然变化的环境，必须对任务达成一致意见，这就要求智能体系统随着环境的变化能够达到一致。
因此，智能体之间协调合作控制的一个首要条件是多智能体达到一致。
近年来，一致性问题的研究发展迅速，包括生物科学、物理科学、系统与控制科学、计算机科学等各个领域都对一致性问题从不同层面进行了深入分析，研究进展主要集中在群体集、蜂涌、聚集、传感器网络估计等问题。
目前，许多学科的研究人员都开展了多智能体系统的一致性问题的研究，比如多智能体分布式一致性协议、多智能体协作、蜂涌问题、聚集问题等等。
下面，主要对现有文献中多智能体一致性协议进行了总结，并对相关应用进行简单的介绍。
1.1 图论基础多智能体系统是指由多个具有独立自主能力的智能体通过一定的信息传递方式相互作用形成的系统；如果把系统中的每一个智能体看成是一个节点，任意两个节点传递的智能体之间用有向边来连接的话，智能体的拓扑结构就可以用相应的有向图来表示。
通俗易懂数仓建模—Inmon范式建模与Kimball维度建模
通俗易懂数仓建模—Inmon范式建模与Kimball维度建模在数据仓库领域，有两位大师，一位是“数据仓库”之父B i l l I n m o n，一位是数据仓库权威专家R a l p h K im ba l l，两位大师每人都有一本经典著作，I n m o n大师著作《数据仓库》及K im ba l l大师的《数仓工具箱》，两本书也代表了两种不同的数仓建设模式，这两种架构模式支撑了数据仓库以及商业智能近二十年的发展。
今天我们就来聊下这两种建模方式——范式建模和维度建模。
本文开始先简单理解两种建模的核心思想，然后根据一个具体的例子，分别使用这两种建模方式进行建模，大家便会一目了然！一、两种建模思想对于In mo n和K i m ba l l两种建模方式可以长篇大论叙述，但理论是很枯燥的，尤其是晦涩难懂的文字，大家读完估计也不会收获太多，所以我根据自己的理解用通俗的语言提炼出最核心的概念。
范式建模范式建模是数仓之父In mo n所倡导的，“数据仓库”这个词就是这位大师所定义的，这种建模方式在范式理论上符合3N F，这里的3N F与O L T P中的3N F还是有点区别的：关系数据库中的3N F是针对具体的业务流程的实体对象关系抽象，而数据仓库的3N F是站在企业角度面向主题的抽象。
I n m o n模型从流程上看是自上而下的，自上而下指的是数据的流向，“上”即数据的上游，“下”即数据的下游，即从分散异构的数据源-> 数据仓库-> 数据集市。
以数据源头为导向，然后一步步探索获取尽量符合预期的数据，因为数据源往往是异构的，所以会更加强调数据的清洗工作，将数据抽取为实体-关系模型，并不强调事实表和维度表的概念。
维度建模K i m b al l模型从流程上看是自下而上的，即从数据集市-> 数据仓库-> 分散异构的数据源。
K i mb a l l是以最终任务为导向，将数据按照目标拆分出不同的表需求，数据会抽取为事实-维度模型，数据源经E T L转化为事实表和维度表导入数据集市，以星型模型或雪花模型等方式构建维度数据仓库，架构体系中，数据集市与数据仓库是紧密结合的，数据集市是数据仓库中一个逻辑上的主题域。
如何利用第四范式解决多维度的数据一致性问题
如何利用第四范式解决多维度的数据一致性问题随着大数据时代的到来，企业和组织面临着越来越多的数据一致性问题。
数据一致性是指在多个数据源、多个维度上的数据应该保持一致，以确保数据的准确性和可靠性。
然而，由于数据来源的多样性和数据处理的复杂性，数据一致性问题变得越来越棘手。
在这个背景下，第四范式成为了解决多维度数据一致性问题的有效工具。
第四范式是一家专注于数据智能的科技公司，其核心技术是基于图数据库的数据一致性解决方案。
通过将数据以图的形式进行建模和存储，第四范式能够有效地处理多维度数据，并保持数据的一致性。
下面将从几个方面介绍如何利用第四范式解决多维度的数据一致性问题。
首先，第四范式的数据建模方式能够更好地适应多维度数据。
传统的关系型数据库在处理多维度数据时往往需要进行多表关联，导致查询效率低下。
而第四范式的图数据库能够以节点和边的形式表示数据，节点表示实体，边表示实体之间的关系。
这种建模方式能够更好地反映数据之间的关联关系，从而更容易进行多维度数据的查询和分析。
其次，第四范式的数据存储方式能够更好地保持数据的一致性。
传统的数据库往往采用ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）事务模型来保证数据的一致性。
然而，在多维度数据的场景下，ACID模型往往难以满足需求。
第四范式采用的是BASE（基本可用、软状态、最终一致性）模型，通过在分布式系统中保持数据的最终一致性来解决多维度数据一致性问题。
这种方式能够更好地适应大规模数据和高并发访问的场景。
第三，第四范式的数据处理能力能够更好地应对多维度数据的变化。
在现实应用中，多维度数据往往会发生变化，例如新增、删除、修改等操作。
传统的数据库往往需要进行大量的数据迁移和更新操作，导致系统性能下降。
而第四范式的数据处理能力能够更好地应对这些变化，通过增量更新和异步处理的方式来保持数据的一致性。
这种方式能够提高系统的性能和可伸缩性。
最后，第四范式的数据分析能力能够更好地发现多维度数据之间的关联关系。
多智能体系统一致性与复杂网络同步控制研究
多智能体系统一致性与复杂网络同步控制研究多智能体系统一致性与复杂网络同步控制研究是最近几年来非常热门的研究领域之一。
这个领域的研究主要考虑如何在多智能体系统中实现一致性或复杂网络同步控制，以进一步提高多智能体系统的性能和稳定性。
在这篇文章中，我们将介绍多智能体系统一致性与复杂网络同步控制的概念和应用，以及相关的研究成果。
一、多智能体系统一致性的概念与应用多智能体系统是由多个智能体组成的集合体，每个智能体都可以感知和与其他智能体交互。
而多智能体系统的一致性，则是指多个智能体在系统中具有相同的行为或状态，包括位置、速度、角度等。
一致性在多智能体协同控制、功率系统调度、无线传感器网络等领域都有着广泛的应用。
在多智能体系统中，当智能体之间的通讯或行为出现差异或偏差时，就会导致系统中出现不一致的现象。
为了实现多智能体一致性，研究者们提出了许多不同的控制算法和方法，包括基于分布式控制的一致性方法、基于图论的控制方法以及基于协同点控制的方法等。
其中，基于分布式控制的一致性方法是最为常见和重要的方法之一。
这种方法利用智能体之间的信息交换来实现一致性。
例如，在分布式控制算法中，每个智能体的控制器只依赖于相邻智能体发来的信息，通过控制输入对自身状态进行调整，从而实现整个系统的一致性，这种方法就称为基于局部信息交换的分布式一致性控制。
除此之外，还有一些其他的控制方法也被广泛应用于多智能体系统的一致性控制中。
比如，在无线传感器网络中，基于时序协议的一致性控制方法不仅能够提高网络节点间的信息交互速度，而且还能够避免网络中的数据冲突问题。
二、复杂网络同步控制的概念与应用与多智能体系统一致性控制类似，复杂网络同步控制也是一种协同控制方法。
同时，复杂网络同步控制也是针对网络系统中的一致性问题展开研究的。
复杂网络同步控制的概念是指，在一个复杂网络中，网络中的节点能够在同一时刻达到相同的状态，从而实现整个网络的同步控制。
例如，在物理网络、信息网络、通信网络等领域都有着复杂网络同步控制的应用。
多智能体系统一致性问题概述
多智能体系统的研究内容和方法
理论体系
多智能体系统的研究需要建立完善的理论体系，包括智能体的感知 与决策、智能体的通信与协调、智能体的学习与优化等方面。
算法设计
多智能体系统的算法设计是关键，需要设计高效的算法以实现智能 体的自主决策和协同工作。
实验验证
多智能体系统的研究需要进行实验验证，通过实际应用和测试来评估 系统的性能和效果。
意义
解决多智能体系统一致性问题有助于提高系统的协同性能，增强系统的可靠性和鲁棒性，为实际应用提供理论支 持和技术指导。
研究现状和发展趋势
研究现状
目前，多智能体系统一致性问题已经得到了广泛关注，国内外学者在理论研究和算法设 计方面取得了一系列成果。常见的算法包括基于线性系统的协议设计、基于优化理论的
研究局限性和不足之处
现有的研究成果主要集中在理论层面，实际应用中仍存在诸多挑战，如通 信延迟、节点故障和能量限制等。
对于复杂环境和动态变化的情况，现有的一致性算法可能无法保证系统的 稳定性和性能。
在实际应用中，多智能体系统的一致性问题还需要考虑安全性和隐私保护 等方面的问题，这些方面在现有研究中尚未得到充分关注。
一致性问题的分类
• 总结词：一致性问题可以根据不同的分类标准进行分类，如按照一致性的目标 、一致性的程度、一致性的实现方式等。
• 详细描述：根据一致性的目标，可以将一致性问题分为目标一致性和状态一致 性。目标一致性是指多个智能体在某一特定目标上达成一致，而状态一致性是 指多个智能体在某一特定状态上达成一致。根据一致性的程度，可以将一致性 问题分为强一致性和弱一致性。强一致性是指多个智能体在某一特定目标或状 态上完全一致，而弱一致性则是指多个智能体在某一特定目标或状态上基本一 致，但不一定完全相同。根据一致性的实现方式，可以将一致性问题分为分布 式一致性和集中式一致性。分布式一致性是指多个智能体通过各自的信息交互 和协作实现一致性，而集中式一致性则是指通过一个中心节点来协调多个智能 体的行为实现一致性。
一类网络化系统的一致性与能控性分析
一类网络化系统的一致性与能控性分析随着信息技术的快速发展，网络化系统已经成为现代社会的重要组成部分。
网络化系统具有多个节点之间相互连接和相互作用的特点，这使得系统的一致性与能控性问题成为研究的关键。
一致性是指网络化系统中各个节点之间的状态和行为能够保持一致。
在一个网络化系统中，节点之间的通信和交互是通过传递信息来实现的。
当系统中的节点能够按照预定的规则进行信息传递和处理，并且最终达到一致的状态，那么系统就具备了一致性。
一致性的实现对于网络化系统的稳定运行和正确功能至关重要。
能控性是指网络化系统能够通过控制节点的行为，使得系统的状态达到所需的目标。
在一个网络化系统中，节点之间的连接和通信是动态变化的，因此控制系统的行为和状态是一项具有挑战性的任务。
能控性分析的目的是确定系统中哪些节点是可控的，以及是否存在一些节点无法通过控制来达到所需的目标状态。
对于一类网络化系统的一致性与能控性分析，研究者们提出了一些方法和算法。
其中一种常用的方法是基于图论的分析方法。
通过将网络化系统抽象为图，节点表示系统中的元素，边表示节点之间的连接和通信关系，可以利用图论的方法来分析系统的一致性和能控性。
例如，通过对图的连通性和强连通性进行分析，可以判断系统是否具备一致性；通过计算图的可达性和可控性矩阵，可以确定系统的能控性。
此外，还有一些基于控制论的方法可以用于分析网络化系统的一致性与能控性。
控制论是一种研究如何通过控制来改变系统行为和状态的理论。
通过建立系统的数学模型，可以利用控制论的方法来研究系统的一致性和能控性。
例如，可以通过设计合适的控制器来实现系统的一致性和能控性。
综上所述，一致性与能控性是网络化系统中的重要问题。
通过合适的方法和算法，可以对网络化系统的一致性和能控性进行分析和研究，从而为系统的设计和优化提供理论支持。
这对于实现网络化系统的稳定运行和正确功能具有重要意义。
BI_数据仓库基础
1BIBusiness Intelligence，即商业智能，商务智能综合企业所有沉淀下来的信息，用科学的分析方法，为企业领导提供科学决策信息的过程。
BOSS业务运营支撑系BPM企业绩效管理BPR业务流程重整CRM客户关系管理CUBE立方体DM（Datamart）数据集市数据仓库的子集，它含有较少的主题域且历史时间更短数据量更少，一般只能为某个局部范围内的管理人员服务，因此也称之为部门级数据仓库。
DM（DataMine）数据挖掘DSS决策支持系统EDM企业数据模型3ERPEnterprise Resourse Planning企业资源规划。
它是一个以管理会计为核心的信息系统，识别和规划企业资源，从而获取客户订单，完成加工和交付，最后得到客户付款。
换言之，ERP将企业内部所有资源整合在一起，对八个采购、生产、成本、库存、分销、运输、财务、人力资源进行规划，从而达到最佳资源组合，取得最佳效益。
4ETL数据抽取（Extract）、转换（Transform）、清洗（Cleansing）、装载（Load）的过程。
构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。
KDD数据库中知识发现5 KPI企业关键业绩指标(KPI：KeyProcessIndication)是通过对组织内部流程的输入端、输出端的关键参数进行设置、取样、计算、分析，衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标，是把企业的战略目标分解为可操作的工作目标的工具，是企业绩效管理的基础。
LDM逻辑数据模型6 MDD多维数据库（Multi Dimesional Database,MDD）可以简单地理解为：将数据存放在一个n维数组中，而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。
因此它存在大量稀疏矩阵，人们可以通过多维视图来观察数据。
多维数据库增加了一个时间维，与关系数据库相比，它的优势在于可以提高数据处理速度，加快反应时间，提高查询效率。
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在Kimball的维度建模的数据仓库中，关于多维体系结构（MD）有三个关键性概念：
总线架构（Bus Architecture），一致性维度（Conformed Dimension）和一致性事实（Conformed Fact）。
多维体系结构(总线架构)
数据仓库领域里，有一种构建数据仓库的架构，叫Multidimensional Architecture（MD），中文一般翻译为“多维体系结构”，也称为“总线架构”（Bus Architecture）。
多维体系结构的创始人是数据仓库领域中最有实践经验的Kimball博士。
多维体系结构主要包括后台（Back Room）和前台（Front Room）两部分。
后台也称为数据准备区（Staging Area），是MD架构的最为核心的部件。
在后台，是一致性维度的产生、保存和分发的场所。
同时，代理键也在后台产生。
前台是MD架构对外的接口，包括两种主要的数据集市，一种是原子数据集市，另一种是聚集数据集市。
原子数据集市保存着最低粒度的细节数据，数据以星型结构来进行数据存储。
聚集数据集市的粒度通常比原子数据集市要高，和原子数据集市一样，聚集数据集市也是以星型结构来进行数据存储。
前台还包括像查询管理、活动监控等为了提供数据仓库的性能和质量的服务。
在多维体系结构中，所有的这些基于星型机构来建立的数据集市可以在物理上存在于一个数据库实例中，也可以分散在不同的机器上，而所有这些数据集市的集合组成的分布式的数据仓库。
一致性xx
在多维体系结构中，没有物理上的数据仓库，由物理上的数据集市组合成逻辑上的数据仓库。
而且数据集市的建立是可以逐步完成的，最终组合在一起，成为一个数据仓库。
如果分步建立数据集市的过程出现了问题，数据集市就会变成孤立的集市，不能组合成数据仓库，而一致性维度的提出正式为了解决这个问题。
一致性维度的范围是总线架构中的维度，即可能会在多个数据集市中都存在的维度，这个范围的选取需要架构师来决定。
一致性维度的内容和普通维度并没有本质上区别，都是经过数据清洗和整合后的结果。
一致性维度建立的地点是多维体系结构的后台（Back Room），即数据准备区。
在多维体系结构的数据仓库项目组内需要有专门的维度设计师，他的职责就是建立维度和维护维度的一致性。
在后台建立好的维度同步复制到各个数据集市。
这样所有数据集市的这部分维度都是完全相同的。
建立新的数据集市时，需要在后台进行一致性维度处理，根据情况来决定是否新增和修改一致性维度，然后同步复制到各个数据集市。
这是不同数据集市维度保持一致的要点。
在同一个集市内，一致性维度的意思是两个维度如果有关系，要么就是完全一样的，要么就是一个维度在数学意义上是另一个维度的子集。
例如，如果建立月维度话，月维度的各种描述必须与日期维度中的完全一致，最常用的做法就是在日期维度上建立视图生成月维度。
这样月维度就可以是日期维度的子集，在后续钻取等操作时可以保持一致。
如果维度表中的数据量较大，出于效率的考虑，应该建立物化视图或者实际的物理表。
这样，维度保持一致后，事实就可以保存在各个数据集市中。
虽然在物理上是独立的，但在逻辑上由一致性维度使所有的数据集市是联系在一起，随时可以进行交叉探察等操作，也就组成了数据仓库。
一致性事实
在建立多个数据集市时，完成一致性维度的工作就已经完成了一致性的80%－90%的工作量。
余下的工作就是建立一致性事实。
一致性事实和一致性维度有些不同，一致性维度是由专人维护在后台（Back Room），发生修改时同步复制到每个数据集市，而事实表一般不会在多个数据集市间复制。
需要查询多个数据集市中的事实时，一般通过交叉探查（drill across）来实现。
为了能在多个数据集市间进行交叉探查，一致性事实主要需要保证两点。
第一个是KPI的定义及计算方法要一致，第二个是事实的单位要一致性。
如果业
务要求或事实上就不能保持一致的话，建议不同单位的事实分开建立字段保存。
这样，一致性维度将多个数据集市结合在一起，一致性事实保证不同数据集市间的事实数据可以交叉探查，一个分布式的数据仓库就建成了。