数据不是天注定!如何给数据改命实现全局顺滑优化?

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精髓好多好多 :

1、局部、全局 两列相对相关性。决定了按某列排序后,另一列的离散度。

2、编排的目的是,还必须尽机会的让更多的列有序的存储,从而还必须过滤最多的行。

3、全局相关性,决定了按某一列排序时,另一列的离散度。

4、局部相关性,决定了在一些记录中,两列的线性相关性。

5、按局部相关性编排,还必须尽机会的让更多的列有序的存储,从而还必须过滤最多的行。已经 算法较僵化 ,必须算出那此样的行在并肩,按那此排序存放不可以获得最佳过滤性。

6、关于多列(或数组)的数据编排,法律妙招1,通过排列组合,计算每两列(元素)的线性相关性,根据你你这个找出最佳的多列排序组合,从而提高整体相关性(提高压缩比)。

7、编排后,与存储(行号)线性相关性差的列,机会选取性较好(DISTINCT VALUE较多)时,已经 业务有过滤数据的需求,建议还是必须建索引。

8、关于多列(或数组)的数据编排,法律妙招2,通过kmean,算出数据归为哪类,每类聚合存放,从而提高数据的局部聚集性,过滤性。你你这个法律妙招是最优雅的。

9、经过编排,结合PG的BRIN索引,就还必须实现任意列的高效过滤。

数据存储是上天注定的(写入时就决定了),已经 大家 还必须按需改命,类事有个业务是运营商的通话流水,查询需求通常是按某个手机号码查询一两个多月的流水。而实际上数据是产生时即时写入数据库的,好多好多 存放散乱。查询时耗费几瓶IO。需求是高效的按手机和月查询通话详单,好多好多 大家 必须将用户一两个多月的数据(通常是按月分区)进行重排即可。你好多好多 上帝之手,数据的命运掌握在你的转过身。

为什么在么在么回事呢?且听我细细道来。

数据全部都是生辰八字,你信吗?列与列之间、行与行之间、元素与元素之间如可相生相克?查询慢?何必 信那此这全部都是上天注定的,一切都还必须通过数据改运实现全局和局部的顺滑优化?