数据库表水平分割和垂直分割?
0.数据库表的水平分割和垂直分割是两种常见的数据库优化技术,它们分别针对不同的场景和需求进行数据表的拆分。
1. 水平分割(Horizontal Splitting)主要是按照记录进行分割,即不同的记录被分开保存在不同的表中,而这些表具有相同的列数。
这种分割方式适用于以下情况:
(1)当表非常大,分割后可以降低查询时需要读取的数据和索引的页数,提高查询速度。
当表中的数据本来就有独立性,例如记录不同地区或不同时期的数据,且有些数据常用而有些不常用。
(2)需要把数据存放到多个介质上。
水平分割的缺点是增加了查询的复杂性,可能需要使用UNION操作来查询所有数据,这在某些情况下可能会超过它带来的优点。
2.垂直分割(Vertical Splitting)则是按照列进行分割,即一条记录中的不同列被分开保存在不同的表中。
这种分割方式适用于:
(1)当表中某些列常用而其他列不常用,通过垂直分割可以提高查询效率。
(2)当需要减小数据行的尺寸,以便在单个数据页中存放更多的数据,减少I/O次数。
(3)当表的列数不规定时,可以采用垂直分割的方法,在一个表的末尾添加扩展项数,在另一张表中添加扩展项。具体如下所示:
employees表,包含如下字段:

extTab表包含如下字段信息:

缺点:增加了管理的复杂性,因为需要管理冗余列,并且在查询所有数据时需要进行JOIN操作。
相关文章:
数据库表水平分割和垂直分割?
0.数据库表的水平分割和垂直分割是两种常见的数据库优化技术,它们分别针对不同的场景和需求进行数据表的拆分。 1. 水平分割(Horizontal Splitting)主要是按照记录进行分割,即不同的记录被分开保存在不同的表中&#x…...
Linux源码阅读笔记18-插入模型及删除模块操作
基础知识 模块是一种向Linux内核添加设备驱动程序、文件系统及其他组件的有效方法,不需要编译新内核 优点 通过使用模块,内核发布者能够预先编译大量驱动程序,而不会致使内核映像的尺寸发生膨胀。内核开发者可以将实验性的代码打包到模块中&a…...
力扣面试经典算法150题:移除元素
移除元素 今日的题目依旧是力扣面试经典算法150题中数组相关的题目:移除元素 题目链接:https://leetcode.cn/problems/remove-element/description/?envTypestudy-plan-v2&envIdtop-interview-150 题目描述 给定一个排序数组 nums 和一个值 val&a…...
java关于前端传布尔值后端接收一直为false问题
前端传值: {"message":"我肚子疼","isChiefComplaint": true }后端接收对象结构体: public class SymptomInquiryDTO {private String message;private boolean isChiefComplaint; }结果后端接收到的值一直是false&…...
工具学习_CVE Binary Tool
1. 工具概述 CVE Binary Tool 是一个免费的开源工具,可帮助您使用国家漏洞数据库(NVD)常见漏洞和暴露(CVE)列表中的数据以及Redhat、开源漏洞数据库(OSV)、Gitlab咨询数据库(GAD&am…...
智观察 | 行业赛道里的AI大模型
“AI改变世界”被炒得热火朝天,结果就换来AI聊天? 实际上,在日常娱乐之下,AI正在暗暗“憋大招”,深入各行各业,发挥更专业的作用。 自动驾驶 最近“萝卜快跑”霸榜热搜长达一周,让无人驾…...
linux 进程 inode 信息获取
根据端口查找 ss -neltup | grep "$port"根据 pid 查找 ss -neltup | grep "pid$pid"根据 inode 查找 ss -neltup | grep "ino:$inode"根据pid查找进程打开的inode ls -al /proc/$pid/fd查看inode信息 cat /proc/$pid/net/tcp | grep $ino…...
计算机网络-网络层
负责在不同的网络之间转发数据包,基于数据包的 IP地址转发,每个数据包可以按照不同路径传输。网络层不负责丢包重传,以及数据包之间数据顺序的的问题。 网络设备 路由器工作在第三层:网络层,能看到网络层的地址&…...
机器学习:识别AI,GraphRAG,LoRA,线性变换,特征
1.AI识别 1.bitgrit 生成式 AI API 文档 生成式 AI 假图像检测 API 可用于以编程方式检测假图像(即由生成式 AI 创建的图像)。2.X Virality Prediction API 旨在预测推文的潜在病毒式传播力。https://bitgrit.net/api/docs/x_virality_prediction 2.Gr…...
阿里云SMS服务C++ SDK编译及调试关键点记录
一. 阿里云SMS服务开通及准备工作 在阿里云官网上完成这部分的工作 1. 申请资质 个人or企业 我这里是用的企业资质 2. 申请签名 企业资质认证成功后,会自动赠送一个用于测试的短信签名 也可以自己再进行申请,需要等待审核。 3. 申请短信模板 企…...
Flutter 正在迁移到 Swift Package Manager ,未来会弃用 CocoaPods 吗?
什么是 Swift Package Manager ?其实 Swift Package Manager (SwiftPM) 出现已经挺长一段时间了,我记得第一次听说 SwiftPM 的时候,应该还是在 2016 年,那时候 Swift 3 刚发布,不过正式出场应该还是在 2018 年的 Apple…...
PDF——分割pdf的10个工具
PDF分割器是一种可用于将PDF文档分割成更小的文档甚至单个页面的工具。分割 PDF 文档的主要原因是为了更容易共享。 但该过程的成功取决于您用于拆分 PDF 的工具。较简单的工具仅提供几个选项,可能并不适合所有类型的文档。我们将在本文中列出的 10 个最佳 PDF 分割…...
深入解析 Nginx 反向代理:配置、优化与故障排除
深入解析 Nginx 反向代理:配置、优化与故障排除 Nginx 是一个高性能的 HTTP 和反向代理服务器,它以其高并发和高可扩展性在业界享有盛誉。反向代理是 Nginx 的重要功能之一,通过反向代理可以实现负载均衡、安全代理、缓存等多种用途。本篇文…...
深度学习入门(一):感知机与输入数据
单层感知机与多层感知机 单层感知机(Single-Layer Perceptron)和多层感知机(Multi-Layer Perceptron,简称MLP)是神经网络的基本形式,用于执行各种机器学习任务,包括分类和回归。它们都基于早期…...
kubernetes 集群组件介绍
kubernetes 集群组件介绍 Kubernetes 架构 在Kubernetes(k8s)集群中,主节点(Master Node)和工作节点(Worker Node)都运行特定的软件组件,它们共同管理和运行容器化的应用程序。以下…...
Java | Leetcode Java题解之第327题区间和的个数
题目: 题解: class Solution {public int countRangeSum(int[] nums, int lower, int upper) {long sum 0;long[] preSum new long[nums.length 1];for (int i 0; i < nums.length; i) {sum nums[i];preSum[i 1] sum;}BalancedTree treap ne…...
开发一个MutatingWebhook
介绍 Webhook就是一种HTTP回调,用于在某种情况下执行某些动作,Webhook不是K8S独有的,很多场景下都可以进行Webhook,比如在提交完代码后调用一个Webhook自动构建docker镜像 准入 Webhook 是一种用于接收准入请求并对其进行处理的…...
【leetcode详解】另一棵树的子树 (C++递归:思路精析 过程反思)
思路详解: 总体框架: 对root树进行先序遍历,如果当前结点(记为cur)的值和subRoot的根节点值相等时,就开始判断 以cur为根节点的树 和 子树 是否结构一样? 如何判断两棵树是否结构完全相同? …...
物联网遇到人工智能,极快的加速物联网时代
近些年物联网已成为众多科技企业的战略目标,如智能家居等,在未来,手机、传感器等智能设备都走进了生活当中,据数据显示已经有80%以上的的智能手机配备了人工智能。人工智能也不陌生,自动驾驶、人脸识别这些应用场景都是…...
Vue3+Ts项目中经常遇到导入组件,vscode报无法找到模块xxx,xxx隐式拥有 “any“ 类型解决办法~
1、报错截图: 2、解决办法:在确保路径正确的情况下,你会在 src 目录下找到一个名为 env.d.ts 的文件(或者类似的名称)。在这个文件中,你可以声明 .vue 文件的模块类型。例如:(这告诉 TypeScript…...
python/java环境配置
环境变量放一起 python: 1.首先下载Python Python下载地址:Download Python | Python.org downloads ---windows -- 64 2.安装Python 下面两个,然后自定义,全选 可以把前4个选上 3.环境配置 1)搜高级系统设置 2…...
TRS收益互换:跨境资本流动的金融创新工具与系统化解决方案
一、TRS收益互换的本质与业务逻辑 (一)概念解析 TRS(Total Return Swap)收益互换是一种金融衍生工具,指交易双方约定在未来一定期限内,基于特定资产或指数的表现进行现金流交换的协议。其核心特征包括&am…...
Linux C语言网络编程详细入门教程:如何一步步实现TCP服务端与客户端通信
文章目录 Linux C语言网络编程详细入门教程:如何一步步实现TCP服务端与客户端通信前言一、网络通信基础概念二、服务端与客户端的完整流程图解三、每一步的详细讲解和代码示例1. 创建Socket(服务端和客户端都要)2. 绑定本地地址和端口&#x…...
AGain DB和倍数增益的关系
我在设置一款索尼CMOS芯片时,Again增益0db变化为6DB,画面的变化只有2倍DN的增益,比如10变为20。 这与dB和线性增益的关系以及传感器处理流程有关。以下是具体原因分析: 1. dB与线性增益的换算关系 6dB对应的理论线性增益应为&…...
MySQL 知识小结(一)
一、my.cnf配置详解 我们知道安装MySQL有两种方式来安装咱们的MySQL数据库,分别是二进制安装编译数据库或者使用三方yum来进行安装,第三方yum的安装相对于二进制压缩包的安装更快捷,但是文件存放起来数据比较冗余,用二进制能够更好管理咱们M…...
Linux nano命令的基本使用
参考资料 GNU nanoを使いこなすnano基础 目录 一. 简介二. 文件打开2.1 普通方式打开文件2.2 只读方式打开文件 三. 文件查看3.1 打开文件时,显示行号3.2 翻页查看 四. 文件编辑4.1 Ctrl K 复制 和 Ctrl U 粘贴4.2 Alt/Esc U 撤回 五. 文件保存与退出5.1 Ctrl …...
【MATLAB代码】基于最大相关熵准则(MCC)的三维鲁棒卡尔曼滤波算法(MCC-KF),附源代码|订阅专栏后可直接查看
文章所述的代码实现了基于最大相关熵准则(MCC)的三维鲁棒卡尔曼滤波算法(MCC-KF),针对传感器观测数据中存在的脉冲型异常噪声问题,通过非线性加权机制提升滤波器的抗干扰能力。代码通过对比传统KF与MCC-KF在含异常值场景下的表现,验证了后者在状态估计鲁棒性方面的显著优…...
Python 高效图像帧提取与视频编码:实战指南
Python 高效图像帧提取与视频编码:实战指南 在音视频处理领域,图像帧提取与视频编码是基础但极具挑战性的任务。Python 结合强大的第三方库(如 OpenCV、FFmpeg、PyAV),可以高效处理视频流,实现快速帧提取、压缩编码等关键功能。本文将深入介绍如何优化这些流程,提高处理…...
Kubernetes 节点自动伸缩(Cluster Autoscaler)原理与实践
在 Kubernetes 集群中,如何在保障应用高可用的同时有效地管理资源,一直是运维人员和开发者关注的重点。随着微服务架构的普及,集群内各个服务的负载波动日趋明显,传统的手动扩缩容方式已无法满足实时性和弹性需求。 Cluster Auto…...
Linux 下 DMA 内存映射浅析
序 系统 I/O 设备驱动程序通常调用其特定子系统的接口为 DMA 分配内存,但最终会调到 DMA 子系统的dma_alloc_coherent()/dma_alloc_attrs() 等接口。 关于 dma_alloc_coherent 接口详细的代码讲解、调用流程,可以参考这篇文章,我觉得写的非常…...
