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
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：
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
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
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
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
1. 构建宽表的目的讲宽表我想从为什么需要宽表入手，而不是一上来就抠概念。因为我觉得一门知识叫什么名字并不是最核心的，关键是搞清楚它的诞生背景以及如何在特定场景用好它。 构建宽表的目的很简单,就是为了"一站式"尽可能多的展示我们需要的数据。因为在数据库中，不同的数据通常是存放在不同的数据表中的，关联起来非常不方便，既费时又费力还容易犯错。那么如果我们将数据提前串联好存在一张数据表中,岂不是完美的解
转载
2023-09-14 19:27:11
465阅读
mysql数据库设计、优化、注意事项 一、表的设计相关：1、表设计注意事项：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
当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： 单表优化 除非单表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表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表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
文章目录一、前言二、什么是拉链表1. 拉链表的使用场景2. 为什么使用拉链表方案一：方案二：方案三：拉链表三、拉链表的设计和实现1. 如何设计一张拉链表2. 在Hive中实现拉链表（1）拉链表实现方式一（2）拉链表实现方式二四、补充1. 拉链表和流水表2. 查询性能五、拉链表回滚1. 具体操作方案2. 备用方案：六、总结 一、前言 本文将会谈一谈在数据仓库中拉链表相关的内容，包括它的原理、设计
很多人都将 数据库设计范式作为数据库表结构设计“圣经”，认为只要按照这个范式需求设计，就能让设计出来的表结构足够优化，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库表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
**需求：想在phoenix上维护两张宽表，一张作为即席查询使用，只有一天的数据、一张作为历史表。 宽表的特点是：由多个表组合而成，但是每张表的到数时间不一致，有的表先到，有的表可能隔天才到。 想要达到的效果：即席查询用的宽表是来一张表就加载一张表的数据，没来的等来了再加载，中间过程有查询的时候，查询结果是：已经更新的字段（已经到数的表字段）和未更新的字段（没有到数的表字段） 要求：即席查询的宽表
一、单表设计与优化：
(1)设计规范化表，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。满足范式要求的表，称为规范化表，范式产生于20世纪70年代初，一般表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 版本近期支持了宽表构建能力，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表与维表打宽表需求本文以 MySQL 到 ElasticSearch6 单事实表双维表为案例，介绍 CloudCanal 宽表构建和同步的操作步骤。技术点打宽表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,
转载
2023-08-23 13:07:46
198阅读
文章目录1. 前言1.1 调优概述1.2 调优须知2. 调优具体细节2.1. Hive建表设计层面2.1.1. 利用分区表优化2.1.2 利用分桶表优化2.1.3 选择合适的文件存储格式2.1.4. 选择合适的压缩格式 1. 前言1.1 调优概述Hive 作为大数据领域常用的数据仓库组件，在平时设计和查询时要特别注意效率。影响 Hive 效率的几乎从不是数据量过大，而是数据倾斜、数据冗余、Job
转载
2023-08-01 21:00:32
234阅读
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
测试数据order_2015-08-211 2015-08-18 2015-08-18 创建2 2015-08-18 2015-08-18 创建3 2015-08-19 2015-08-21 支付4 2015-08-19 2015-08-21 完成5 2015-08-19 2015-08-20 支付6 2015-08-20 2015-08-20 创建7 2015-08-20 2015-08-21
目录MySQL调优-业务表结构高性能设计前言记录：数据库表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-计数器表反范式设计-分库分表中的查询MySQL调优-业务表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
1. Hbase表设计原则http://gao-xianglong.iteye.com/blog/20315431）宽表指的是行少列多，如果一行数据量过大，可能造成一个HFile放不下。但宽表有行级原子性的优势。高表指的是行多列少，Hbase只能按行分片，因此高表更有优势。具体还是要根据业务场景综合考虑。 2） 最好不要定义过多的ColumnFamily，一般来说， 一张表一个Colum
