01 数仓建模综述 数据建模是数据开发工作中的核心与基石,好的模型体系好处很多: 降低成本:优秀的模型设计能够提升数据复用性,减少计算/存储资源浪费 提升开发效率:优秀的模型设计能够降低数据使用门槛,减少工作量 提升质量:优秀的模型设计能够保证数据口径一致,降低bug率 数据建模的实现方式有很多,常用的比如ER模型,Data Vault模型等。目前业界使用最多的模型是Ralph Kimball 在《数据仓库工具》中提出的维度建模模型,其中典型的代表如星型模型,雪花模型。一个典型的维度建模一般需要经过如下几
在实际工作中,有时需要统计每个行政区内的点状地物数量。我们一般使用Spatial Join工具来完成
维度表技术常见:增加列,维度子集,角色扮演维度,层次维度,退化维度,杂项维度,维度合并,分段维度等基本维度表技术。
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所谓的事实表和维度表技术,指的就是如何和构造一张事实表和维度表,是的事实表和维度表,可以涵盖现在目前的需要和方便后续下游数据应用的开发。
1分库分表的几种形式 把一个实例中的多个数据库拆分到不同的实例 一后有的节点还是无法负担写负载 把一个库中的表分离到不同的数据库中 终极大招水平拆分!即分片处理(通常所说的分库分表即此) 不同于MyS
一个OushuDB数据库集群包含一个或多个已命名数据库。 用户和用户组在整个集群范围内是共享的,但是其它数据并不共享。 任何与服务器连接的客户都只能访问那个在连接请求里声明的数据库。
HTTP2的优点我们后面会一一列出,但是一个新的东西的升级必须要做到向前兼容才能快速推广,因为只有这样才能减少对用户的影响。
一、事实表基础 二、事实表设计规则 三、事实表设计方法 四、有事实的事实表 五、无事实的事实表 六、聚集型事实表
结构化数据:也称作行数据,是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据,严格地遵循数据格式与长度规范,主要通过关系型数据库进行存储和管理。指具有固定格式或有限长度的数据,如数据库,元数据等。
导读:本文为《MongoDB 熟练到精通》系列文章第一弹。该系列内容主要面向开发者,介绍在系统上线之前需要关注的事项,包括如何进行最关键的文档模型设计、读写事务操作,介绍数据安全和事务性等诸多高级参数和特性的含义及使用方式,以及开发者最佳实践。在最基本的数据库增删改查之余,我们更希望通过这部分的学习,让大家有足够的底气把简历上的“熟练使用 MongoDB 进行开发”,改为“精通使用 MongoDB 开发”。下面就让我们一起开启今日份的学习吧。
数据库使用索引以找到特定值,然后顺指针找到包含该值的行。在表中建立索引,然后在索引中找到符合查询条件的索引值,最后通过保存在索引中的ROWID(相当于页码)快速找到表中对应的记录。索引的建立是表中比较有指向性的字段,相当于目录,比如说行政区域代码,同一个地域的行政区域代码都是相同的,那么给这一列加上索引,避免让它重复扫描,从而达到优化的目的!
在构建数据仓库总线矩阵完成后,可着手事实表和维度表的设计。数仓总线矩阵里每个业务过程都会生成至少一张事实表(识别业务过程的本质就是识别要构建的事实表),因为有可能一个原子事件涉及多张表的情况。同时,因上游业务系统老旧,表设计水平、使用场景等因素,或并不是都是标准3NF范式设计,将多个业务过程事件发生存储在一张表的情况,对于此种情况做事实表设计时,根据使用场景可能会进行表拆分考虑,这里不再展开。这里重点讲述尽量可能将分散在各个业务系统中相同或相似的业务过程进行整合的情况。
分析一下问题出现在哪儿呢? 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到 1000W 或 100G 以后,由于查询维度较多,即使添加从库、优化索引,做很多操作时性能仍下降严重。
一、指导思想 二、数据调研 三、架构设计 四、指标体系搭建 五、模型设计 六、维度设计 七、事实表设计 八、其他规范
数据以逻辑模式格式存储。 例如,日期存储为整数天数,时间存储为从午夜开始的秒数,%List存储为编码字符串。 大多数其他数据,如字符串和数字,不需要转换; 无论当前模式如何,它们都以相同的格式输入、更新和存储。
DMA:((Direct Memory Access),直接内存存取, 是一种外部设备不通过CPU而直接与系统内存交换数据的接口技术 。外设可以通过DMA,将数据批量传输到内存,然后再发送一个中断通知CPU取,其传输过程并不经过CPU, 减轻了CPU的负担。但由于DMA不能像CPU一样通过MMU操作虚拟地址,所以DMA需要连续的物理地址。
老钱说的redis的基础数据结构其实并不是redis最基础的数据结构,还有更基础的数据结构需要我们去挖掘,下面和大家一起再深挖一下,让自己更痛苦一点!哈哈!
跳跃表 (skiplist) 是一种有序数据结构, 它通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针, 从而达到快速访问节点的目的.
Go的map是一种高效的数据结构,用于存储键值对。其底层实现是一个哈希表(hash table),下面是有关map底层实现的详细介绍:
上一篇博文我们已经介绍过,在没有采取任何优化措施的情况下,Kylin会对每一种维度的组合进行预计算,每种维度的组合的预计算结果被称为Cuboid。假设有4个维度,我们最终会有24 =16个Cuboid需要计算。 但在现实情况中,用户的维度数量一般远远大于4个。假设用户有10 个维度,那么没有经过任何优化的Cube就会存在210 =1024个Cuboid;而如果用户有20个维度,那么Cube中总共会存在220 =1048576个Cuboid。虽然每个Cuboid的大小存在很大的差异,但是单单想到Cuboid的数量就足以让人想象到这样的Cube对构建引擎、存储引擎来说压力有多么巨大。因此,在构建维度数量较多的Cube时,尤其要注意Cube的剪枝优化(即减少Cuboid的生成)。
本节列出了在深入了解Docker之前应该熟悉的术语和定义。更多定义,请参阅Docker提供的扩展词汇表。
分区表是数据库中一种用于优化大型表数据管理和查询性能的技术。它将一个表的数据根据特定的规则或条件分割成多个部分,每个部分称为一个分区。每个分区可以独立于其他分区进行存储、管理和查询,这样可以提高数据处理的效率,尤其是在处理大量数据时。
ConcurrentHashMap是Java1.5中引用的一个线程安全的支持高并发的HashMap集合类。这篇文章总结了ConcurrentHashMap的内部实现原理,是对于自己理解后的一些整理。 ---- 1.HashTable与ConcurrentHashMap的对比 HashTable本身是线程安全的,写过Java程序的都知道通过加Synchronized关键字实现线程安全,这样对整张表加锁实现同步的一个缺陷就在于使程序的效率变得很低。这就是为什么Java中会在1.5后引入ConcurrentHa
很多高级开发语言有对应集合支持字典这种数据结构,比如Java中的Map集合。C语言并未内置字典这种数据结构,Redis构建了自己的字典实现。
当我们决定将数据存储下来的时候,我们首先要回答的一个问题就是:“我打算存储什么样的数据?这些数据之间有什么关系?实体之间有什么关系?实体的属性之间有什么关系”。
在Go语言中,map是由哈希表实现的。哈希表是一种使用哈希函数将键映射到存储桶的数据结构。每个桶中都可以存储一个或多个键值对。
字典, 又称符号表(symbol table)、关联数组(associative array)或者映射(map), 是一种用于保存键值对(key-value pair)的抽象数据结构。在字典中, 一个键(key)可以和一个值(value)进行关联(或者说将键映射为值), 这些关联的键和值就被称为键值对。
第一类,机械磁盘,也称为硬盘驱动器(Hard Disk Driver),通常缩写为 HDD。磁盘有多个盘片,每个盘片双面存储。磁道(Track)磁头(Head)在盘片上画出的不同半径的同心圆。柱面(Cylinder)全部盘片相同磁道组成的圆柱侧面。柱面是从0开始编号,由外向内。柱面越靠外,吞吐量越大。(因为越靠外转动的线速度越大。扇区(Sector)盘片上的扇形区域。每个扇区512字节。是硬盘的基本单位。从1开始编号。每个扇区中的数据作为一个单元同时读出或写入。硬盘的0柱面0磁头1扇区是系统启动时首先读取的扇区。
维度表是维度建模的灵魂所在,在维度表设计中碰到的问题(比如维度变化、维度层次、维度一致性、维度整合和拆分等)都会直接关系到维度建模的好坏,因此良好的维表设计就显得至关重要,今天就让我们就一起来探究下关于维表设计的相关概念和一些技术。
现在来介绍了数据库索引,及其优、缺点。针对MySQL索引的特点、应用进行了详细的描述。分析了如何避免MySQL无法使用,如何使用EXPLAIN分析查询语句,如何优化MySQL索引的应用。本文摘自《MySQL5权威指南》(3rd)的8.9节。
文章背景: 在工作中,有时需要将多个工作簿进行合并,比如将多份原始数据附在报告之后。一般的操作方法是打开两个工作簿(目标工作簿和待转移的工作簿),然后选中需要移动的工作表,右键单击以后选择“移动或复制”。接下来在新的对话框里面进行设置。
现在来介绍了数据库索引,及其优、缺点。针对MySQL索引的特点、应用进行了详细的描述。分析了如何避免MySQL无法使用,如何使用EXPLAIN分析查询语句,如何优化MySQL索引的应用。本文摘自《MySQL5权威指南》(3rd)的8.9节。 索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。 注:索引不是万能的!索引可以加快数据检索操作,但会使数据修改操作变慢。每修改数据记录,索引就必须刷新一次。为了在某种程序上弥补这一缺陷,许多SQL命令都有
实例分割是计算机视觉中的基础问题之一。虽然静态图像中的实例分割已经有很多的研究,对视频的实例分割(Video Instance Segmentation,简称VIS)的研究却相对较少。而真实世界中的摄像头所接收的,无论自动驾驶背景下车辆实时感知的周围场景,还是网络媒体中的长短视频,大多为视频流的信息而非纯图像信息,因而研究对视频建模的模型有着十分重要的意义。
可以把没有索引的表理解为Java中的List,在没有索引的情况下,我们要查找指定的数据,只能遍历这个list,但是随着数据量的逐渐增大,遍历list产生的开销也随之增大。因此我们需要一个无需遍历整个list(ps:无需扫描整张表)就可以找到指定数据的方案,这个方案就是索引。(ps:遍历list可以理解为mysql的全表扫描)
一对多,多对多:通常情况下我们都是采用延迟加载 多对一,一对一:通常情况下我们都时采用立即加载
当数据库的数据量过大,大到一定的程度,我们就可以进行分库分表。那么基于什么原则,什么方法进行拆分,这就是本篇所要讲的。
字典,是一种用于保存键值对的抽象数据结构。由于 C 语言没有内置字典这种数据结构,因此 Redis 构建了自己的字典实现。
“你一定又写了烂SQL了!”,“你怎么这样凭空污人清白……慢查询,慢查询不能算烂……慢查询!……程序猿的事,能算烂么?” 本文从SQL执行效率方面略作研究,偏向基础性总结,但力求详实准确。如果有大佬误入此地,还请从容撤退,如果你真的愿意看,我也没什么意见。
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
以前对数据库的了解,大概就是一个存放数据的地方,可进行增删查改,更多的就…慢慢学吧。
周末被社会的皮鞭狠狠的抽打了几下。人微言轻,为生计奔波,劳碌一生。个人牢骚。今天接着来学习Redis的第三篇,字典的数据结构。字典的数据结构其实完全可以类比Java中的HashMap数据结构,两者都是哈希表。
每个html元素都有一组样式属性,可以通过css来设定。当html元素的同一个样式属性有多种样式值的时候,css就要靠层叠机智来决定最终应用哪种样式。
随着数据量的增长和业务需求的不断变化,数据库设计变得越来越复杂。其中,多态关联是一种常见的数据关系,它可以使一个关系中的一个属性引用多个其他关系中的不同类型的对象。在本文中,我们将介绍多态关联在数据库设计中的应用和解决方案,帮助读者更好地理解和应用多态关联。
大家好呀,我是捡田螺的小男孩。我们都知道Redis很快,它QPS可达10万(每秒请求数)。Redis为什么这么快呢,本文将跟大家一起学习。
Redis 的数据库使用字典实现, 对数据库的增, 删, 查, 改也是构建在对字典的操作之上的.
HBase 是一个分布式的、多版本、面向列的开源 KV 数据库。运行在 HDFS 的基础上,支持 PB 级别、百万列的数据存储。
1、每一个变量定义时都保存在一个叫zval的容器里面,这里面包含了数量的类型和和值,还包含了一个refcount(理解为存在几个变量个数)和is_ref(理解为是否为引用变量)两个额外信息,当变量被引用一次refcount就会+1,当你unset一下之后这个值就会减1直到为0就会从内存中删除
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