1.需求描述
统计硅谷影音视频网站的常规指标，各种 TopN 指标：
-- 统计视频观看数 Top10
-- 统计视频类别热度 Top10
-- 统计出视频观看数最高的 20 个视频的所属类别以及类别包含 Top20 视频的个数
-- 统计视频观看数 Top50 所关联视频的所属类别排序
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2023-12-10 11:24:52
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SpringBoot整合mybatis、shiro、redis实现基于数据库的细粒度动态权限管理系统实例 1.前言本文主要介绍使用SpringBoot与shiro实现基于数据库的细粒度动态权限管理系统实例。 使用技术：SpringBoot、mybatis、shiro、thymeleaf、pagehelper、Mapper插件、druid、dataTables、ztree、jQuery
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2024-07-26 10:47:08
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1 确定数据粒度的基本准则 数据粒度是指数据仓库中保存数据的细化或综合程度。数据仓库中包含大量数据表，这些数据表中的数据以什么粒度来存储，会对信息系统的多方面产生影响。在做 数据仓库设计时，设计者确定以数据的什么层次作为粒度的划分标准，将直接影响到数据仓库中数据的存储量及查询质量，并进一步影响到系统是否能满足最终用户 的分析需求。一般情况下，根据数据粒度划分标准
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2023-06-07 12:51:40
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1、封锁粒度是什么？封锁对象的大小称为封锁的粒度封锁对象：逻辑单元、物理单元2、选择封锁粒度的原则？封锁粒度和系统的并发度、系统的开销密切相关封锁的粒度越大 数据库能够封锁的数据单元就越少，并发度就越小，系统开销也就越小封锁的粒度越小 数据库能够封锁的数据单元就越多，并发度就越高，系统开销也就越大 因此封锁粒度是一把双刃剑，所以在一个系统当中如果能够提供多种封锁粒度
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2024-10-26 22:19:18
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数据仓库的粒度 数据仓库中的粒度是指数据的详细程度，同样为了描述一个情况，我可以用很多的数据，但同样我也可以只用必需的数据。而这起决于存储器。如果有很大的硬盘，那就没有我们不能存的事情。所以，估计一年内里表中的最大行数和最小行数，是设计者的最大问题。这里牵扯到了一个概念：上下限推测的方法。（别问我，我也不懂） 然后通过简单的计算可以知道数据库大概的情况，然后可以调整我们的策略。说的仔细一点，我们可
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2024-01-12 23:09:29
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目录内容数据仓库中的粒度一、占用空间估算二、确定双重粒度/单一粒度三、确定粒度的级别四、总结 数据仓库中的粒度数仓粒度确定的是否合理，很大程度决定了在设计和实现的过程中所遇到问题的控制程度，如果没有确定合理的数据粒度，那么会在各种意想不到的环节出现问题。如何进行粒度确定？一、占用空间估算很容易考虑到的是，在数仓粒度的确定起始，需要符合自己的具体业务或者具体需求，作为确定的起点，我们需要实现估测一
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2023-09-30 10:54:18
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2．4 以个数为基准和以质量为基准的平均粒径计算公式一般情况下，以个数为基准和以质量为基准的平均粒径计算可有下列公式转换：注： ni , di 含义：颗粒粒径为 di 的颗粒的总个数为 ni 。mi , di 的含义：颗粒粒径为 di 的颗粒，在整个颗粒群中占有的质量为 mi 。2．4．1 个数平均径以个数为基准：相当
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2023-08-04 18:01:17
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一、如何选择粗粒度和细粒度 从底层往上引申来理解粗粒度与细粒度。 一层：一个类，具有三个属性值。为了查询这个类的所有实例，细粒度查询的程度为属性值，即依次查询每个实例化对象的属性值，查询三次；粗粒度按对象查询，直接查询该类的所有实例化对象，查询一次。查询结果是相同的，但是查询的方式却不同。这一类的实例有Database中的查询操作，整表查询和逐步查询。 二层：一个数据集，包含有多个对象。当对
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2024-02-24 11:52:50
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【MySQL】数据库建表策略与数据优化策略一、选择优化的数据类型原则MySQL支持的数据类型很多，以下几个原则有助于类型选择：1、最小数据类型原则应该尽可能使用可以正确存储数据的最小类型数据。更小的数据通常更快，因为占用更小磁盘、内存、CPU缓存，CPU周期更少。但是要确保没有低估需要存储的值的范围，因为在schema中很多地方增加数据类型的范围是很耗时的操作。2、简单操作原则简单数据类型操作会使
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2024-01-16 00:48:07
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在了解mysql中的各种锁之前你还需要了解这些一、加锁的目的是什么？在我们了解数据库锁之前，首先我们必须要明白加锁的目的是为了解决什么问题，如果你还不清楚的话，那么从现在起你应该知道，数据库的锁是为了解决事务的隔离性问题，为了让事务之间相互不影响，每个事务进行操作的时候都会对数据加上一把特有的锁，防止其他事务同时操作数据。如果你想一个人静一静，不被别人打扰，那么请在你的房门上加上一把锁。二、锁实是
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2023-08-24 12:55:26
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声明粒度粒度是说明事实表的每一行表示什么,比如:用户下单的内容放到订单事实表的每一行中 这里的关键是粒度的描述 不能将维度列出来 而代替粒度声明 这一步特别容易被忽略 粒度声明需要达到共识 否则极有可能到下面三四步后返工重来1 确定数据粒度的基本准则数据粒度是指数据仓库中保存数据的细化或综合程度。数据仓库中包含大量数据表，这些数据表中的数据以什么粒度来存储，会对信息系统的多方面产生影响。在做 数据
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2023-10-25 15:22:21
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粒度是描述数据存储和表示的详细程度。在数据库设计中，理解和正确选择粒度是非常重要的，因为它直接影响到数据的存储效率、查询性能和数据分析的灵活性。 文章目录粒度的类型：案例粒度选择的考虑因素实际应用 粒度的类型：细粒度（Fine-Grained）: 数据存储在非常详细的层面。这意味着记录的每个小部分都被单独存储和管理。粗粒度（Coarse-Grained）: 数据存储在较高的、更概括的层面。这种方式
文章目录数据模型名词说明业务板块公共定义项目管理维度业务过程指标统计粒度事实事实的设计准则事实表事实表设计原则事实表设计方法声明粒度确定事实冗余维度事务事实表设计过程事务事实表分类多事务事实表两种事务事实表如何选择周期快照事实表特性用快照采样状态快照粒度密度与稀疏性半可加性快照事实表分类设计步骤单维度的每天快照事实表混合维度的每天快照事实表全量快照事实表累计快照事实表设计过程业务过程确定粒度确定
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2023-10-20 06:49:49
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数据仓库中的粒度是指数据的详细程度，同样为了描述一个情况，我可以用很多的数据，但同样我也可以只用必需的数据。而这起决于存储器。如果有很大的硬盘，那就没有我们不能存的事情。所以，估计一年内里表中的最大行数和最小行数，是设计者的最大问题。这里牵扯到了一个概念：上下限推测的方法。（别问我，我也不懂）
然后通过简单的计算可以知道数据库大概的情况，然后可以调整我们的策
概述 粒度问题是设计数据仓库的一个最重要方面。粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据的细化或综合程度的级别。细化程度越高，粒度级就越小；相反，细化程度越低，粒度级就越大。数据的粒度一直是一个设计问题。数据仓库环境中粒度之所以是主要的设计问题，是因为它深深地影响存放在数据仓库中的数据量的大小，同时影响数据仓库所能回答的查询类型。粒度的大小需要数据仓库在设计时在数据量大小与查询的详细程度之间作出权衡。粒
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2023-10-17 08:08:37
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mysql锁粒度就是我们通常所说的锁级别。数据库引擎具有多粒度锁定，允许一个事务锁定不同类型的资源。mysql数据库有三种锁的级别，分别是：页级锁、表级锁和行级锁。锁粒度(推荐教程：mysql教程)锁粒度就是我们通常所说的锁级别。数据库引擎具有多粒度锁定，允许一个事务锁定不同类型的资源。 为了尽量减少锁定的开销，数据库引擎自动将资源锁定在适合任务的级别。锁定在较小的粒度(例如行)可以提高并发度，但
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2023-09-30 20:41:11
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grouping sets 用法在Hive中，会出现对同一个数据表进行不同粒度的汇总，这时可以有两种方案：用多个sql，对不同粒度使用不同的 group by 方法。用1个sql，使用 grouping sets 方法一次性得到所有粒度的汇总。以测试数据表 tmp_student 为例:1、生成测试数据在 hive 环境中创建临时表：create table tmp.tmp_student
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2023-07-12 16:15:19
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# 数据仓库中数据的粒度
数据仓库是组织在数据存储和分析方面的重要组成部分，其主要目的是为了解决企业在数据整合与分析中的复杂问题。数据的粒度是一个关键的概念，它决定了数据的详细程度和分析的灵活性。本文将深入探讨数据仓库中数据的粒度，并通过代码示例加以说明，最后给出一些最佳实践。
## 什么是数据粒度？
数据粒度（Data Granularity）是指数据存储中每条记录所包含的信息细节程度。简
锁粒度所谓的锁策略,就是在锁的开销和数据的安全性之间寻求平衡,这种平衡当然也会影响到性能。大多数商业数据库系统没有提供更多的选择,一般都是在表上施加行级锁(rowevel lock),并以各种复杂的方式来实现,以便在锁比较多的情况下尽可能地提供更好的性能。 而MysαL则提供了多种选择。每种 MySQL存储引擎都可以实现自己的锁策略和锁粒度。在存储引擎的设计中,锁管理是个非常重要的决定。将锁粒度固
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2024-03-27 10:56:54
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医疗图像更多的是小样本学习，那么如何选择一个小样本数据集来针对各个算法进行比较，从而选择最好的算法，故整理了小样本学习相关的数据，也就是常用的细粒度分类数据简单的小样本分类的每个类别的图片或者语料大致在100到600之间，很少有单类样本超过1000的情况。相对于传统的深度学习来说，传统的深度学习是“小任务，大数据”，小样本学习是“小任务，小数据”，相对来说小样本学习的挑战性还是很大的，达到商用的地
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2024-05-11 14:17:21
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