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这能找出所有错误的99.99%。它不能找出的是仅仅涉及数据文件的损坏(这很不常见)。如果你想要检查一张表,你通常应该没有选项地运行myisamchk或用-s或--silent选项的任何一个。数据
数据堆栈进修心得
一.观点
1.数据堆栈:是指面向主题的,分歧的,分歧工夫的,不乱的数据汇合,用于撑持谋划办理中的决议撑持历程。从狭义上讲数据堆栈是指存储大批汗青数据的数据库。每个纪录代表特别工夫点上的一个数据。
它是一种把搜集的各类数据变化成有贸易代价的信息手艺,并把搜集的信息表现在呈报中。包含搜集数据,过滤数据,存储数据,以后把数据使用于剖析、呈报等使用程序。
2.数据堆栈方针:确认数据布局,寻觅趋向,帮助决议,为谋划办理供应决议信息。
3..DSS:决议撑持历程。
4.数据堆栈构成部分:数据市场,干系型数据库,数据源,数据筹办,种服务工具
5.维度:
6.多维:
7.聚合:猎取并会合一个群体或总和的布局.聚合是在一个多维条理内挪动数据的观点.
9.种别:为种别和辨别特定命据而分类的,在一个维度内,为供应具体分类体系而界说的分类.
10.具体种别:一个维度内最底层的分类.
11.分化与分解:
12.目标量:
13.OLAP:联机剖析
14.OLTP联机事件处置
二.数据模子标准化
1.观点:
标准化:是一个正轨的办法,它使用一套划定规矩使属性和实体相干联。
实体:是一个次要的数据工具,对用户相当主要。它一般是将被纪录在数据库中的一团体、一个地址、一样器材大概一件事变。
属性:实体包含属性,属性就是特性,润色成份、质量、数目大概特征。
范式:标准化由几个可以削减褓以取得更中意的物理我的步骤构成,这些步骤称为范式。
第一范式:一个不包括反复列的表回于第一范式。
第二范式:假如一个表回于第一范式且只包括依附于主键的列,则回于第二范式。
第三范式:假如一个表回于第二范式且只包括那些非传送性地依附于主键的列,则回于第三范式。
二.信息需求建模:
1.自上而下建模办法:使用详细数据元素,将这些元素构造到各个维度与目标中,
2.自下而上建模办法:从用户的概念计划,长处是计划者能够转纸一个一般主题或商务范畴运
3.开辟.是自上而下与自下而上的办法的分离.
4.举例:发卖支出应从预算和实践等角度暗示.
目标:产物发卖的实践支出,产物发卖的预算收,产物发卖的估量收
维度:已发卖的产物.
三.计划数据堆栈,常常询部用户的几个成绩?
1.用户地点部门承当的义务
2.用户在部门中承当的义务
3.为完成义务,用户需哪些报表
4.今朝从那边猎取这些信息?
5.失掉信息怎样处置?
6.信息是使用户必要发生的,仍是在按期报表中发生的?
7.用户把信息输出到过事情表中吗?以便进一步剖析吗?
8.如何处置这些信息才算实时?
信息包的体例:
信息包:________________________
维度:____________________________________________
种别:
目标(展望发卖,实践发卖,展望偏向)
四.创建多维数据模子
要创建多维数据库:
1.选择用来剖析被建模主题的贸易历程。
建模主题:好比想经由过程产物线和区域剖析消耗者的购置偏向来制定市场战略,此时数据模子主题就是“发卖”。
2.断定现实表的粒度。
现实表粒度一般代表每个相干维的最底层。选择以“天”为粒度,就暗示“工夫维”中的每纪录代表一天。
3.辨别每个现实表的维和层。
已界说的粒度与维相干。
4.辨别现实表的器度。
器度不但包含数据自己,并且包含你从已存在的数据盘算失掉的新值。当计划数据模子时,必需做出决议:是不是贮存现实内外的盘算了局或在运转阶段取得这些值。如:比值。
5.断定每个维表的属性。
一样平常情形下,界说的每个维表属性的数目,应当坚持最小。
6.让用户考证数据模子。
接待您给我发Email,让我们配合前进。
mailto:hxflx@sina.comhxflx@163.comlixing@neusoft.com
这类操作的执行过程是,1)按照新的表定义建立一个临时表tmpa,2)将原表数据拷贝到临时表,3)将原始表改名tmpb,4)将tmpa改名为原表名,5)将tmpb删除。 |
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