在Oracle数据库中查询所有触发器、存储过程、视图、表 方法一： Select object_name From user_objects Where object_type='TRIGGER'; ...--所有触发器 Select object_name From user_objects Where object_type='PROCEDURE'; --所有存储过程 Select object_name...user_objects Where object_type='TABLE'; --所有表 方法二： 当然，还可以试试下面的语句 Select * From user_triggers; --所有触发器...Select * From user_procedures; --所有存储过程 Select * From user_views; --所有视图 Select * From user_tables; -
累积快照事实表：累积快照事实表用来表述过程开始和结束之间的关键步骤事件，覆盖过程的整个生命周期，通常具有多个日期字段来记录关键时间点，当过程随着生命周期不断变化时，记录也会随着过程的变化而被修改。...维度表和事实表二者的融合也就是“维度模型”，“维度模型”一般采用“星型模式”或者“雪花模式”，“雪花模式”可以看作是“星型模式”的拓展，表现为在维度表中，某个维度属性可能还存在更细粒度的属性描述，即维度表的层级关系...维度属性也可以存储到事实表中，这种存储到事实表中的维度列被称为“退化维度”。与其他存储在维表中的维度一样 ，退化维度也可以用来进行事实表的过滤查询、实现聚合操作等。...采用雪花模式，用户在统计分析的过程中需要 大 量的关联操作，使用复杂度高，同时查询性能很差;而采用反规范化处 理，则方便、易用且性能好。 2.3交叉探查 数据仓库总线架构的重要基石之一就是一致性维度。...效能 : 在性能和成本方面取得平衡。通过牺牲一定的存储成本， 达到性能和逻辑的优化。 易用性:模型可理解性高、访问复杂度低。用户能够方便地从模 型中找到对应的数据表，并能够方便地查询和分析。
所以维度模型表示每个业务过程包含事实表，事实表存储事件的数值化度量，围绕事实表的是多个维度表，维度表包含事件发生时实际存在的文本环境。...雪花型对维度正规化是一种比较复杂的过程，相应的数据库结构设计、数据的 ETL、以及后期的维护都要复杂一些。...ETL：目的是构建和加载数据到展现区的目标维度模型中，划分维度和事实。 模型：围绕业务过程度量事件进行构建，为满足用户无法预估的需求，必须包含详细的原子数据。...在多维体系结构中，所有的这些基于星型机构来建立的数据集市可以在物理上存在于一个数据库实例中，也可以分散在不同的机器上，而所有这些数据集市的集合组成的分布式的数据仓库。...需要查询多个数据集市中的事实时，一般通过交叉探查（drill across）来实现。为了能在多个数据集市间进行交叉探查，一致性事实主要需要保证两点。
很多统计查询不需要做外部的连接，通过冗余换取运行效率。 雪花模型 雪花模式是星型模式的扩展，其中某些维表被规范化，进一步分解到附加维度表中。...比较 1、雪花模型在维度表、事实表之间的连接很多，因此性能方面会比星型模型低。 2、雪花模型使用的是规范化数据，数据冗余来减少数据量。其维度层级和维度信息都存储在数据模型之中。...设计流程 设计事务事实表时一般可遵循以下四个步骤： 选择业务过程→声明粒度→确认维度→确认事实 选择业务过程 在业务系统中，挑选我们感兴趣的业务过程，业务过程可以概括为一个个不可拆分的行为事件，例如电商交易中的下单...同时在抽取过程中，将属于同一事件的多个日志进行合并，保存至合并库中。 数据关联：数据入库后，各个数据之间关联性较弱，在开发过程中需要重复调用数据接口进行数据获取。...需要查询多个数据集市中的事实时，一般通过交叉探查（drill across）来实现。
采用雪花模式，用户在统计分析的过程中需要大量的关联操作，使用复杂度高，同时查询性能很差；采用反规范化处理，方便易用且性能好。...对于商品维度，如果采用反规范化处理，将表现为如下形式： 如上所述，从用户的角度来看这简化了模型，并且使数据库查询优化器的连接路径比完全规范化的模型简化许多。...现在我们将不同数据域的商品的事实合并在一起进行数据探查，如计算转化率等，我们称为交叉探查。 如果不同数据域计算过程使用的维度不一致，就会导致交叉探查存在问题。...比如在商品维度中具有类目属性，在卖家维度中具有主营类目属性，两个维度具有相同的类目属性，则可以在相同的类目属性上进行不同业务过程的交叉探查。...透明化：底层的数据还是历史拉链存储，但是上层我们做一个视图操作或者在hive里做了一个hook，通过分析语句的语法树，把对极限存储前的表的查询转化成对极限存储表的查询。
合并查询在Power Query中是很成熟的应用，相当于SQL中的各种JOIN（抽时间会写几篇SQL的join，算是SQL的小核心）。...但同时，在Power Query中合并查询是一个常见的影响刷新效率的因素。在我的工作中，经常会遇到对一些非文件夹性质的数据源进行合并查询操作，所以我一直在想，有没有办法可以对其进行优化。...在本次测试当中，我使用了SQL Server 事件探查器去计算刷新的时间。...当我刷新这个查询时，在SQL Server 事件探查器中可以看到两个过程的持续时间： Progress Report End/25 Execute SQL – 40 秒 Progress Report...查询结束后，SQL Server 事件探查器显示： Progress Report End/25 Execute SQL – 9 秒 Progress Report End/17 Read Data –
sql server profiler sql server profiler称为事件探查器，是从服务器捕获事件，用于分析，诊断和审核sql server 性能的工具。...事件探查器捕获的事件包括连接服务器，执行transact-sql语句以及安全性检查等。...视图 视图是由select语句定义的，用于集中，简化和定制显示数据库中数据的数据库对象。数据库中存储定义的select语句，并不存储视图查询的结果集。因此，试图又称为虚表，它所基于的表称为基表。...存储过程 存储过程是存储在服务器上的一组为了完成特定功能的t-sql语句集，它经编译后存储在数据库中，并作为一个单元进行处理。 存储过程的作用 存储过程允许模块化程序设计。...存储过程能够提供安全机制。 存储过程能够加快程序执行速度。 存储过程能够降低网络通信流量。 触发器 触发器能够自动响应数据库事件而执行的数据库对象。 触发器类型dml和ddl触发器。
导读 在处理大规模数据库时，为了提高性能和可扩展性，常常需要将一个庞大的数据库拆分成多个小库或小表，这个过程被称为分库分表。...拆分键的设计是这一过程中的关键决策，它影响数据的分布、查询效率以及系统的维护成本。本文将探讨如何根据业务需求和数据访问模式选择合适的拆分键，以实现数据库架构的优化，保证系统的高性能和高可用性。...01 、水平、垂直拆分 在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！...在关系数据库中，当单个库的负载、连接数、并发数等达到数据库的最大上限时，就得考虑做数据库和表的拆分。...3、雪花算法 雪花算法生成的ID是一个64位大小的整数，结构如下： 从其结构可以看出，第一位是符号位，在使用时一般不使用，后面的41位是时间位，是由时间戳来确定的，后面的10位是机器位，最后的12位是生成的
业务过程就是企业经营过程中一个个不可拆分的行为事件，比如仓储管理里面有入库、出库、发货、签收，都是业务过程，抽象出来的主题域就是仓储域。...同样也可以看出ODS是介于DB和DW之间的一种过渡存储。 值得注意的是，Kimball所说的ODS是物理落地关系型数据库中，但是在实际生产应用中，ODS往往是物理落地在数据仓库中，比如Hive。...横向钻取(交叉探查)是针对多个事实基于一致性维度进行的分析，很多时候采用融合事实表，预先存放横向钻取的结果，从而提高查询性能。因此融合事实表是一种导出模式而不是聚集。...雪花模型：在星型的基础上，分解维度，雪花模型的维度表可以拥有其他维度表的，虽然这种模型相比星型模型更规范一些，但是由于这种模型不太容易理解，维护成本比较高，而且性能方面需要关联多层维表，性能也比星型模型要低...维度属性也可以存储到事实表中，这种存储到事实表中的维度列被称为退化维度。与其他存储在维度表中的维度一样，退化维度也可以用来作为事实表的过滤查询、实现聚合操作等。
---- 雪花分析模式: 雪花分析模式也是一种数据仓库设计模式，它与星型分析模式类似，但是在维度表中使用了更多的层级关系。...这种模式的优点是能够更好地处理复杂的分析需求，但缺点是查询性能可能会受到影响。 雪花分析模式是星型分析模式的一个变体，在雪花分析模式中将维度进一步细分为子空间。...使用字典编码技术，可以将城市名称单独存储在一个字典表中，然后在原始数据表中使用字典表中的编号代替城市名称。这样可以大大减小城市名称的存储空间，并且在查询时也可以更快地进行匹配。...使用位图压缩技术，可以将已购买和未购买分别用1和0表示，然后将所有用户的购买记录按位存储在一个位图中。这样可以大大减小存储空间，并且在查询时也可以更快地进行位运算操作。...缺点在于需要定期进行合并操作，这个过程会影响系统的性能，并且在某些情况下可能会导致数据的不一致。 所有的写操作首先进入一个内存中的存储，在这里它们被添加到一个已排序的结构中，并准备写入硬盘。
如果文件大小小于数据块的大小，也会将其存储在一个单独的数据块中，造成存储空间浪费，降低了存储空间的利用率。...在 Hive 中，数据可以被存储在内部表或外部表中，它们的区别如下： 存储位置：内部表的数据存储在 Hive 管理的 HDFS 目录下，而外部表的数据存储在用户指定的路径中，可以是 HDFS 或本地文件系统等...Spark Streaming 的状态管理机制比较简单，仅支持将状态存储在内存中。 任务调度：Flink 采用基于优先级的任务调度策略，它可以在集群中自动调整资源分配。...灵活性：星型模型比较简单，易于理解和维护，同时也具有较好的查询性能。但它的灵活性相对较低，难以应对一些复杂的查询场景。而雪花模型相对灵活，可以支持更多的查询场景，但同时也会增加查询的复杂度。...存储空间：星型模型中存在大量的冗余数据，而雪花模型将维度表进行归一化，可以减少冗余数据，节省存储空间。 可读性：星型模型比较简单，易于理解和维护，同时也具有较好的可读性。
2．关系完整性规则 （1）实体完整性 在一个基本表中，主键列的取值不能为空。基本表指的是命名的表，其中的记录物理地存储在数据库中，与之对应的是视图。...视图是虚拟的表，它只是一个查询语句的逻辑定义，其中并没有物理存储数据。 （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。...上例中张三有两个手机号存储在mobile列中，违反了1NF规则。为了使表满足1NF，数据应该修改为如表2-6所示。...然而，我们在实际应用中也要防止过度规范化的问题。规范化程度越高，划分的表就越多，在查询数据时越有可能使用表连接操作。而如果连接的表过多，会影响查询的性能。...通常，最终用户会使用图形化的前端工具向数据库提交查询，并显示查询结果。 7．管理维护 这个步骤涵盖在数据仓库整个生命周期里的管理和维护工作。
1.4.7 尽量使用索引 建立索引后，并不是每个查询都会使用索引，在使用索引的情况下，索引的使用效率也会有很大的差别。...只要我们在 查询语句中没有强制指定索引，索引的选择和使用方法是 SQLSERVER 的优化器自动作的选择，而它选择的根据是查询语句的 条件以及相关表的统计信息，这就要求我们在写 SQL 语句的时候尽量使得优化器可以使用索引...➢ 查看 SQL 语句的执行计划，可以在查询分析其使用 CTRL+L 图形化的显示执行计划，一般应该注意百分比最大的几个图 形的属性，把鼠标移动到其上面会显示这个图形的属性，需要注意预计成本的数据，也要注意其标题...➢ 用事件探查器跟踪系统的运行，可疑跟踪到执行的语句，以及所用的时间，CPU 用量以及 IO 数据，从而分析语句的效率。...试运行和维护阶段是在实际的环境下运行系统，发现的问题范围更广，可能涉及操作系统、网络以及多用户并 发环境出现的问题，其优化也扩展到操作系统、网络以及数据库物理存储的优化。
在实现数据融合、数据转换的过程中，我们可以通过书写存储过程或者一系列的查询语句，也可以借助ETL、BI等工具实现数据端到端的传输和展现。我们的数据流向、依赖关系就存在于这个过程中。...存储过程不用多说自然是查询语句的一种，而在ETL、BI工具中我们看似没有或者很少有查询语句的出现，其实揭开它们的面纱，也只是将各种查询语句用另外一种形式做了一种包装，我们在这里就把他认定为是一种mapping...从模型文件中抽取出这些映射关系就形成了对ETL、BI数据模型的依赖分析，这个在我们的实践过程中是较为简单的。而查询语句的依赖关系转化在我们的实践过程中向我们提出了挑战。...下面就说说我们在存储过程的依赖分析中遇到了哪些问题。...3.标注法和反向查询法理念的结合使用 在分析模型中我们采用标注的概念记录数据流转的层级顺序，在完成全部查询语句的结构分析时，反向递归查找所关联的数据源头。
性能测试显示，雪花漂移算法的处理速度显著快于传统雪花算法。最后，文章提供了在.NET环境下如何创建控制台、引入NuGet包和调用IdGenerator的示例。...Visual Studio更新了托管内存使用工具，简化了泄漏的发现和修复过程。该工具能显示泄漏对象和其订阅的事件。...文章详细描述了从单层结构向多层结构迁移的过程，包括依赖注入、授权、缓存、用户信息、权限检查、工具类、事件总线和文件存储等组件的拆分。...如何从 ETW 获取数据并将其显示在 PerfView 中。...Rider 和 ReSharper 可以在拦截器目标上显示嵌入提示。
因此，在合适的情况下，借鉴其他BI工具（如SAP BW等）的“并表”模型构建方式，减少数据模型中的层次关系以及操作表，可以在适当牺牲数据存储以及模型的灵活性，而使得模型更加简单，数据分析更加便捷——实际上...在关系数据库中，“产品”维度经过了规范化并存储在三个相关表中：DimProductCategory 、DimProductSubcategory 和 DimProduct 。...在 Power BI Desktop 中，可以选择模仿雪花维度设计（可能是因为源数据如此），也可以将源表集成（非规范化，合并查询）到单个模型表中。...主要问题如下： 从存储和性能角度，Power BI 加载的表越多，效率较低。 这些表必须包括支持模型关系的列，因此可能会导致模型较大。 和单个表里的筛选器相比，需要遍历较长的关系链，效率也会更低。...当然，冗余非规范化数据的存储也可能会增加模型存储大小，尤其是在维度表很大的情况下。所以，最理想的方式取决于数据量和实际分析的要求——而这一点，需要的就是不断的在实际工作中应用、总结。
把这些复杂信息映射到一个容易维护的值域内 因为值域变简单、范围变小，可能造成不同的原始信息被 Hash函数 映射为相同的值，处理该冲突的方法有： “闭散列法”（开放寻址法）：闭散列方法把所有记录直接存储在散列表中...，如果发生冲突则根据某种方式继续进行探查 “开散列法” （拉链法）：开散列法是在每个存放数据的地方开一个链表，如果有多个键值索引到同一个地方，只用把他们都放到那个位置的链表里就行了，查询的时候需要把对应位置的链表整个扫一遍...，对其中的每个数据比较其键值与查询的键值是否一致 Hash表的两个基本操作 ： 计算 Hash函数 的值 定位到对应链表中依次遍历、比较 其他所有操作都是基于上述两个操作的 字符串哈希 Hash 的核心思想在于...，将输入映射到一个值域较小、可以方便比较的范围 这里的“值域较小”在不同情况下意义不同 在 哈希表 中，值域需要小到能够接受线性的空间与时间复杂度 在字符串哈希中，值域需要小到能够快速比较（ 10...不难想到暴力做法，先枚举子串中点，然后向两侧延伸找到相等的最长长度 枚举好终点后，不难发现答案长度具有单调性，即大于最长长度必然前后缀不相等，小于等于则相等 因此我们可以结合该单调性，二分出最长长度，二分的过程中判断前后是否构成回文
结构清晰，易于理解 缺点 构建比较复杂 查询复杂(需要很多的关联) 不适合在大数据环境下构建(1 查询复杂 2 存储很便宜) 由于建模方法限定在关系型数据库之上，在某些时候反而限制了整个数据仓库模型的灵活性...以这个业务事实为例，我们可以把“小明”，“学校”看成是一个实体， “上学”描述的是一个业务过程，我们在这里可以抽象为一个具体“事件”，而“开车去”则可以看成是事件“上学”的一个说明。...业务归纳 使用的抽象归纳方法其实很简单，任何业务可以看成 3 个部分： 实体，主要指领域模型中特定的概念主体，指发生业务关系的对象 事件，主要指概念主体之间完成一次业务流程的过程，特指特定的业务过程...雪花模型在关系型数据库中如MySQL，Oracle中非常常见，尤其像电商的数据库表。 2....模型实现 模型的实现主要指的是在维度建模过程中，需要对维度表和事实表进行关联设计，而这里我们对维度表的设计，就决定了我们最终与事实表关联的之后的形态。
关系模型虽然冗余少，但是在大规模数据，跨表分析统计查询过程中，会造成多表关联，这会大大降低执行效率。所以通常我们采用维度模型建模，把相关各种表整理成两种：事实表和维度表两种。...维表的范围很宽（具有多个属性、列比较多） 跟事实表相比，行数相对较小：通常< 10万条 内容相对固定：编码表 4.2事实表 事实表中每行数据代表一个业务事件（下单、支付、退款、评价等）。...“事实”这个术语表示的是业务事件的度量值（可统计次数、个数、金额等）， 非常的大 内容相对的窄：列数较少（主要是外键id和度量值） 经常发生变化，每天会新增加很多。...例如，数据仓库中可能需要累积或者存储订单从下订单开始，到订单商品被打包、运输、和签收的各个业务阶段的时间点数据来跟踪订单声明周期的进展情况。当这个业务过程进行时，事实表的记录也要不断更新。...5、维度模型分类 5.1、星型模型 雪花模型与星型模型的区别主要在于维度的层级，标准的星型模型维度只有一层，而雪花模型可能会涉及多级 ? 5.2、雪花模型 ?
使用新的 Database Inspector 可以在应用运行的过程中检查，查询和修改数据库，当然前提应用所在的设备API Level 需要 26或更高，然后从菜单栏中选择 View > Tool Windows...查看模型元数据和使用情况 要查看导入模型的详细信息和获取有关如何在应用程序中使用它的说明，可以在项目中双击模型文件以打开模型查看器页面，该页面显示以下内容： 1、模型：模型的高级描述 2、Tensors...使用本机内存探查器可以记录本机代码中的内存分配和释放，并检查有关本机对象的累积统计信息。 ?...Summary tab： “Summary” 面板中新的“Analysis”选项卡显示： 汇总特定事件的所有发生次数的统计信息，例如发生次数和最小/最大持续时间。 跟踪选定事件的事件统计信息。...独立的探查器 使用新的独立探查器，现在可以在不运行完整的Android Studio IDE的情况下对应用程序进行探查，有关使用独立探查器的说明，请参阅“运行独立探查器”：https://developer.android.com
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