流水表

1. 全量表:每天的所有的最新状态的数据, 2. 增量表:每天的新增数据,增量数据是上次导出之后的新数据. 3. 拉链表:维护历史状态,以及最新状态数据的一种表,拉链表根据拉链粒度的不同,实际上相当于快照,只不过做了优化,去除了一部分不变的记录而已,通过拉链表可以很方便的还原出拉链时点的客户记录. 4. 流水表: 对于表的每一个修改都会记录,可以用于反映实际记录的变更. 拉链表通常是对账户信息的历史变动进行处理保留的结果,流水表是每天的交易形成的历史: 流水表用于统计业务相关情况,拉链表用于统计

1. 决定压缩哪些对象 通过sp_estimate_data_compression_savings 评估在ROW和PAGE压缩时分别节省的空间量. 表包含如下数据模式时,会有较好的压缩效果: 数字类型的列和固定长度的字符类型数据,但两者的大多数值都不会用到此类型的所有字节.如INT列的值大多数少于1000. 允许为NULL的列有很多NULL值 列值中有很多一样的值或者相同的前缀. 表包含如下数据模式时,压缩效果较差: 数字类型的列和固定长度的字符类型数据,但是两者的大多数值都会用尽此类型的所有

最近在做订单及支付相关的系统,在订单表的设计阶段,团队成员就‘订单状态’数据库字段设计有了一些分歧,网上也有不少关于这方面的思考和探讨,结合这些资料和项目的实际情况,拟对一些共性问题进行更深一层的思考,笔耕在此,和大家一起探讨. 问题综述 这里的分歧点即有团队内部的分歧点,也有网络上常见的一些分歧点,先将存在的分歧点抛出来: 1.订单表的‘订单状态’字段对应的字典值应当包含哪些状态值?对于‘已评论’.‘已退货’.’已退款’这类状态是放到‘订单状态’中?还是独立一个字段标识? 2.订单表的‘订单状

假设数据库须要进行水平拆分,这事实上是一件非常开心的事情,由于它代表公司的业务正在迅猛的增长,对于开发者而言那就是有不尽的项目能够做,尽管会感觉非常忙.可是人过的充实,心里也踏实. 数据库水平拆分简单说来就是先将原数据库里的一张表在做垂直拆分出来放置在单独的数据库和单独的表里后更进一步的把本来是一个总体的表进一步拆分成多张表,每一张表都用独立的数据库进行存储.当表被水平拆分后,原数据表成为了一个逻辑的概念,而这个逻辑表的业务含义须要多张物理表协同完毕.因此数据库的表被水平拆分后.那么我们对这张表

6.1 参数化详解: 首先,我还是要巴拉巴拉一下参数化的概念和意义,什么叫做参数化:参数化,就是在我们录制好脚本,或者写好提交请求中那些被写死的值,但是这些值又会因为提交请求不同或者用户要求变化而做的一个工作,其本质就是每次提交中力求能让这个参数的值得到变动更新.那么为什么要参数化:简单的说,就是为了更符合需求,让模拟的提交数据更符合真实数据.比如测试登入功能,如果不做参数化,那么所有的提交请求都是同一个用户在做登入操作,虽然不见得每个系统都对用户登入做了限制值允许同一个用户同一时间登入一次,在

题目:两部分要求都要实现. 一.ATM机的账户记录Account有账户的唯一性标识(11个长度的字符和数字的组合),用户的姓名,操作日期(Date),操作类型,账户密码(六位的数字,可以用0开头),当前的余额(可以为0). 模拟ATM的功能设计,用户插卡后显示选择语言界面,输入密码界面,用户输入正确密码(用户输入错误密码,则提示该卡已被锁定,无法操作),则弹出选择界面:存款.取款.转账汇款.修改密码.查询余额. 选择"取款",则显示100元.500元.1000元.1500元.2000元

ETL,Extraction-Transformation-Loading的缩写,中文名称为数据抽取.转换和加载. 大多数据仓库的数据架构可以概括为: 数据源-->ODS(操作型数据存储)-->DW-->DM(data mart) ETL贯穿其各个环节. ?一.数据抽取: 可以理解为是把源数据的数据抽取到ODS或者DW中. 1. 源数据类型: 关系型数据库,如Oracle,Mysql,Sqlserver等; 文本文件,如用户浏览网站产生的日志文件,业务系统以文件形式提供的数据等: 其他外

百兆的带宽在理论上1秒钟可以传输12.5MB的数据,但是考虑到干扰因素每秒传输只要超过10MB就比较正常啦.千兆带宽每秒传输是100M. http://www.cnblogs.com/candle806/archive/2011/04/02/2003828.html 通过分析,处于峰值只有网络带宽,为90%以上,而对比此处的吞吐率值恰为95MB/s左右,1Gbps的网络带宽传输速率为128MB/s,从而表明由于吞吐量过大,占用了大量的带宽资源,导致后续的虚拟用户无法得到服务器的资源,而致使请求被

author:skate time:2011-02-12 数据库表结构设计方法 当我们设计一个数据库存储模式时,要仔细分析数据模式,不要一股脑的把所有的数据都放在一起.那样的话对系统的可用性,高效能,扩展性都会有严重的影响.当然你设计的系统非常小,完全可以用最简单的方法. 要通过对业务的熟练,从不同的角度对数据进行多维度分析,一般可以从如下几个方向分析: 1.       数据流向 2.       数据访问特点 3.       数据量的大小 4.       数据的增长量 5.