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
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：
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、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
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
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
搭建宽表作用，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，包含了该宽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，搭建一套数据宽表。
该CD数据包括用户ID，购买日期
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2023-09-28 21:36:48
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一、什么是“宽表”？“宽表”从字面上的意思就是字段（列）比较多的数据库表，是通过关联字段将多个业务主题相关的数据表进行挂接组装为一张大表，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表、自然幢属性表、户属性表、房地产权属性
背景：目前在一家电商公司，对报表的实时性要求很高。实时性要求较高的场景，比如：1.集团各个分公司对商品配送过程中生成的各个单据的对账实时性很高。2.采购部依赖商品的平均进价对客户进行报价，所以对商品的进价数据的实时性也有较高的要求。之前数据量小，都是直接在后台多表join取数，随着数据量越来越大，用户查询越来越慢。为此，我们使用阿里的Flink提前进行数据预计算，然后将数据打平到一张宽表里。这样，
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
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
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2023-09-14 19:27:11
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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
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
一、 引言全文搜索属于最常见的需求，开源的 Elasticsearch （以下简称 Elastic）是目前全文搜索引擎的首选。它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它。Elastic 的底层是开源库 Lucene。但是，你没法直接用 Lucene，必须自己写代码去调用它的接口。Elastic 是 Lucene 的封装，提供了 REST A
宽表在 BI 业务中比比皆是，每次建设 BI 系统时首先要做的就是准备宽表。有时系统中的宽表可能会有上千个字段，经常因为 “过宽” 超过了数据库表字段数量限制还要再拆分。为什么大家乐此不疲地造宽表呢？主要原因有两个。一是为了提高查询性能。现代 BI 通常使用关系数据库作为后台，而 SQL 通常使用的 HASH JOIN 算法，在关联表数量和关联层级变多的时候，计算性能会急剧下降，有七八个表三四层级
一、宽表和高表定义HBase 中的表可以设计为高表（tall-narrow table） 和 宽表（flat-wide table）：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，即行多列少，一行中的数据量较少，行数大。二、宽表和高表的优劣HBase的键分为两种：列键：包括了列族名和限定符，定位到列的索引行健：相当于关系型数据库中的主键，通过行健得到逻辑布
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，方便数据逻辑开发本文基于我们业务中的实际
