对关系数据库来讲，物理数据模型描述的是表、索引、视图、键和其他一些数据库特性。 3、第三范式： 实体(表)的所有数据完全依赖于主键。 不能有重复的属性(列)或属性组。...这种情况，使用NULL时必要的，但查询不能快速返回那些AGE不确定的记录，要么进行反规范化，增加一个标记列来标记年龄是否已知，并在该标记列上建立索引，以便于查询AGE不确定(AGEKNOWN=N)的记录...15、反规范化：是指在物理模型中重新引入冗余、重复或其他非规范化结构的过程，主要意图是为了提高性能。 16、概要表 如果实时汇总数据是必需的，则每当源数据被更新时，必需同时更新汇总数据。...21、Oracle有时会允许将一张表物理地分割成多个数据段，同时让用户保留一个单一逻辑表的印象，例如： LOB数据通常会存储在单独的数据段。 索引组织表中，一些数据将被存储在溢出段中。...如果表很大，且预计会有频繁表扫描，可以考虑将字段较长且不常访问的列迁移到一个单独的子表中，以减少长度和提高表扫描的性能。 22、优先使用数据库触发器来保证反规范化数据的一致性，避免通过应用代码来维护。
优点：可以将重复属性移至其自身所属的表中，删除冗余数据。 缺点：从用户角度来看，做统计分析时每次查询都需要进行多表之间的关联，复杂度高，同时查询性能较差。...反规范化：将维度的属性层次合并到单个维度中的操作 优点：从用户角度来看，在做统计分析时，方便、易用且性能好。 缺点：所有的数据都存放在一张表，会出现数据冗余。...如上所述，反规范化的维度仍包含与规 范化模型同样的信息和关系，从分析角度来看，没有丢失任何信息，但复杂性降低了。对于OLAP系统来说可以采用规范化除了可以节约一部分存储外，也没有其他效用。...以商品所属类目变化情况为例，具体描述： 第二种处理方式：插入新的维度行。 第三种处理方式：添加维度列。 二、快照维表 数据仓库对来源表进行全量或增量数据抽取，不做任何变动。...保持维度主键不变，将多值属性放在维度的多个属性字段中。 维度主键发生变化，一个维度值存放多条记录。 五、杂项维度 将很多字段建立到一个维表中，在事实表中只需保存一个外键即可。
---- （三）：维度的层次结构 维度中的一些描述属性以层次方式或一对多方式相互关联，可以被理解为包含连续主从关系的属性层次。...对于商品维度，如果采用雪花模式进行规范化处理，将表现为如下形式： 将维度的属性层次合并到单个维度中的操作称为反规范化。...对于层次结构，是采用雪花模式进行规范化处理还是将维度的属性层次合并到单个维度中进行反规范化处理，需要进行取舍。...维度的垂直拆分 维度属性的丰富程度直接决定了数据仓库的能力。在做维度设计时，依据维度设计的原则，尽可能丰富了维度属性，同时进行了反规范化处理。...方法2：插入新的维度行。 采用此种方式，保留历史，维度值变化前的事实和过去的维度值关联，维度值变化后的事实和当前的维度值关联。
在反规范化中，设计者允许某些冗余存在，以换取对特定查询的更快响应或更简单的数据模型。...常见反规范化技术： 合并表： 将正规化的表合并为一个表，减少联接操作。 添加冗余列： 在表中添加冗余列，避免对其他表的频繁查询。...计算字段 (Computed Fields): 描述： 引入计算字段，存储在其他表中的计算结果，减轻查询时的计算负担。 应用场景： 当某个字段的值可以通过其他字段的计算得出时。...为了提高检索用户信息和关系的性能，可以考虑在某些查询频繁的场景下进行反规范化。 日志和审计系统： 规范化： 对于记录日志和审计的系统，规范化有助于确保记录的一致性和避免重复信息。...在进行反规范化时，我们可以考虑将某些数据冗余存储以提高查询性能。在订单表中包含了顾客和产品的冗余信息，避免了关联查询。
每当将新值分配给键时，键和值都会被保存。 键必须是字符串。 值必须是 pickle 模块可以序列化的对象。...setdefault 方法可以更新持有可变值的项目，例如在 list 值的 dict 中，避免为相同键进行第二次搜索。...和pyuca库正确对 Unicode 文本进行排序 Unicode 数据库中的字符元数据 处理str和bytes的双模式 API 本章新内容 Python 3 中对 Unicode 的支持是全面且稳定的...例如，Unicode 数据库记录了字符是否可打印、是否为字母、是否为十进制数字，或者是否为其他数字符号。...我们还简要介绍了其他 Unicode 元数据，并对一些双模式 API 进行了概述，其中一些函数可以使用 str 或 bytes 参数调用，产生不同的结果。
在 Python 中，可以使用 pandas 和 numpy 等库对类似索引元素上的记录进行分组，这些库提供了多个函数来执行分组。基于相似索引元素的记录分组用于数据分析和操作。...语法 grouped = df.groupby(key) 在这里，Pandas GroupBy 方法用于基于一个或多个键对数据帧中的数据进行分组。“key”参数表示数据分组所依据的一个或多个列。...如果键不存在，它会自动创建新的键值对，从而简化分组过程。... 的 defaultdict 对象，其默认值为空列表。...groupby（） 函数根据日期对事件进行分组，我们迭代这些组以提取事件名称并将它们附加到 defaultdict 中相应日期的键中。生成的字典显示分组记录，其中每个日期都有一个事件列表。
规范化旨在减少数据冗余并确保数据一致性，但在某些情况下，规范化会导致查询变得复杂且缓慢，特别是在涉及多个表连接的情况下。 反规范化通过将数据冗余存储在表中，减少表之间的连接，从而加快查询速度。...一、反规范化、模式分解 1.反规范化 反规范化技术是在规范化设计后，为了提高性能而有意放弃部分规范化的数据库设计方法。这种技术的使用可能会带来一些益处，但同时也可能引发一些问题。...增加派生列： 在表中增加可以由本表或其他表中数据计算生成的列，减少查询时的连接操作并避免计算或使用集合函数。 重新组表： 将需要经常连接的表重新组合成一个表，减少连接操作而提高性能。...水平分割表： 根据一列或多列数据的值，将数据放到多个独立的表中，主要用于表数据规模很大、表中数据相对独立或数据需要存放到多个介质上时使用。...垂直分割表： 将表按照列的关系进行分割，将主键与部分列放到一个表中，主键与其它列放到另一个表中，在查询时减少I/O次数。
与其它二进制类型的列一样，不能直接对 JSON 列进行索引，但可以在生成列上创建一个索引，利用该索引从 JSON 列中提取标量值。...只要输入列和目标列相同，更新可以以任何组合使用对上一项中列出的任何函数的嵌套调用。 所有更改都是将现有的数组或对象值替换为新值，并且不会向父对象或数组添加任何新元素。...区分存储在表中的 JSON 列值的部分更新与将行的部分更新写入二进制日志是很重要的。对 JSON 列的完整更新可能作为部分更新记录在二进制日志中。...这些上下文包括将值插入到具有 JSON 数据类型的列中，或将参数传递给期望 JSON 值的函数（在 MySQL JSON 函数文档中通常显示为 JSON_doc 或 JSON_val），如下例所示： 将值插入...当前不支持对非标量值进行排序，并出现警告。 对于排序，将 JSON 标量强制转换为其它一些原生 MySQL 类型可能是有益的。
为了高效地查找数据库中特定键的值，我们需要一种新的数据结构：「索引」（index）。索引的基本想法是保留一些额外的元数据，这些元数据作为路标，帮助定位想要的数据。...然后，在这些片段上进行「压缩」（compaction），丢弃日志中重复的键，只保留每个键最近的更新，如下图所示： 此外，由于压缩往往使得片段变得更小，也可以在执行压缩的同时将多个片段合并在一起，如下图所示...原则上，可以通过从头到尾读取整个片段文件，记录每个键的最新值的偏移量，来恢复每个片段的哈希表。为了加快恢复速度，可以考虑将每个片段的哈希表快照存储在磁盘上，以便更快的加载到内存中。...由于查询请求需要扫描一定范围内的多个键值对，我们可以考虑将这些记录保存到一个块中，并在写磁盘之间将其进行压缩（如上图所示，此处的压缩为使用特定的压缩算法如 Snappy 进行压缩，注意与合并过程中的压缩区分...OLTP 和 OLAP 之间的区别有时并不那么明确，下表对它们的一些经典特征进行了总结： 最初，相同的数据库可以同时用于事务处理与分析查询，例如 SQL 可以同时胜任 OLTP 和 OLAP 类型的查询
属性值是属性一个特定的有效值，可以是简单的标量值，也可以是复合数据类型值。 在关系数据模型中，我们把关系描述为表，表中的行对应不同的记录，表中的列对应不同的属性。...候选键 仅包含唯一标识记录所必须的最小数量列的超键。表的候选键有三个属性： 唯一性：在每条记录中，候选键的值唯一标识该记录。 最小性：具有唯一性属性的超键的最小子集。...例如，分公司编号是分公司表的主键，在录入数据的时候，该列的值不能为空。 参照完整性 如果表中存在外键，则外键值必须与主表中的某些记录的候选键值相同，或者外键的值必须全部为空。...所谓的“雪花化”就是将星型模式中的维度表进行规范化处理。当所有的维度表完成规范化后，就形成了以事实表为中心的雪花型结构，即雪花模式。...将维度表进行规范化的具体做法是，把低基数的属性从维度表中移除并形成单独的表。基数指的是一个字段中不同值的个数，如主键列具有唯一值，所以有最高的基数，而象性别这样的列基数就很低。
表是在具有列和行的模型中设计的数据集合。在表中，指定了列数称为字段，但未定义行数称为记录。 什么是数据库？ 数据库是有序形式的一组信息，用于访问、存储和检索数据。 DBMS的类型是什么？...SQL中有不同类型的键： · SuperKey(超级密钥)——一个或多个密钥的集合被定义为超级密钥，它用于唯一地标识表中的记录。主键，唯一键和备用键是超级键的子集。...它被定义为通过为查询提供条件来设置结果集的限制。他们从整个记录中过滤掉一些行。 一些SQL的字句是WHERE和HAVING。 22.什么是Aggregate Functions（聚合函数）？...其中一些是： · LEN（）——返回值的长度。 · LOWER（）——将字符数据转换为小写。 · UPPER（）——将字符数据转换为大写。 · SUBSTRING（）——提取字符。...运算符是一个保留字，主要用于SQL语句的WHERE子句中以进行操作。
RandomShuffleQueue:按随机顺序对元素进行排队的队列实现。SparseFeature:用于解析示例中的稀疏输入特性的配置。...decode_csv():将CSV记录转换为张量。每一列映射到一个张量。decode_gif():将gif编码图像的帧解码为uint8张量。...features:dict将特性键映射到FixedLenFeature或VarLenFeature值。name:此操作的名称(可选)。example_names:(可选)标量字符串张量，关联的名称。...返回值：一个dict映射特征键到张量和稀疏张量值。...域：shape:输入数据的形状dtype:输入的数据类型default_value:如果示例缺少此特性，则使用的值。
为了进行【合并】，最好有一个列，在一个表中包含唯一的值，在另一个表中可以有重复的记录，这被称为一对多关系结构，该结构是确保最终得到的结果与所期望的一致的最好方法。...这里保留是为了演示这些列不包含值，因为在 “COA” 表中没有找到匹配的记录。 10.2.2 右外部连接 该功能在 Power Query 叫做：【右外部 (第二个中的所有行，第一个中的匹配行)】。...按住 CTRL 键，依次选择每个表中的 “Account” 列和 “Dept” 列。 将【连接种类】选择为【右外部】【确定】。...【注意】 每次创建正确的【右反】连接时，连接的结果将显示一行空值，并在最后一列中显示一个嵌套表。这是意料之中的，因为左表中没有匹配项，导致每列的值为空。...如果只查找不匹配的项，可以右击包含合并结果的列，然后选择【删除其他列】，再进行展开操作。 10.2.7 完全反连接 “完全反” 连接如图 10-23 所示。
表是在具有列和行的模型中设计的数据集合。在表中，指定了列数称为字段，但未定义行数称为记录。 3. 什么是数据库？ 数据库是有序形式的一组信息，用于访问、存储和检索数据。 4. DBMS的类型是什么？...SQL中有不同类型的键： SuperKey(超级密钥)——一个或多个密钥的集合被定义为超级密钥，它用于唯一地标识表中的记录。主键，唯一键和备用键是超级键的子集。...UniqueKey(唯一键)——除了主键之外，表中还有更多键，它们只标识记录，但唯一的区别是它们只接受一个空值但不接受重复值。...它被定义为通过为查询提供条件来设置结果集的限制。他们从整个记录中过滤掉一些行。 一些SQL的字句是WHERE和HAVING。 22.什么是Aggregate Functions（聚合函数）？...其中一些是： LEN（）——返回值的长度。 LOWER（）——将字符数据转换为小写。 UPPER（）——将字符数据转换为大写。 SUBSTRING（）——提取字符。
● 一个表中每个列有不同的名字。 ● 一个列的值来自于相同的属性域。 ● 列是无序的。 ● 行是无序的。 7．关系数据模型中的键 （1）超键 一个列或者列集，唯一标识表中的一条记录。...（2）参照完整性 如果表中存在外键，则外键值必须与主表中的某些记录的候选键值相同，或者外键的值必须全部为空。在图2-1中，员工表中的所属分公司是外键。...，所以有BCNF正则化规则来把关，同样地，BCNF正则化的方法也是将原来的表拆开，成立一个新的关联表R1来装C→B，R1={C，B}，但原来的表R还是以(A，B)为复合主键，以B为外键关联到新的表去，以保留原有的信息...2.2.2 维度规范化 与关系模型类似，维度也可以进行规范化。对维度的规范化（又叫雪花化），可以去除冗余属性，是对非规范化维度做的规范化处理。...所谓的“雪花化”就是将星型模式中的维度表进行规范化处理。当所有的维度表完成规范化后，就形成了以事实表为中心的雪花型结构，即雪花模式。
主要是对数据进行规范化的操作，将数据转换成“适当的”格式，以适用于挖掘任务及算法的需要。...最小-最大标准化(规范化) 最小-最大规范化：也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果值映射到[0,1]之间。...基于列值重塑数据(生成一个“透视”表)。使用来自指定索引/列的唯一值来形成结果DataFrame的轴。此函数不支持数据聚合，多个值将导致列中的MultiIndex。...pivot_table透视的过程如下图： 假设某商店记录了5月和6月活动期间不同品牌手机的促销价格，保存到以日期、商品名称、价格为列标题的表格中，若对该表格的商品名称列进行轴向旋转操作，即将商品名称一列的唯一值变换成列索引...查看DF的值： # 根据列表对df_obj进行分组，列表中相同元素对应的行会归为一组 groupby_obj = df_obj.groupby(by=['A', 'A', 'B', 'B', '
提取应用（Extract Applications）： 这个应用程序通常被用来从数据库或者文本文件中读取一系列的记录，并对记录的选择通常是基于预先确定的规则，然后将这些记录输出到输出文件中。...批量处理应用程序可以通过下面的输入数据类型来进行分类： 数据库驱动应用程序（Database-driven applications）可以通过从数据库中获得的行或值来进行驱动。...在使用这种方法时, 新值的添加将意味着需要手动重新配置批处理/提取程序，以确保新值被添加到某个特定的实例。...通过视图（Views） 这种方法基本上是根据键列来分解，但不同的是在数据库级进行分解。它涉及到将记录集分解成视图。这些视图将被批处理程序的各个实例在处理时使用。分解将通过数据分组来完成。...也没有自动配置功能，实例数量的变化将导致视图需要进行相应的改变。 附加的处理识别器 这涉及到输入表一个附加的新列，它充当一个指示器。在预处理阶段，所有指示器都被标志为未处理。
1NF）是指在关系模型中，对于添加的一个规范要求，所有的域都应该是原子性的，即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项，而不能是集合，数组，记录等非原子数据项。...在找不到候选键时，可额外增加属性以实现区分，如果在员工关系中，没有对其身份证号进行存储，而姓名可能会在数据库运行的某个时间重复，无法区分出实体时，设计辟如ID等不重复的编号以实现区分，被添加的编号或ID...通常情况下，巴斯-科德范式被认为没有新的设计规范加入，只是 对第二范式与第三范式中设计规范要求更强，因而被认为是修正第三范式，也就是说，它事实上是对第三范式的修正，使数据库冗余度更小。...其根本目标是节省存储空问，避免数据不一致性，提高对关系的操作效率，同时满足应用需求。实际上，并不一定要求全部模式都达到BCNF不可。有时故意保留部分冗余可能更方便数据查询。...范式越高意味着表的划分更细，一个数据库中需要的表也就越多，用户不得不将原本相关联的数据分摊到多个表中。当用户同时需要这些数据时只能采用连接表的形式将数据重新合并在一起。
另外，反规范化(Denormalization)是在完成规范化之后执行的相反过程。反规范化通过增加冗余信息，减少 SQL 连接查询 的次数，从而减少磁盘 IO 来提高查询时的性能。...物理 ERD，即物理数据模型。物理 ERD 是针对具体数据库的设计描述，需要为每列指定类型、长度、可否为空等属性，为表 增加主键、外键以及索引等约束。...同时还会删除与表相关的的所有对象，包括索 引、约束以及访问该表的授权。TRUNCATE TABLE 只是快速删除表中的所有数据，回收表占用的空间，但是会保留表的结 构。 79. 什么是数据库事务?...，如果在目标表中存在满足条件的记录，执行 UPDATE 操作更新目标表中对应的记录;如果不 存在匹配的记录，执行 INSERT 在目标表中插入一条新记录。...这种索引通 常用于优化 =、的前向匹配查询。Hash 索引，使用数据的哈希值进行索引。主要用于等值(=)和 IN 查询。
回归方法 对带有缺失值的变量，根据已有数据和与其有关的其他变量（因变量）的数据建立拟合模型来预测缺失的属性值 插值法 插值法是利用已知点建立合适的插值函数f(x),未知值由对应点X,求出的函数值f(xi...尤其在数据集本来就包含很少记录的情况下，删除少量记录可能会严重影响到分析结果的客观性和正确性。一些模型可以将缺失值视作一种特殊的取值，允许直接在含有缺失值的数据上进行建模。...[u'销量'] > 5000)] = None #过滤异常值，将其变为空值 #自定义列向量插值函数 #s为列向量，n为被插值的位置，k为取前后的数据个数，默认为5 def ployinterp_column...表4-3异常值处理常用方法 异常值处理方法 方法描述 删除含有异常值的记录 直接将含有异常值的记录删除 视为缺失值 将异常值视为缺失值，利用缺失值处理的方法进行处理 平均值修正 可用前后两个观测值的平均值修正该异常值...数据规范化对于基于距离的挖掘算法尤为重要。 (1)最小-最大规范化 最小-最大规范化也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，将数值值映射到［0,1］之间。
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