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
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2024-09-03 14:40:04
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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
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2024-08-08 21:24:41
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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
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2024-05-14 17:32:40
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OpenGL ES像素着色器
目 录准备开始 像素着色器 vs 顶点/片段着色器 像素着色器101：渐变 像素着色器几何学 像素着色器程序生成纹理：Perlin噪声 像素着色器绘制的月球 何去何从？ 在这个像素着色器（pixel shaders）教程里，你将学到如何把你的iPhone变成一块全屏的GPU画
你有一个订单表：CREATE TABLE `sales_engineering_order_tmp` (
`id` VARCHAR(32) NOT NULL COMMENT '主键ID',
`order_no` VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '订单编号',
`sync_dt` DATETIME DEFAULT NULL COMMENT '传单时间',
`
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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2024-05-12 17:33:43
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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
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2024-10-01 09:04:01
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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
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2024-05-14 22:33:05
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es相关概念以及相关安装1：分词的话，是对存储的数据以及相应的输入的关键词进行分词2：搜索引擎会将分词进行倒排序查询，如果存储的数据被分成了100万个词那么在根据输入的关键词进行匹配的时候可能会在第一次也可能n词匹配上然后就会相应的匹配上相应的含有相应分词的数据3：es的核心概念(1) NRT:近实时，写入的数据到能被搜索只有一点点延迟，大概1秒左右(2) Cluster:集群,包含多个节点，通过
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：
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2024-10-01 13:57:18
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# 在ES宽表和MySQL选择中解决具体问题的方案
## 引言
在现代应用中，数据存储的选择常常直接影响系统的性能和可扩展性。当面对大规模数据时，开发者经常会在Elasticsearch（ES）宽表与MySQL之间进行选择。本文将探讨如何基于具体需求进行选择，并提供详细的代码示例和序列图。
## 问题背景
假设我们有一个电子商务平台，需要存储用户购买记录、商品信息和评价。这里的数据量非常庞
原创
2024-10-29 05:44:36
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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
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2023-11-09 15:10:27
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使用命令启动bin/elasticsearch
bin/elasticsearch -Ehttp.port=8200 -Epath.data=node2 指定端口号 制定data2
bin/elasticsearch -Ehttp.port=7200 -Epath.data=node3 指定端口号 制定data3查看集群http://localhost:9200/_cat/nodes?v查看集群详
作者介绍Ceven，德勤乐融(北京)科技有限公司前言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，效果不错。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
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
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2024-07-08 14:48:54
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浅学elasticsearch目录浅学elasticsearch前言一、Elasticsearch简介1、什么是Elasticsearch（弹性搜索）？2、Elasticsearch应用案例二、Elasticsearch入门1、Elasticsearch安装1. Windows2. Linux2、Elasticsearch基本操作1. RESTful是什么？2. Elasticsearch的数据格
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
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2024-04-22 22:47:55
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# 学会创建 MySQL 宽表：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表，这种表通常被称为“宽表”。宽表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 中实现宽表，包括创建宽表的必要步骤、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宽表的基本流程。以下是每个步骤的概要说明：
原创
2024-08-29 04:22:04
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宽表在MySQL中是为了满足业务对数据存取的需求，但它往往带来了管理与性能上的诸多挑战。本文将重点介绍如何解决“宽表 MySQL”问题，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等方面的深入解析。
### 版本对比
在针对宽表问题解决方案的不同版本中，我们看到了一些特性差异：
| 版本 | 特性差异 |
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
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2024-05-09 19:40:31
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