在基于表驱动的信息管理系统（MIS）中，基本表的设计规范是第三范式（3NF）。第三范式的基本特征是非主键属性只依赖于主键属性。基于第三范式的数据库表设计具有很多优点：一是消除了冗余数据，节省了磁盘存储空间；二是有良好的数据完整性限制，即基于主外键的参照完整限制和基于主键的实体完整性限制，这使得数据容易维护，也容易移植和更新；三是数据的可逆性好，在做连接（Join）查询或者合并表时不遗漏、也不重复；
宽表的概念基本概念宽表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。这种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表中，可以大大提高数据挖掘模型训练过程中迭代
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2023-08-15 18:22:56
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前文唠叨几句近几年随着互联网的发展，越来越多的人用上智能手机，我们的父母现在会上网买东西了。所以对于软件开发，面临着大数据量处理的问题。公司最常用的关系型数据库应该就是mysql了。所以今天总结下mysql大表带来的问题，以及解决方式。一 . 大表的定义mysql大表，这里的“大表”就比较广义了。那么多大才能算是大表呢？1.一般指得是单表行数达到千万级别2.表数据文件巨大，至少10个G当然这些也是
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2023-06-01 17:51:40
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# MySQL大宽表
在数据库设计中，我们经常会遇到需要存储大量数据的场景。对于一些需要频繁查询和修改的数据，我们可能会选择使用大宽表来存储和管理数据。本文将介绍MySQL大宽表的概念、使用场景以及代码示例。
## 什么是MySQL大宽表
MySQL大宽表是指在MySQL数据库中，一个表的行数非常大，同时每行的列数也非常多。这种表常常用于存储大量关联数据，以提升查询性能和简化业务逻辑。
相
原创
2023-11-23 13:38:32
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# 实现 MySQL 大宽表
## 流程概览
下面是实现 MySQL 大宽表的一般流程：
1. 创建宽表的目标表格。
2. 创建源表格。
3. 插入数据到源表格。
4. 创建视图。
5. 查询视图。
接下来，我将逐步为你详细介绍每个步骤需要做的事情，并提供相应的代码示例。
## 步骤详解
### 1. 创建宽表的目标表格
首先，我们需要创建宽表的目标表格，该表格将存储整合后的数据。
原创
2023-11-07 12:34:32
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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
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2024-08-02 16:16:06
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{"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里云数据库专家保驾护航，为用户的数据库应用系统进行性能和风险评估，参与配合进行数据压测演练，提供数据库优化方面专业建议，在业务高峰期与用户共同保障数据库系统平
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2023-10-07 20:07:05
157阅读
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
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2023-12-11 09:43:56
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# MySQL 大宽表性能优化指南
## 1. 概述
在处理大量数据的场景中，如何优化 MySQL 大宽表的性能是一个常见的问题。本文将介绍一种优化思路和具体步骤，帮助你实现 MySQL 大宽表的性能优化。
## 2. 流程概述
下面是针对 MySQL 大宽表性能优化的整体流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 分析查询需求 | 确定需要优化的查询需
原创
2023-10-22 15:36:46
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简述上一篇文章介绍了使用 CloudCanal 进行 MySQL 到 ElasticSearch 的宽表构建, 有蛮多朋友关注和尝试使用，我们也在不断迭代升级这个能力。作为产品的通用功能，今天我们介绍下 MySQL -> ClickHouse 的宽表构建案例。技术点ClickHouse 表关联之觞ClickHouse 作为标准的列存数据库，其特点相当鲜明，对于多维度数据聚合、筛选特别高效,对
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2023-10-23 18:04:46
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1、选取最适用的字段属性: MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的 性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚 至
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2023-09-22 12:48:19
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对于“多大的大”问题，没有一个很好的一般解决方案 – 这些问题往往取决于您在使用数据以及您的性能考虑因素。表格尺寸有一些基本限制。您不能有超过1000列。您的记录不能大于8k。这些限制因数据库引擎而异。 (这些是为InnoDB。)听起来你已经将几个不同的数据集合并成一个表。你可能有一些字段告诉你这个记录属于什么数据，连同一些数据字段和一些时间戳信息。这不是一个非常广泛的记录(除非您记录每个请求的所
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2024-09-14 10:18:44
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宽表的设计其实宽表是数仓里面非常重要的一块，前面我们介绍过了维度表事实表，今天我们介绍一下宽表，前面我们说过了数仓是分层的，这是技术进步和时代变化相结合的产物，数仓的分层式为了更好地管理数仓以及更加高效地进行数据开发。宽表主要出现在dwd 层和报表层，当然有的人说dws 层也有，宽表，从字面意义上讲就是字段比较多的数据库表，通常情况下是将很多相关的数据包括维度表、实时、已有的指标或者是dws/dw
当MySQL单表记录数过大时，数据库的CRUD性能会明显下降，一些常见的优化措施如下：1. 限定数据的范围务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如：我们当用户在查询订单历史的时候，我们可以控制在一个月的范围内；2. 读/写分离经典的数据库拆分方案，主库负责写，从库负责读；3. 垂直分区根据数据库里面数据表的相关性进行拆分。 例如，用户表中既有用户的登录信息又有用户的基本信息，可以将用户表拆
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2023-07-01 11:55:35
146阅读
1、小表驱动大表这条优化原则要求查询中按执行顺序尽量用小数据集驱动大数据集。 示例1： 在使用in条件时，先执行in条件子句，此时由于B表先查，A表后查，B表的数据集应小于A表的数据集。B表数据集小于A表数据集时，用in优于exists。示例2： 在使用exists条件时，先执行外层的查询，此时由于A表先查，B表后查，A表的数据集应小于B表的数据集。A表数据集小于B表数据集时，用exists优于i
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2023-12-27 23:47:26
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# MongoDB 支持宽表
## 引言
近年来，数据的多样性和复杂性使得现代数据库系统越来越多地被应用于各类场景。MongoDB 作为一个面向文档的 NoSQL 数据库，因其灵活性和扩展性受到广泛关注。其中，“宽表”作为一种特殊的数据结构在某些应用场景中展现了其独特的优势。本文将讨论 MongoDB 如何支持宽表，并通过示例展示其操作方式。
## 什么是宽表
宽表是指表中每一行（或文档）
原创
2024-09-09 05:48:28
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# 如何实现“mongodb 大宽表”
## 1.整体流程
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个新的collection，用于存储大宽表的数据 |
| 2 | 将原有的数据进行拆分，存储到新的collection中 |
| 3 | 创建适当的索引，以提高查询性能 |
## 2.具体步骤及代码实现
### 步骤1：创建新的collection
```
原创
2024-04-12 07:28:49
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# MongoDB大宽表实现指南
## 1. 简介
在使用MongoDB进行数据存储时，有时候需要将多个相关联的数据以宽表的形式存储，以方便查询和操作。本文将介绍如何使用MongoDB实现大宽表，并向新手开发者详细展示实现的流程和每一步所需的代码。
## 2. 实现流程
下面是实现MongoDB大宽表的整个流程，我们将使用以下步骤来实现它：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
原创
2023-11-10 07:45:56
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前言OptimizerNode DAG，是基于程序Plan中创建好的Operator DAG，并以OptimizerNode作为DAG图节点构建完成的。所以，我们先看一下组成OptimizerNode DAG，都有哪些类型的OptimizerNode，如下图所示：通过上面类图，可以看到其中主要有SingleInputNode、TwoInputNode、DataSourceNode、DataSink
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,
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2023-08-23 13:07:46
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