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mysql数据库优化

PS:随着业务的发展,数据量越来越大了。不能再像之前一样随意查询了,数据库优化势在必行。所以这里总结一下mysql数据库有哪些优化的方法 一、数据库优化的大致分类 1、数据库层面的优化 2、硬件层面的优化 数据库层面的优化: (1)、影响数据库查询速度的几大因素一是表结构的设计是否合理, 特别是表中的列是否设置了合适的数据类型,是否设置了合适的数据长度以及是否适配了实际的工作场景,例如需要经常更新的表往往有着较少的列,而需要经常分析大量数据的表则有着更多的列。所以一切还是以实际情况为主。 (2)、建立的索引是否生效 (3)、是否使用了合适的存储引擎,mysql数据库有多个存储引擎,不同的存储引擎有着不同的特点,以主键索引为例,在InnoDB引擎中主键索引时将数据存储在叶子节点中,而在myism引擎中则是将数据存储在辅助表,并且所有的数据都是存储在一个.MYD的文件中。所以在适当的时候选择适当的存储引擎对于数据的查询等也是非常有效的。 (4)、数据库表是否使用了固定的行格式,如是否使用了压缩,MySQL表压缩是一个十分实用的功能,mysql中的数据在未指定表压缩时默认使用的存储方式是一页...

浅谈数据仓库质量管理规范

大家好,我是一哥,今天和大家聊一下如何管理数据仓库质量如何管理。 一、 背景 现在数据仓库层面的工作越来越多,开发人员也越来越多,如何保障数据准确性是一项非常重要的工作,,数据仓库的很多应用数据直接呈现给用户或者支撑企业分析决策的,容不得数据出现错误。随着开展的业务越来越多,数据模型越来也多,我们管控的越晚就越容易出问题。尽管有数据仓库建设规范,同样在数据模型命名,数据逻辑开发,每个人都可能不一样,而这些也容易导致数据模型准确性的问题。我们迫切需要制定一套数据的准确性验证流程,让大家都按规范流程来做,保障数据的准确性。 二、 数据指标管理 首先我们看下数据仓库的数据流转,要确认计算出的指标正确,就要保证数据源的准确和逻辑的准确。 所以开发前需要确认需求理解的准确性。根据“需求模板”完善所开发的需求,遇到提出的模糊定义,需要和业务人员确认指标口径的准确性。 需求模板主要包含业务分类、指标名称、是否新增、统计周期、指标维度、业务口径、技术口径、数据源表、需求提出人、需求提出日期、优先级等: 开发数据指标过程分为四部分:看、查、管、控。 1. 看 首先我们要对开发出的指标结果数据进行查看,是...

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