一、什么是“”?“”从字面上的意思就是字段(列)比较多的数据,是通过关联字段将多个业务主题相关的数据进行挂接组装为一张大,实现业务实体不同维度属性信息的统一存储。例如,开展不动产登记资料查询业务,需要获取权利人、证件号、不动产产权证号、坐落地址、规划用途、房屋性质、建筑面积、抵押登记状态等信息。而在不动产数据库中,上述信息可能分布在购房人信息、自然幢属性、户属性、房地产权属性
搭建作用,就是为了让业务部门的数据分析人员,在日常工作可以直接提取所需指标,快速做出对应专题的数据分析。在实际工作中,数据量及数据源繁多,如果每个数据分析人员都从计算加工到出报告,除了工作效率巨慢也会导致服务器资源紧张。因此建设数据集市层,包含了该表层并在非工作时间做自动生成。本文引用CDNow网站的一份用户购买CD明细数据,梳理业务需求,搭建一套数据。 该CD数据包括用户ID,购买日期
一、MySQL基础MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统,在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS(Relational Database Management System:关系数据库管理系统)应用软件之一。关系型数据库管理系统(RDBMS)来存储和管理大数据量。所谓的关系型数据库,是建立在关系模型基础上的数据库,借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。RDBMS
mysql数据库设计、优化、注意事项 一、的设计相关:1、设计注意事项:数据行的长度不要超过8020字节,如果超过这个长度的话在物理页中这条数据会占用两行从而造成存储碎片,降低查询效率。字段的长度在最大限度的满足可能的需要的前提下,应该尽可能的设得短一些,这样可以提高查询的效率,而且在建立索引的时候也可以减少资源的消耗。能够用数字类型的字段尽量选择数字类型而不用字符串类型的(电话号码
MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单优化 除非单数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的在千万级以下,字符串为主的在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段&nb
1、数据库设计的三大范式 为了建立冗余较小、结构合理的数据库,设计数据库时必须遵循一定的规则。在关系型数据库中这种规则就称为范式。范式是符合某一种设计要求的总结。要想设计一个结构合理的关系型数据库,必须满足一定的范式。               在实际开发中最为常见的设计范式有三个: 1.第一范式(确保每列保持原子性)所有字段
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很多人都将 数据库设计范式作为数据结构设计“圣经”,认为只要按照这个范式需求设计,就能让设计出来的结构足够优化,既能保证性能优异同时还能满足扩展性要求。但是被奉为“圣经”的数据库设计3范式早就已经不完全适用了。这里我整理了一些比较常见的数据结构设计方面的优化技巧,希望对大家有用。由于MySQL数据库是基于行(Row)存储的数据库,而数据库操作 IO 的时候是以page(block)的方式
留个记录!1)数据库设计方面: a. 对查询进行优化,应尽量避免全扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 b. 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保中num列没有null值,然后这样查
# 学会创建 MySQL :一名新手开发者的指南 在数据库设计中,有时我们需要创建一个结构复杂、包含多个维度的数据,这种通常被称为“”。可以有效地将多个相关的数据合并在一起,方便查询和分析。本文将从零开始引导您如何在 MySQL 中实现,包括创建的必要步骤、代码示例和注意事项。 ## 流程概述 在开始之前,我们先来看看创建一个的基本流程。以下是每个步骤的概要说明:
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一、单设计与优化: (1)设计规范化,消除数据冗余(以使用正确字段类型最明显): 数据库范式是确保数据库结构合理,满足各种查询需要、避免数据库操作异常的数据库设计方式。满足范式要求的,称为规范化,范式产生于20世纪70年代初,一般设计满足前三范式就可以,在这里简单介绍一下前三范式。 第一范式(1NF)无重复的列 所谓第一范式(1NF)是指在关系模型中,对域添加的一个规范要求,所有的域
简述CloudCanal 2.0.X 版本近期支持了构建能力,在数据预处理领域向前走了一步。方案特点相对灵活,对业务数据和结构贴合性好能很好的支持事实与维需求本文以 MySQL 到 ElasticSearch6 单事实双维为案例,介绍 CloudCanal 构建和同步的操作步骤。技术点打的必要性关系型数据库为了应对在线业务对于并发、毫秒级响应,同时操作相对趋向 kv 化,
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数据库层面,什么是窄?什么是?    在数据库中,窄是两种设计思想,分别指的是列数少或者列数多的表格。窄是指只包含少量列(如主键和几个属性)的表格。这种设计思想用于解决单一业务场景下的数据存储及访问问题,从而提高查询效率,减少存储空间。通常应用于 OLTP(联机事务处理)这样的在线事务处理系统。关系型数据库中大部分的都是窄。 
和窄概念和优缺点: 从字面意义上讲就是字段比较多的数据。通常是指业务主题相关的指标、维度、属性关联在一起的一张数据。由于把不同的内容都放在同一张存储,已经不符合三范式的模型设计规范,随之带来的主要坏处就是数据的大量冗余,与之相对应的好处就是查询性能的提高与便捷。这种的设计广泛应用于数据挖掘模型训练前的数据准备,通过把相关字段放在同一张中,可以大大提高数据挖掘模型训练过
前言CloudCanal 近期提供了自定义代码构建能力,我们第一时间参与了该特性内测,并已落地生产稳定运行。开发流程详见官方文档 《CloudCanal自定义代码实时加工》。能力特点包括:灵活,支持反查打,特定逻辑数据清洗,对账,告警等场景调试方便,通过任务参数配置自动打开 debug 端口,对接 IDE 调试SDK 接口清晰,提供丰富的上下文信息,方便数据逻辑开发本文基于我们业务中的实际
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一些杂记与窄:从字面意义上讲就是字段比较多的数据。通常是指业务主题相关的指标、维度、属性关联在一起的一张数据。由于把不同的内容都放在同一张存储,已经不符合三范式的模型设计规范,随之带来的主要坏处就是数据的大量冗余,与之相对应的好处就是查询性能的提高与便捷。这种的设计广泛应用于数据挖掘模型训练前的数据准备,通过把相关字段放在同一张中,可以大大提高数据挖掘模型训练过程中迭
SQL总结:一、核心原则:1、定义执行show table status:1.1、当avg_row_length的值超过100个字节时(定义为),需要看看怎么优化; 1.2、当Data_free的值大于0,表明有碎片;2、越小越好2.1、越小IO压力越小 2.2、窄数据量大性能也好(比如5亿数据) 2.3、数据量小有可能性能也不好(比如50万) 2.4、实验测算,只有一个int类
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mysql常用的三种引擎       (1)  MyISAM存储引擎            不支持事务、也不支持外键,支持全文索引优势是访问速度快,对事务完整性没有 要求或者以select,insert为主的应用基本上可以用这个引擎来创建支持3种不同的存储格式,分别是:静态;动态;压
目录MySQL调优-业务结构高性能设计前言记录:数据设计范式设计什么是范式?数据库设计的第一范式数据库设计的第二范式 数据库设计的第三范式范式说明反范式设计什么叫反范式化设计?反范式设计-商品信息范式化和反范式总结实际工作中的反范式实现性能提升-缓存和汇总性能提升-计数器反范式设计-分库分中的查询MySQL调优-业务结构高性能设计前言记录:产品上线之前,建议遵守范式化。当产品
Mysql数据库关系数据库的特点数据结构化存储在二维中支持事务的原子性A,一致性C,隔离性I,持久性D 特性支持使用SQL语言对存储在其中的数据进行操作模式:把对象的属性全部存储在一个中缺点: 数据冗余:相同的数据在一个中出现了多次数据更新异常:修改一行中某列的值时,同时修改了多行数据数据插入异常:部分数据由于缺失主键信息而无法写入数据删除异常:删除某一数据时不得不删除另一数据
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