Ⅰ Oracle拉链表和流水表如何按照时间匹配求新的计算项
1.采集当日全量数据存储到 ND（当日） 表中。
2.可从历史表中取出昨日全量数据存储到 OD（上日数据）表中。
3.用ND－OD为当日新增和变化的数据（即日增量数据）。
Ⅱ 拉链表怎么取一个月的数据
拉链表取一个月的数据的操作如下：
1、可以使用时间戳来过滤出在一个月内的数据。
2、可以利用特定的SQL命令闷谈来查询指定时间段内清裂的数据。
3、还可以使用代码来编写算法，将蚂正碰一个月内的数据提取出来。
Ⅲ 以下哪个设计符合表设计规范
为了建立冗余较小、结构合理的数据库，设计数据库时必须遵循一定的规则。在关系型数据库中这种规则就称为范式。范式是符合某一种设计要求的总结。要想设计一个结构合理的关系型数据宏银厅库，必须满足一定的范式。
1.第一范式
确保每列保持原子性
列不蔽隐可分
有主键
根据实际需求来定。比如某些数据库系统中需要用到“地址”这个属性，本来直接将“地址”属性设计成一个数据库表的字段就行。但是如果系统经常会访问“地址”属性中的“城市”部分，那么就非要将“地址”这个属性重新拆分为省份搏橘、城市、详细地址等多个部分进行存储，这样在对地址中某一部分操作的时候将非常方便。这样设计才算满足了数据库的第一范式
Ⅳ 对话阿里云李飞飞：关于云原生数据库的五大预判
作者：王慧贤
数据存储、数据分析、数据安全......如今，围绕“数据”的话题越来越多，离人们的生活也越来越近。
从陌生到熟悉，数据不仅“出圈”，甚至已然站在了C位。去年，中央发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中明确表示，继土地、劳动力、资本、技术后，数据成为第五大生产要素。
步入信息化时代后，数据库、操作系统与中间件作为计算机最基础的三大软件，支撑着企业的正常运行。
当数据成为生产要素后，必然会迎来爆发式增长，企业的数据存储和处理需求将进一步释放。更重要的是，疫情加快了数字化转型的脚步，更加速了企业的上云速度。
从信息化到数字化，时代的变革，总会带来商业世界的变化。如何在云原生架构下使用数据库，成为企业的痛点和云厂商的机会，亚马逊AWS的CTO Werner Vogels曾多次强调：“数据库是云计算的终极之战。”
在数智化时代，云原生到底意味着什么？云原生数据库和传统数据库相比，核心优势是什么？是否把数据库搬上云就是云原生？基于这些问题，雷锋网与阿里巴巴集团副总裁、阿里云数据库产品事业部负责人李飞飞展开一场对话。
国产云原生数据库，摆脱“切肤之痛”
如今，数据库的商业世界，因为云的出现与发展，分成了两大派系。
一派是以Oracle为代表的传统商用数据库，一派是以国外AWS、国内阿里云为代表的云原生数据库，去“IOE革命”下的产物。
其实，早期较为火热的数据库种类有三种，层次式数据库、网络式数据库和关系型数据库。
在《浪潮之巅》一书中，作者吴军写下了这样的观点：“Oracle 的兴起很大程度上靠的是它最早看到关系型数据库的市场前景，并且在商业模式上优于 IBM。”
因此，在云原生数据库“入世”之前，数据库的天下一直是Oracle的，国内大部分互联网公司都不得不采用Oracle+IBM小型机+EMC的模式来维持正常运营。
高昂的费用，使得对于数据库需求较大的互联网巨头“忍无可忍”。
2009年，阿里巴巴的Oracle RAC 集群节点数达到了创记录的20个。可由于Oracle并没有弹性扩展的功能，只能按照峰值流量购买小型机和数据库，导致阿里将业务上涨带来的大部分利润，都支付给了Oracle。
第二年，阿里便开始走上了去“IOE”之路，根据开源MySQL搭建了AliSQL，并顺利经过了淘宝双11的考验，国产云原生数据库算是正式摆脱了“切肤之痛”，逐渐受到市场的真正认可。
另一边，国外的AWS在2015年公布了基于云计算的自研数据库Amazon Aurora。Aurora是一个关系型数据库，可以跨3个可用区域复制6份数据，其最大的特性就是高性能和高可用性。
云计算巨头的入局，让云原生数据库在国内外一步步成为主流。据Gartner预测，到了2021年，云数据库在整个数据库市场中的占比将首次达到50%，到2023年，75%的数据库都要跑在云平台之上。
关于云原生数据库，随着逐步的出圈，也让人们关心的焦点从“是啥？”转变为“还能解决哪些问题？”
但云原生数据库存在着数据孤岛的问题，无法打通多个数据系统的情况下，企业在数据加工和数据管理上就会“压力较大”，甚至在数据安全方面还存在隐患。
传统数据仓库一般基于T+1数据集成构建离线数仓，以支撑企业各项分析与服务。传统方案不但会影响线上业务稳定性，且难以支持企业的实时需求。
因此，在李飞飞看来，云原生数据库已经走到2.0阶段。这个阶段要解决的问题，就是上述存在的痛点。
9月26日，在阿里云数据库创新上云峰会上，阿里云发布了首个一站式敏捷数据仓库解决方案。该方案结合一站式数据管理平台DMS及云原生数据仓库AnalyticDB（简称：ADB），实现了库仓一体的技术架构，提供在线数据实时入仓、T+1周期性快照、按需建仓等能力，数据延时低至秒级，持续赋能业务在线化，使企业的在线数据可以释放出更大的价值。
相较于传统方案，阿里云一站式敏捷数据仓库解决方案有4大核心优势：
1、对业务侧影响小，不会因为数据汇聚集中和实时加工影响业务侧正常运行，CPU、内存占用低于5%；
2、事务顺序和数据准确性有保障，且处理链路短，支持在线数据实时处理落仓，效率更高。数据传输效率100m/s，数据延时在10秒内；
3、支持复杂实时数据加工、计算逻辑；
4、低代码操作，能够大大降低实时数仓的构建难度，提升构建效率的同时，支撑企业数字化转型过程中的各类实时场景。
除了实时统计分析场景外，企业为满足周期性数据分析需求，需建设周期性全量快照。
传统数仓的周期性全量集成方案会对生产业务造成稳定性影响、全量集成时效性差、且无法满足客户针对任意时间点进行数据回溯的业务诉求。
针对T+1周期性集成场景，一站式敏捷数据仓库解决方案支持基于拉链表的T+1全量数据快照，用户通过简单几个步骤，即可按需生成各种周期的全量或增量快照。
此外，业务还可按需进行任意时间点的数据回溯，以快速解决数据异常问题。
谈起未来数据库的发展趋势，李飞飞提到以下五点：
1、云原生+分布式一定是数据库的标配，分布式已经是必选项。分布式数据库由多个相互连接的数据库组合而成，面向用户则是以单个数据库的形态出现。云原生分布式数据库具备易用性、高扩展性、快速迭代、节约成本等特征，从资源池化到弹性扩展，再到智能运维，再到离在线一体化，解决企业用户的核心诉求。
2、AI for DB（database，指数据库）和 DB for AI 将是主流趋势。用AI将数据库运维管控智能化，尤其在云原生+分布式这个前提下更重要，因为数据库不仅是内核的能力弹性高可用、可拓展性，更重要的是部署后应用和运维的复杂度要大大降低。在数据库里，面对越来越多非结构化的数据，分析能力十分重要。
3、数据的安全可信，在今天这个大环境下变得愈发重要，如何确保整个数据库系统，在处理数据全链路过程中提供加密能力、多方安全计算能力、隐私保护的能力，也是很重要的趋势。
4、多模数据处理能力将越来越重要。比如，新型数据库多模态的处理能力，在新能源 汽车 企业打标签、智能电池化预测等应用场景中，将发挥越来越重要的作用。
5、一份数据，多个数据处理引擎：实现仓库一体、仓库联动、仓库打通，数据之间无缝流转。
以上判断，也从侧面反映出阿里云数据库的走向，这点毋庸置疑。但除此之外，业界最关心的，还有开源。
近半年，国内很多厂商相继提出开源战略，背后缘由显而易见，为了打造生态。就在今年的阿里云峰会上，阿里云智能总裁、达摩院院长张建锋（花名行癫）将2021年阿里云的发展关键词归纳为：做好服务、做深基础、做厚中台、做强生态。
做好服务与生态，成为如今厂商们不约而同的目标，而开源，就是最好的选择。
当雷锋网问到：“未来，阿里云数据库会不会把所有能力都开源？”这一问题时，李飞飞给到的回答是：“不会。”
之所以有这样的回答，是因为对于开源，他有着一些判断和看法。
李飞飞表示，这些部分，本就是阿里云数据库的商业化版本。
事实上，业界大多数的数据库厂商都不会针对自身的核心能力开源，如TiDB的核心管控组件、TiFlash。
与像MongoDB,、Cassandra、CouchDB这些以开源起家的数据库厂商不同，开源只是阿里云数据库的战略，不是阿里云数据库的命脉。
前几年，有业内人士表示，在面向开源时，国产数据库首先需要解决信任以及开源知识产权等问题。“开源会让厂商更加认真思考版权还有专利的问题，事实上，选择开源后，对于数据库厂商提出了更高的要求。”
李飞飞认为，开源只是一种选择，数据库开源成功并不代表着商业化就能够成功，不开源也不能代表厂商不先进。
更准确的说，开源只是一种有效手段。
最终，阿里云数据库希望客户能够通过开源版本把阿里云数据库产品技术快速用起来，并能够参与到技术产品的迭代过程中，在一些高阶能力上，借鉴团队专业能力和阿里云的服务能力，成为良好的商业合作伙伴，这是李飞飞以及阿里云数据库对于开源的一些基本思考。雷锋网雷锋网雷锋网
Ⅳ 怎么优化大数据资质
大数据相关优化(4个方向) 1.数仓模型优化(7个埋烂方向) 1.1 模型架构 1.2利用中间表 1.3拆表 1.4合表 1.5分区 1.6拉链表 1.7数据格式 2.SQL计算任务优化(4个方向) 2.1减少数据输入(3) 2.2防止数据含升倾斜(2) 2.3小文件优化(5种) 2.4并行执行优化弯老漏 3.作业调度优化
Ⅵ 千万级用户站内短信数据库如何设计
几条建议：
主体数据建议采用软删除
短信状态相关记录新增一张关联表记录
客户权限、地区、级别信息采用拉链表设计，需要有两个关键字段，起始和截止时间
Ⅶ 大数据和大数据开发有什么区别
大数据指纯粹的大量数据；大数据开发指从大量数据中找到有用的信息加以开发利用。