数据仓库应用中，宽表模型以结构简单，模型容易理解，数据访问效率等优势，被业界广泛采用。
所谓宽表就是，基于某个实体分析对象而建立的一个逻辑数据体系，由实体的维度、描述信息、以及基于这个实体一系列度量组成。它是一个逻辑的概念，在物理实现中不可能就针对一个实体对象建立一个大宽表。因为这样，对于，刷新效率，容错能力，扩展能力都是一个很大的挑战，如何设计和组织宽
背景oracle迁移到MySQL，单表数据量巨大(500w)，导致查询sql巨慢，浏览器经常出现卡死现象。索引优化对目前的单表进行索引优化，无奈，sql查询条件无比复杂，导致优化空间有限。加工宽表将上述的查询结果加工成宽表， 当数据变化时，通过cannal 监听数据，并同步修改宽表，仍然有如下问题：单表查询条件无法，无法找到合适的索引配置。经常会有大批量数据改造，导致数据同步缓慢甚至卡死现象。分库
作者介绍蒋鹏程，苏州万店掌软件技术有限公司前言CloudCanal 近期提供了自定义代码构建宽表能力，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，支持反查打宽表，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
GET操作只能对单个文档进行处理，由_index、_type和_id三元组来确定唯一文档。但搜索需要一种更复杂的模型，因为不知道查询会命中哪些文档。找到匹配文档仅仅完成了搜索流程的一半，因为多分片中的结果必须组合成单个排序列表。集群的任意节点都可以接收搜索请求，接收客户端请求的节点称为协调节点。在协调节点，搜索任务被执行成一个两阶段过程，即query then fetch。真正执行搜索任务的节点称
宽表和窄表的建设该如何选择？ 这个问题相信纠结了很多从是数据库开发、数据仓库开发和后台开发人员；单单考虑这个问题，难给出一个绝对的答案；本人从事数据仓库开发工作到现在已经有一年半时间了，对于这个问题，我也曾经纠结过，但是是否有绝对的答案呢？事实上任何东西都没有绝对的说法。 考虑这样的一个问题，一个公
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2019-08-13 00:11:00
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宽表的定义与作用 从字面意义上讲就是字段比较多的数据库表。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库表。由于把不同的内容都放在同一张表存储，宽表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。宽表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
目录7、Logstash7.1、简介7.3、配置详解7.3.1、输入7.3.2、过滤7.3.3、输出7.4、读取自定义日志7.4.1、日志结构7.4.2、编写配置文件7.4.3、启动测试7.4.5、输出到Elasticsearch8、综合练习8.1、流程说明8.2、APP介绍8.3、Filebeat8.4、Logstash8.5.1、时间间隔的柱形图8.5.2、各个操作的饼图分布8.5.3、数据
考虑这样的一个问题，一个公司有这样的一个需求：设计销售领域的订单事实表，该事实表应该包含哪些维度和度量？事实表和维表该分别如何去设计？好了，我们把关键信息拿出来，首先我们要有维度包括：销售员、销售员所属部门、下订单的时间；度量：销售量；那么，订单事实表，其实就是一个商品销售的清单；依照这个思路，我们建立的第一个模型可能是以下这样的：单单看上去，貌似是符合我们的问题的需要，而且符合数据库的范式设计：
ElasticSearchElasticSearch:简称为ES，基于Lucene全文检索引擎服务，支持分布式集群（数据横向扩展、分布式计算） 应用场景：1. 全文检索或者搜索服务 2. NOSQL数据库(ES中的数据单元为JSON) 3. ELK数据分析平台NRT (near real time) 接近实时 ES中的一条数据写入后大概会有1s的延迟才能被检索到 9300端口:Es节点之间通讯使用
Annoy算法与Faiss相比，Annoy搜索，速度更快一点，主要目的是建立一个数据结构快速找到任何查询点的最近点。通过牺牲查询准确率来换取查询速度，这个速度比faiss速度还要快。是什么Annoy：最近邻向量搜索，原理/过程算法原理：先构建索引，对于每个二叉树都建立索引，在这里二叉树是随机构造的第一步：先随机找两个点，根据这两个点进行连线，找到垂直平分线，称为超平面。 第二步：在切分后
# MySQL表和ES表的区别
## 概述
MySQL和Elasticsearch（简称ES）都是常用的数据存储和检索工具。它们在数据存储和查询方面有着不同的设计和使用方式。本文将介绍MySQL表和ES表的区别，并指导初学者如何操作这两种表。
## 流程
下面是实现"mysql表和es表区别"的步骤：
| 步骤 | MySQL表 | ES表 |
| :---
原创
2023-07-30 06:16:10
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一.实时数据仓库与离线数据仓库由于离线数据每天凌晨拉去线上生成数据库(凌晨请求较少，减少线上库压力)，导致数据是T+1，而对于一些时效性要求较强的场景。比如需要看现在的用户数、GMV等等，离线方案就很难解决了。实时数据仓库就是刚好为了满足时效性要求较高的场景下而生的，但是在做实时数据仓库中经常会遇到一些问题。离线由于表数据都同步到数据仓库中，可以进行随意关联，出一些业务想要的统计结果。但是实时数据
数据库结构设计业务分析根据具体业务分析出其属性具有哪些，我们以慕课网为例：逻辑设计宽表模式就是把一个对象的属性全部存储到一个表中宽表模式存在的问题 在这里插入图片描述宽表的适用场景配合列存储的数据报表应用数据库设计规范【面向对象设计】根据设计规范对其进行逻辑建模最新、最热可以使用上线时间和学习人数得出两者非常相似，我们可以设计为一张表所关联的表太多会影响查询速度，我们需要进行一些优化，但是有可能违
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
众所周知，ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，功能非常强大。在实际生成中，用的最多的也就是搜索，那么如何让搜索性能最大化，也是我们应该深入研究的方面。下面本文将针对一些常规的地方讲诉一些优化技巧，主要从设计、通信、设备几个方面，涉及数据结构、磁盘I/O、CPU性能、网络通信开销、内存资源等1.为文件系统cache预留足够的内存。
ES告警有2个选择： 1：Watcher 2:elastalert 工具早与watcher 这篇文章主要介绍Elastalert ElastAlert是Yelp公司开源的一套python2.6写的报警框架 属于后来Elastic.co公司出品的Watcher同类产品http://elastalert.readthedocs.org elastalert会将自己查询的历史记录存在es里面 执行：cu
在本练习中，您将学习如何使用 Amazon Kinesis 流式传输数据到 Elasticsearch 并进行分析，这是两项完全托管的基于云的服务，用于实时传输大型分布式数据流和查询，分析等。为了使练习更加贴近实际业务场景，我们将模拟从 EC2 的应用程序中生成交易订单事件。在此教程中，您将完成以下三个组件的实验：• 创建Amazon Kinesis Data Stream• 创建Amazon K
HBase的高表和宽表hbase中的宽表是指很多列较少行，即列多行少的表，一行中的数据量较大，行数少；高表是指很多行较少列
原创
2018-05-04 21:35:06
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一直好奇存储大小相同的记录，es和mysql谁占用存储空间更大呢。虽然按道理来看应该是mysql，但一直没有亲自尝试，总还是心里感觉不那么踏实。所以今天做一个测试，看看到底实际情况怎么样？ 关于在二者的数据存储，有下面一个大概的说明，可能不够准确，但我只知道这么多:1、ES先将数据存到内存，再通过队列的形式写到磁盘；虽然mysql也有内存模式，但是在大多数实际应用中我们仍然使用的传统模式
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2023-06-02 16:06:11
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1.1 检索方式 _search
ES官方提供了两中检索方式:一种是通过 URL 参数进行搜索,另一种是通过 DSL(Domain Specified Language) 进行搜索。官方更推荐使用第二种方式第二种方式是基于传递JSON作为请求体(request body)格式与ES进行交互，这种方式更强大，更简洁。
使用语法 URL查询:
