维度是维度建模的基础和灵魂。在维度建模中，将度量称为“事实”，将环境描述称为“维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。
原文地址：http://kylin.apache.org/docs/howto/howto_optimize_cubes.html
继承是面向对象开发时经常用到的，但是SQL Server 数据库不具备继承，那么怎么办能？我们可以利用如下三种方法：
总第243篇 2018年 第35篇 背景 在线广告是互联网行业常见的商业变现方式。从工程角度看，广告索引的结构和实现方式直接决定了整个系统的服务性能。本文以美团点评的搜索广告系统为蓝本，与读者一起探
NoSQL是一种非关系型DMS，不需要固定的架构，可以避免joins链接，并且易于扩展。NoSQL数据库用于具有庞大数据存储需求的分布式数据存储。NoSQL用于大数据和实时Web应用程序。例如，像Twitter，Facebook，Google这样的大型公司，每天可能产生TB级的用户数据。
背景 数据库中有一张叫后宫佳丽的表,每天都有几百万新的小姐姐插到表中,光阴荏苒,夜以继日,日久生情,时间长了,表中就有了几十亿的小姐姐数据,看到几十亿的小姐姐,每到晚上,我可愁死了,这么多小姐姐,我翻
BIEE的资料库（Repository）是一个后缀名为rpd的物理文件，其中存储了三类元数据：数据源物理模型，逻辑模型，以及展现模型。Oracle BI Server是资料库的使用者：在前端，BI Server通过ODBC将资料库中的逻辑模型及展现模型提供给Oracle BI Presentation Server；在后端，BI Server通过各种适配器访问与资料库中物理模型对应的数据源[1]。资料库rpd文件存储在 $OBIEE_HOME\server\Repository 目录里。
不需要，但是懂一门编程语言有助于学习SQL server中的TL-SQL TL-SQL带有流程控制的SQL命令
很多时候，我们需要在本地电脑上，直接连接开发或测试环境的数据库，方便对数据进行增删改查。当然很多数据库都提供了自带的客户端，比如mysql的客户端是这样的：
在MySQL中，索引是在存储引擎层实现的，不同存储引擎对索引的实现方式是不同的，下面我们探讨一下MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式。
本文来自社区伙伴对《DAX 权威指南（第二版）》的学习笔记，有问题可以留言或联系BI佐罗修改，感谢你的支持。
● 1行注释 书写在“--”之后，只能写在同一行。 ● 多行注释 书写在“/*”和“*/”之间，可以跨多行。
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/52623602 《An Overview of Data Warehousing and OLAP Technology》
mysql的管理工具较少，在Linux下的管理工具的安装有时需要安装额外的包（phpmyadmin，etc），有一定复杂性。
=============================================================================================== 以下是Hibernate Reference 3.2翻译时采用的术语
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。
概念模型又称信息模型，是从用户观方面来对数据和信息进行建模的结果，是对现实世界的事物及其联系的第一级抽象，它不依赖于具体的计算机系统，不是 DBMS 支持的模型，主要用于描述用户所关心的信息结构，属于信息世界中的模型，用于数据库的设计。
前篇： 《数据库中间件cobar调研笔记》 13年底负责数据库中间件设计时的调研笔记，拿出来和大家分享，轻拍。 一，TDDL是什么 TDDL是Taobao Distribute Data Layer的简称 淘宝一个基于客户端的数据库中间件产品 基于JDBC规范，没有server，以client-jar的形式存在 画外音：数据库中间件有基于服务端的，也有基于客户端的，TDDL属于后者；而cobar是一个中间层服务，使用mysql协议，属于前者。 二，TDDL不支持什么SQL 不支持各类join 不支持多表查询
由于 CnG 商店的数量数万家，且每家商店可能包含数万种商品，刷新可能每天涉及超过 10 亿件商品。
以往我们在关系数据库中建立树状结构的时候，通常使用ID+ParentID来实现两条纪录间的父子关系。但这种方式只能标示其相对位置。解决这类问题在SqlServer2005出现之前通常是采用游标来操作，但熟悉数据库内部机制的人都知道使用游标带来的性能问题和其他问题是比较严重的。 到了SqlServer2005下，可以选择用CTE来做递归查询，这种方式查询比较简练，但由于数据库内部是采用递归查询的方式，其效率依旧不高；为了能够实现既简练又高效的查询，通常的做法是增加冗余字段，比如增加一个"Path"字段，查询时
在这种建表语句中不用过度注重细节，只需要知道 id 是主键，并且在user_name建了一个非主键的索引就行了。
在Kimball维度建模中，通常将度量称为“事实”，将环境描述为“维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。维度和维度属性是维度的两个核心概念，如何构建维度的属性是维度设计中需要关注的。维度具有层次结构，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。比如商品维度，有卖家、类目、品牌等父层次。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。
在Elasticsearch的实际应用中，嵌套文档是一个常见的需求，尤其是当我们需要对对象数组进行独立索引和查询时。在Elasticsearch中，这类嵌套结构被称为父子文档，它们能够“彼此独立地进行查询”。实现这一功能主要有两种方式：
Spring Data JPA 是 Spring 基于 ORM 框架、JPA 规范的基础上封装的一套 JPA 应用框架，底层使用了 Hibernate 的 JPA 技术实现，可使开发者用极简的代码即可实现对数据的访问和操作。它提供了包括增、删、改、查等在内的常用功能，易于扩展，极大提高开发效率。
吕信，京东商城技术架构部资深架构师，拥有多年数据产品研发及架构经验。在京东及国内主导过多种数据产品的开发及社区建设，积极活跃于数据产品领域，对数据库及大数据领域各个产品具有丰富经验，目前在京东商城主导弹性数据库研发及推广使用。
本章属于基础知识，主要是对一些概念的理解和记忆。没有难点，相对的重点在于ER模型的设计和关系模型的掌握。
2016 年，我们发表了关于 Schemaless—Uber Engineering 的可扩展数据存储的博文（一、二）。在这两篇博文中，我们介绍了 Schemaless 的设计，并解释了开发它的原因。今天这篇文章我们将要讲的是 Schemaless 向通用事务性数据库 Docstore 的演化历程。
1、mysql与oracle都是关系型数据库，应用于各种平台。mysql最开始是一个瑞典公司开发的，但后来被sun公司收购，后来sun又被oracle收购，所以现在可以说mysql属于甲骨文公司了，mysql开源免费的，而oracle则是收费的，并且价格非常高。
选择下拉框以及label和按钮，还有一个tableview用来展示数据。设计完成后
SQL权限是指在关系数据库管理系统（RDBMS）中，对数据库对象（如表、视图、存储过程等）进行访问和操作的权力。这些权限可以控制用户或角色在数据库中执行的特定操作，例如查询、插入、更新、删除等。SQL权限是数据库安全性和数据保护的关键组成部分，它确保只有经过授权的用户可以执行特定的数据库操作，以维护数据的完整性和保密性。 SQL权限通常涉及以下几个方面：
自连接是一种特殊的表连接，它是指相互连接的表在物理上同为一张表，但逻辑上是多张表。自连接通常用于表中的数据有层次结构的情况下，如区域表、菜单表、商品分类表等等。语法如下：
数据库不论在基础知识学习还是真实企业业务场景中都很常用，也有很多调侃说日常工作总是离不开 CRUD，熟练主流关系型与数据库的使用是一个开发者基本的操作。本文将在 MacOS 系统下对 MySQL 这个流行的关系性数据库的基础知识与相关操作进行整理，以便于查阅。
1、为什么要使用数据库？ 数据库技术是计算机科学的核心技术之一。使用数据库可以高效且条理分明地存储数据、使人们能够更加迅速、方便地管理数据。数据库具有以下特点： ·可以结构化存储大量的数据信息，方便用户进行有效的检索和访问 ·可以有效地保持数据信息的一致性.完整性,降低数据冗余 ·可以满足应用的共享和安全方面的要求 2、数据库的基本概念 ⑴什么是数据？ 数据就是描述事物的符号记录，数据包括数字、文字、图形、声音、图像等；数据在数据库中以“记录”的形式存储，相同格式和类型的数据将存放在一起；数据库中，每一行数据就是一条“记录”。 ⑵什么是数据库和数据库表？ 不同的记录组织在一起就是数据库的“表”，也就数说表就是来存放数据的，而数据库就是“表”的集合。 ⑶什么是数据库管理系统？ 数据库管理系统(DBMS)是实现对数据库资源有效组织、管理和存取的系统软件。它在操作系统的支持下，支持用户对数据库的各种操作。DBMS主要有以下功能： ·数据库的建立和维护功能：包括建立数据库的结构和数据的录入与转换、数据库的转储与恢复、数据库的重组与性能监视等功能 ·数据定义功能：包括定义全局数据结构、局部逻辑数据结构、存储结构、保密模式及数据格式等功能。保证存储在数据库中的数据正确、有效和相容，以防止不合语义的错误数据被输入或输出, ·数据操纵功能：包括数据查询统计和数据更新两个方面 ·数据库的运行管理功能：这是数据库管理系统的核心部分，包括并发控制、存取控制、数据库内部维护等功能 ·通信功能：DBMS与其他软件之间的通信 ⑷什么是数据库系统？ 数据库系统是一人一机系统，一由硬件、操作系统、数据库、DBMS、应用软件和数据库用户组成。 ⑸数据库管理员（DBA） 一般负责数据库的更新和备份、数据库系统的维护、用户管理工作、保证数据库系统的正常运行。 3、数据库的发展过程 ·初级阶段-第一代数据库：在这个阶段IBM公司研制的层次模型的数据库管理系统-IMS问世 ·中级阶段-关系数据库的出现：DB2的问世、SQL语言的产生 ·高级阶段-高级数据库：各种新型数据库的产生；如工程数据库、多媒体数据库、图形数据库、智能数据库等 4、数据库的三种模型 ·网状模型：数据关系多对多、多对一，较复杂 ·层次模型：类似与公司上下级关系 ·关系模型：实体（实现世界的事物、如×××、银行账户）-关系 5、当今主流数据库 ·SQLServer：Microsoft公司的数据库产品，运行于windows系统上。 ·Oracle：甲骨文公司的产品；大型数据库的代表，支持linux、unix系统。 ·DB2：IBM公司的德加·考特提出关系模型理论，13年后IBM的DB2问世 ·MySQL：现被Oracle公司收购。运行于linux上，Apache和Nginx作为Web服务器，MySQL作为后台数据库，PHP/Perl/Python作为脚本解释器组成“LAMP”组合 6、关系型数据库 ⑴基本结构 关系数据库使用的存储结构是多个二维表格，即反映事物及其联系的数据描述是以平面表格形式体现的。在每个二维表中，每一行称为一条记录，用来描述一个对象的信息：每一列称为一个字段，用来描述对象的一个属性。数据表与数据库之间存在相应的关联，这些关联用来查询相关的数据。关系数据库是由数据表之间的关联组成的。其中： ·数据表通常是一个由行和列组成的二维表，每一个数据表分别说明数据库中某一特定的方面或部分的对象及其属性 ·数据表中的行通常叫做记录或者元组，它代表众多具有相同属性的对象中的一个 ·数据表中的列通常叫做字段或者属性，它代表相应数据库中存储对象的共有的属性 ⑵主键和外键 主键：是唯一标识表中的行数据，一个主键对应一行数据；主键可以有一个或多个字段组成；主键的值具有唯一性、不允许为控制（null）；每个表只允许存在一个主键。 外键：外键是用于建立和加强两个表数据之间的链接的一列或多列；一个关系数据库通常包含多个表，外键可以使这些表关联起来。 ⑶数据完整性规则 ·实体完整性规则：要求关系中的元组在主键的属性上不能有null ·域完整性规则：指定一个数据集对某一个列是否有效或确定是否允许null ·引用完整性规则：如果两个表关联，引用完整性规则要求不允许引用不存在的元组 ·用户自定义完整性规则 7、SQLServer系统数据库 master数据库：记录系统级别的信息，包括所有的用户信息、系统配置、数据库文件存放位置、其他数据库的信息。如果该数据库损坏整个数据库都将瘫痪无法使用。 model数据库：数据库模板 msdb数据库：用于SQLServer代理计划警报和作业 tempdb数据库：临时文件存放地点
1、EF简介 EF之于Linq,EF是一种包含Linq功能对象关系映射技术.EF对数据库架构和我们查询的类型进行更好的解耦,使用EF,我们查询的对象不再是C#类,而是更高层的抽象:Entity Data Model,这提供了额外的灵活性,但在性能和简单性上面也会有所损失. EF的优点:在数据库架构和实体类之间的映射提供了更好的灵活性,还通过程序支持除了SqlServer之外的数据库. Linq To Sql之于EF Linq To Sql和EF师出同门,EF支持LINQ to SQL几乎同样的查询功能,所以
核心：从业务架构设计（如何快速上手工作）到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可管理、可追溯、可规避重复建设。
索引是数据库提供的利于快速查询的机制，索引类似于书籍目录，当查询条件那一列建立了索引之后，那么数据库会去硬盘索引文件中找到满足查询条件的（数据的）物理位置， 根据位置就可以定位并获取到数据。
DB是长期存储在计算机内、有组织、可共享的大量数据的集合。数据库的数据按一定的数据模型组织描述、存储，具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性，并且可以为各种用户共享，数据库具有永久存储、有组织、可共享三个基本特点。
使用外部的其它高级语言（如JAVA）拼接后再交由数据库运行也是一种选择，其灵活性较高，但因为JAVA缺乏对集合计算的支持。完毕这些准备工作并不轻松。
来源：大数据与机器学习文摘 五分钟学大数据 本文约20000字，建议阅读25分钟 本文介绍了大数据领域建模的方法。 一、大数据领域建模综述 1.1 为什么需要数据建模 有结构地分类组织和存储是我们面临的一个挑战。 数据模型强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。 数据模型方法，以便在性能、成本、效率之间取得最佳平衡。 成本：良好的数据模型能极大地减少不必要的数据冗余，也能实现计算结果复用，极大地降低大数据系统中的存储和计算成本。 效率：良好的数据模型能极大地改善用户使用数据的体验，提高使用数据的效率。
我们接第一篇来继续说明在代码review中，有哪些属于“层次结构”中的坏味道。 第一篇链接如下：http://www.jianshu.com/p/07dbf69c5957
锁的分类，在教材上，网络上好多都是按两个维度来描述的。一种维度是按锁的功能来划分，一种维度是按概念来划分。
目前最流行的文档型数据库 MongoDB 催生了市场上丰富的 MongoDB 管理工具，这些工具可以提高我们的 MongoDB 开发和管理任务的效率，以提高生产力。下面是 10 款优秀的 MongoDB GUI 工具列表，其中包括其简介、主要功能介绍和下载链接。
数据仓库的索引是个棘手的问题。如果索引太多，数据插入很快但是查询响应就会很慢。如果太多索引，数据导入就很慢并且数据存储空间更大，但是查询响应更快。数据库中索引的作用就是加快查询速度，不论是传统数据库还是数据仓库。尤其是对于大数据量的表以及设计表连接的复杂查询。之前接触数据仓库比较少，这里只是介绍一点小经验。 当然，在创建数据仓库索引的时候需要考虑一些参数比如数据仓库类型、维度表和事实表大小、是否分区、是否AD hoc等等。这些参数决定了你的索引结构。本篇主要介绍如何对数据仓库中的关系表建立索引，注意是在关系
1、 前言 对于数据库而言，在日常开发中我们主要的关注点有两块，一个是schema的结构设计，另一个就是索引的优化，这两块是影响我们最终系统结构和性能的关键部分，自然也是我们花费精力最多的部分； 本文主要介绍数据库设计中的一般原则和优化手段，包括数据库的一半范式、反范式设计、数据切分、数据路由与合并等等 2、 Schema设计的一般性原则 2.1 概述 范式理论是关系型数据库设计的黄金法则，它提供了数据结构化的理论基础，有效地保证了数据的一致性，应该说，关系型数据库就是在范式的基础上才成长起来的。 数据库的
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数据仓库项目跨功能需求开发不够完善，导致的各种问题，就我个人经验来说，主要体现在数据建模不够标准和ETL日志体系不够完善两个方面，本文会详细介绍一下，如何从跨功能需求的角度，构建标准的数据建模和完善的ETL日志体系。
本文档为数据建模与设计部分笔记，思维导图与知识点整理。共分为6个部分，由于页面显示原因，部分层级未能全部展开。结构如下图所示。
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