常見反范式化處理方式有:
1. 增加重復(fù)組(repeating groups)
2. 預(yù)關(guān)聯(lián)(pre-joins)
3. 派生字段
4. 建立匯總表或臨時表
5. 表拆分(水平拆分或者垂直拆分)
反范式化會帶來如下的影響:
1. 并非對所有處理過程都能帶來性能提升,有些負(fù)面影響需要綜合考慮進(jìn)行平衡。
2. 反范式會降低數(shù)據(jù)模型的靈活性。
3. 帶來數(shù)據(jù)不一致的風(fēng)險。
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常見反范式化處理方式有:
1. 增加重復(fù)組(repeating groups)
2. 預(yù)關(guān)聯(lián)(pre-joins)
3. 派生字段
4. 建立匯總表或臨時表
5. 表拆分(水平拆分或者垂直拆分)
反范式化會帶來如下的影響:
1. 并非對所有處理過程都能帶來性能提升,有些負(fù)面影響需要綜合考慮進(jìn)行平衡。
2. 反范式會降低數(shù)據(jù)模型的靈活性。
3. 帶來數(shù)據(jù)不一致的風(fēng)險。