Სარჩევი:
ვიდეო: რატომ ხდის სვეტებზე ორიენტირებული მონაცემთა საცავი უფრო სწრაფად წვდომას დისკებზე, ვიდრე მწკრივზე ორიენტირებული მონაცემთა შენახვა?
2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49
სვეტზე ორიენტირებული მონაცემთა ბაზები (აგრეთვე სვეტოვანი მონაცემთა ბაზები) არიან უფრო შესაფერისია ანალიტიკური დატვირთვისთვის, რადგან მონაცემები ფორმატი ( სვეტი ფორმატი) ექვემდებარება თავს უფრო სწრაფად შეკითხვის დამუშავება - სკანირება, აგრეგაცია და ა.შ. მეორეს მხრივ, მწკრივზე ორიენტირებული მონაცემთა ბაზები ინახავს ერთს რიგი (და ეს ყველაფერი სვეტები ) მომიჯნავედ.
ასევე უნდა იცოდეთ, რატომ არის სვეტებზე ორიენტირებული მონაცემთა ბაზები უფრო სწრაფი?
სვეტიანი მონაცემთა ბაზა არის უფრო სწრაფად და უფრო ეფექტური ვიდრე ტრადიციული მონაცემთა ბაზა რადგან მონაცემთა შენახვა არის სვეტები ვიდრე რიგებით. სვეტებზე ორიენტირებული მონაცემთა ბაზები აქვს უფრო სწრაფად შეკითხვის შესრულება, რადგან სვეტი დიზაინი ინახავს მონაცემებს ერთმანეთთან უფრო ახლოს, რაც ამცირებს ძიების დროს.
შეიძლება ასევე იკითხოთ, რა განსხვავებაა სვეტზე ორიენტირებულ და მწკრივზე ორიენტირებულ მონაცემთა ბაზას შორის? მწკრივზე ორიენტირებული მონაცემთა ბაზები არიან მონაცემთა ბაზები რომელიც აწყობს მონაცემებს ჩანაწერების მიხედვით, ინახავს ყველა მონაცემს ერთად ჩაწერეთ ერთმანეთის გვერდით in მეხსიერება. სვეტებზე ორიენტირებული მონაცემთა ბაზები არიან მონაცემთა ბაზები რომელიც აწესრიგებს მონაცემებს ველების მიხედვით, ინახავს ყველა მონაცემს ერთად ველი ერთმანეთის გვერდით in მეხსიერება.
ასევე იკითხა, რა არის მონაცემთა შენახვის ძირითადი უპირატესობები სვეტებზე ორიენტირებულ საცავში?
პირველ რიგში, მოდით აღმოვაჩინოთ სვეტებზე ორიენტირებული მონაცემთა ბაზების ძირითადი სარგებელი:
- მაღალი წარმადობა აგრეგაციის მოთხოვნებზე (როგორიცაა COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX)
- მონაცემთა მაღალეფექტური შეკუმშვა და/ან დაყოფა.
- ნამდვილი მასშტაბურობა და მონაცემთა სწრაფი ჩატვირთვა დიდი მონაცემებისთვის.
- ხელმისაწვდომია მრავალი 3-ისთვისrd party BI ანალიტიკური ინსტრუმენტები.
რისთვის არის კარგი სვეტოვანი მონაცემთა ბაზები?
Შეჯამება, სვეტოვანი მონაცემთა ბაზები არიან კარგია : მოთხოვნები, რომლებიც მოიცავს მხოლოდ რამდენიმე სვეტს. აგრეგაციის მოთხოვნები მონაცემთა დიდი რაოდენობით. სვეტის შეკუმშვა.
გირჩევთ:
რატომ არის ბრტყელი მონაცემთა ბაზა ნაკლებად ეფექტური ვიდრე რელაციური მონაცემთა ბაზა?
ერთი ბრტყელი ფაილის ცხრილი სასარგებლოა შეზღუდული რაოდენობის მონაცემების ჩასაწერად. მაგრამ დიდი ბრტყელი ფაილის მონაცემთა ბაზა შეიძლება იყოს არაეფექტური, რადგან ის უფრო მეტ ადგილს და მეხსიერებას იკავებს, ვიდრე რელაციური მონაცემთა ბაზა. ის ასევე მოითხოვს ახალი მონაცემების დამატებას ყოველ ჯერზე, როდესაც თქვენ შეიყვანთ ახალ ჩანაწერს, ხოლო რელაციური მონაცემთა ბაზა არა
რატომ მუშაობს პითონის კოდი უფრო სწრაფად ფუნქციაში?
ზოგადად დადგინდა, რომ ლოკალური ცვლადების შენახვა უფრო სწრაფია, ვიდრე გლობალური ცვლადები პითონის ფუნქციაში. ეს შეიძლება აიხსნას როგორც ქვემოთ. გარდა ადგილობრივი/გლობალური ცვლადი შენახვის დროისა, opcode პროგნოზირება აჩქარებს ფუნქციას
USB უფრო სწრაფად იტენება, ვიდრე განყოფილება?
ჩვეულებრივ USB პორტს შეუძლია ნებისმიერ დროს მიაწოდოს მაქსიმუმ 500 მილიამპერიანი ელექტრული დენა. ამიტომ, მოწყობილობის დატენვა კედლის განყოფილებიდან უფრო სწრაფია, ვიდრე USB პორტიდან
რატომ არის შენახული პროცედურები უფრო სწრაფად?
თქვენი განცხადება, რომ შენახული პროცედურები უფრო სწრაფია, ვიდრე SQL მოთხოვნები, მხოლოდ ნაწილობრივ შეესაბამება სიმართლეს. ასე რომ, თუ კვლავ გამოიძახებთ შენახულ პროცედურას, SQL ძრავა ჯერ ეძებს შეკითხვის გეგმების სიას და თუ იპოვის შესატყვისს, იყენებს ოპტიმიზებულ გეგმას
არის თუ არა ჯვრის გამოყენება უფრო სწრაფად, ვიდრე შიდა შეერთება?
მიუხედავად იმისა, რომ მოთხოვნების უმეტესობა, რომლებიც იყენებს CROSS APPLY-ს, შეიძლება გადაიწეროს შიდა შეერთების გამოყენებით, CROSS APPLY-ს შეუძლია გამოიტანოს უკეთესი შესრულების გეგმა და უკეთესი შესრულება, რადგან მას შეუძლია შეზღუდოს შეერთების ნაკრები ჯერ კიდევ შეერთებამდე