什么是数据库宽表

1. 什么是数据库表

表结构就是定义一个表的字段、类型、主键、外键、索引，这些基本的属性组成了数据库的表结构

例如：

create table student （

idintprimarykey,

name varchar,

sex varchar,

age varchar）

id、name、sex这些就是字段，intvarchar就是数据类型，primarykey为设置主键。

数据库是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合，可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、查询、更新、删除等操作。

数据库是存放数据的仓库。它的存储空间很大，可以存放百万条、千万条、上亿条数据。但是数据库并不是随意地将数据进行存放，是有一定的规则的，否则查询的效率会很低。当今世界是一个充满着数据的互联网世界，充斥着大量的数据。即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多，比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据，图像、音乐、声音都是数据。

(1)什么是数据库宽表扩展阅读：

数据库管理系统其防护手段主要有以下八点：

1、使用正版数据库管理系统并及时安装相关补丁。

2、做好用户账户管理，禁用默认超级管理员账户或者为超级管理员账户设置复杂密码；为应用程序分别分配专用账户进行访问；设置用户登录时间及登录失败次数限制， 防止暴力破解用户密码。

3、分配用户访问权限时，坚持最小权限分配原则，并限制用户只能访问特定数据库，不能同时访问其他数据库。

4、修改数据库默认访问端口，使用防火墙屏蔽掉对 外开放的其他端口，禁止一切外部的端口探测行为。

5、对数据库内存储的重要数据、敏感数据进行加密存储，防止数据库备份或数据文件被盗而造成数据泄露。

6、设置好数据库的备份策略，保证数据库被破坏后能迅速恢复。

7、对数据库内的系统存储过程进行合理管理，禁用掉不必要的存储过程，防止利用存储过程进行数据库探测与攻击。

8、启用数据库审核功能，对数据库进行全面的事件跟踪和日志记录。

参考资料来源：网络-数据库

2. 理解什么是数据库规范化

优点是降低冗余，利于保证数据的一致性和完整性；缺点是过度的规范化，易造成查询和统计时的效率下降，这主要是由于多表连接所造成的问题。适当的反规范化设计可以提高效率，但最好在那些数据不太发生变化的情况下使用。通常情况下，可以从两个方面来判断数据库是否设计的比较规范。一是看看是否拥有大量的窄表，二是宽表的数量是否足够的少。若符合这两个条件，则可以说明这个数据库的规范化水平还是比较高的。当然这是两个泛泛而谈的指标。为了达到数据库设计规范化的要求，一般来说，需要符合以下五个要求。要求一：表中应该避免可为空的列。虽然表中允许空列，但是，空字段是一种比较特殊的数据类型。数据库在处理的时候，需要进行特殊的处理。如此的话，就会增加数据库处理记录的复杂性。当表中有比较多的空字段时，在同等条件下，数据库处理的性能会降低许多。所以，虽然在数据库表设计的时候，允许表中具有空字段，但是，我们应该尽量避免。若确实需要的话，我们可以通过一些折中的方式，来处理这些空字段，让其对数据库性能的影响降低到最少。一是通过设置默认值的形式，来避免空字段的产生。如在一个人事管理系统中，有时候身份证号码字段可能允许为空。因为不是每个人都可以记住自己的身份证号码。而在员工报到的时候，可能身份证没有带在身边。所以，身份证号码字段往往不能及时提供。为此，身份证号码字段可以允许为空，以满足这些特殊情况的需要。但是，在数据库设计的时候，则可以做一些处理。如当用户没有输入内容的时候，则把这个字段的默认值设置为0或者为N/A。以避免空字段的产生。二是若一张表中，允许为空的列比较多，接近表全部列数的三分之一。而且，这些列在大部分情况下，都是可有可无的。若数据库管理员遇到这种情况，笔者建议另外建立一张副表，以保存这些列。然后通过关键字把主表跟这张副表关联起来。将数据存储在两个独立的表中使得主表的设计更为简单，同时也能够满足存储空值信息的需要。要求二：表不应该有重复的值或者列。为了解决这个问题，有多种实现方式。但是，若设计不合理的话在，则会导致重复的值或者列。如我们也可以这么设计，把客户信息、联系人都放入同一张表中。为了解决多个联系人的问题，可以设置第一联系人、第一联系人电话、第二联系人、第二联系人电话等等。若还有第三联系人、第四联系人等等，则往往还需要加入的字段。所以，在数据库设计的时候要尽量避免这种重复的值或者列的产生。笔者建议，若数据库管理员遇到这种情况，可以改变一下策略。如把客户联系人另外设置一张表。然后通过客户ID把供应商信息表跟客户联系人信息表连接起来。也就是说，尽量将重复的值放置到一张独立的表中进行管理。然后通过视图或者其他手段把这些独立的表联系起来。要求三：表中记录应该有一个唯一的标识符。在数据库表设计的时候，数据库管理员应该养成一个好习惯，用一个ID号来唯一的标识行记录，而不要通过名字、编号等字段来对纪录进行区分。每个表都应该有一个ID列，任何两个记录都不可以共享同一个ID值。另外，这个ID值最好有数据库来进行自动管理，而不要把这个任务给前台应用程序。否则的话，很容易产生ID值不统一的情况。要求四：数据库对象要有统一的前缀名。一个比较复杂的应用系统，其对应的数据库表往往以千计。若让数据库管理员看到对象名就了解这个数据库对象所起的作用，恐怕会比较困难。而且在数据库对象引用的时候，数据库管理员也会为不能迅速找到所需要的数据库对象而头疼。其次，表、视图、函数等最好也有统一的前缀。如视图可以用V为前缀，而函数则可以利用F为前缀。如此数据库管理员无论是在日常管理还是对象引用的时候，都能够在最短的时间内找到自己所需要的对象。要求五：尽量只存储单一实体类型的数据。这里将的实体类型跟数据类型不是一回事，要注意区分。这里讲的实体类型是指所需要描述对象的本身。笔者举一个例子，估计大家就可以明白其中的内容了。如现在有一个图书馆里系统，有图书基本信息、作者信息两个实体对象。若用户要把这两个实体对象信息放在同一张表中也是可以的。如可以把表设计成图书名字、图书作者等等。可是如此设计的话，会给后续的维护带来不少的麻烦。遇到这种情况时，笔者建议可以把上面这张表分解成三种独立的表，分别为图书基本信息表、作者基本信息表、图书与作者对应表等等。如此设计以后，以上遇到的所有问题就都引刃而解了。以上五条是在数据库设计时达到规范化水平的基本要求。除了这些另外还有很多细节方面的要求，如数据类型、存储过程等等。而且，数据库规范往往没有技术方面的严格限制，主要依靠数据库管理员日常工作经验的累积。第一范式每个分量不可再分第一范式消除了非主属性对键的部分函数依赖,就是第二范式第二范式消除了任何属性对键的传递依赖,就是第三范式~

3. 理解什么是数据库规范化

优点是降低冗余，利于保证数据的一致性和完整性；
缺点是过度的规范化，易造成查询和统计时的效率下降，这主要是由于多表连接所造成的问题。
适当的反规范化设计可以提高效率，但最好在那些数据不太发生变化的情况下使用。

通常情况下，可以从两个方面来判断数据库是否设计的比较规范。一是看看是否拥有大量的窄表，二是宽表的数量是否足够的少。若符合这两个条件，则可以说明这个数据库的规范化水平还是比较高的。当然这是两个泛泛而谈的指标。为了达到数据库设计规范化的要求，一般来说，需要符合以下五个要求。 要求一：表中应该避免可为空的列。 虽然表中允许空列，但是，空字段是一种比较特殊的数据类型。数据库在处理的时候，需要进行特殊的处理。如此的话，就会增加数据库处理记录的复杂性。当表中有比较多的空字段时，在同等条件下，数据库处理的性能会降低许多。 所以，虽然在数据库表设计的时候，允许表中具有空字段，但是，我们应该尽量避免。若确实需要的话，我们可以通过一些折中的方式，来处理这些空字段，让其对数据库性能的影响降低到最少。 一是通过设置默认值的形式，来避免空字段的产生。如在一个人事管理系统中，有时候身份证号码字段可能允许为空。因为不是每个人都可以记住自己的身份证号码。而在员工报到的时候，可能身份证没有带在身边。所以，身份证号码字段往往不能及时提供。为此，身份证号码字段可以允许为空，以满足这些特殊情况的需要。但是，在数据库设计的时候，则可以做一些处理。如当用户没有输入内容的时候，则把这个字段的默认值设置为0或者为N/A。以避免空字段的产生。 二是若一张表中，允许为空的列比较多，接近表全部列数的三分之一。而且，这些列在大部分情况下，都是可有可无的。若数据库管理员遇到这种情况，笔者建议另外建立一张副表，以保存这些列。然后通过关键字把主表跟这张副表关联起来。将数据存储在两个独立的表中使得主表的设计更为简单，同时也能够满足存储空值信息的需要。 要求二：表不应该有重复的值或者列。 为了解决这个问题，有多种实现方式。但是，若设计不合理的话在，则会导致重复的值或者列。如我们也可以这么设计，把客户信息、联系人都放入同一张表中。为了解决多个联系人的问题，可以设置第一联系人、第一联系人电话、第二联系人、第二联系人电话等等。若还有第三联系人、第四联系人等等，则往往还需要加入更多的字段。 所以，在数据库设计的时候要尽量避免这种重复的值或者列的产生。笔者建议，若数据库管理员遇到这种情况，可以改变一下策略。如把客户联系人另外设置一张表。然后通过客户ID把供应商信息表跟客户联系人信息表连接起来。也就是说，尽量将重复的值放置到一张独立的表中进行管理。然后通过视图或者其他手段把这些独立的表联系起来。 要求三：表中记录应该有一个唯一的标识符。 在数据库表设计的时候，数据库管理员应该养成一个好习惯，用一个ID号来唯一的标识行记录，而不要通过名字、编号等字段来对纪录进行区分。每个表都应该有一个ID列，任何两个记录都不可以共享同一个ID值。另外，这个ID值最好有数据库来进行自动管理，而不要把这个任务给前台应用程序。否则的话，很容易产生ID值不统一的情况。 要求四：数据库对象要有统一的前缀名。 一个比较复杂的应用系统，其对应的数据库表往往以千计。若让数据库管理员看到对象名就了解这个数据库对象所起的作用，恐怕会比较困难。而且在数据库对象引用的时候，数据库管理员也会为不能迅速找到所需要的数据库对象而头疼。 其次，表、视图、函数等最好也有统一的前缀。如视图可以用V为前缀，而函数则可以利用F为前缀。如此数据库管理员无论是在日常管理还是对象引用的时候，都能够在最短的时间内找到自己所需要的对象。 要求五：尽量只存储单一实体类型的数据。 这里将的实体类型跟数据类型不是一回事，要注意区分。这里讲的实体类型是指所需要描述对象的本身。笔者举一个例子，估计大家就可以明白其中的内容了。如现在有一个图书馆里系统，有图书基本信息、作者信息两个实体对象。若用户要把这两个实体对象信息放在同一张表中也是可以的。如可以把表设计成图书名字、图书作者等等。可是如此设计的话，会给后续的维护带来不少的麻烦。 遇到这种情况时，笔者建议可以把上面这张表分解成三种独立的表，分别为图书基本信息表、作者基本信息表、图书与作者对应表等等。如此设计以后，以上遇到的所有问题就都引刃而解了。 以上五条是在数据库设计时达到规范化水平的基本要求。除了这些另外还有很多细节方面的要求，如数据类型、存储过程等等。而且，数据库规范往往没有技术方面的严格限制，主要依靠数据库管理员日常工作经验的累积。
第一范式每个分量不可再分 第一范式消除了非主属性对键的部分函数依赖, 就是第二范式 第二范式消除了任何属性对键的传递依赖, 就是第三范式~

4. 为什么要给数据库分层

（1）为什么要分层

作为一名数据的规划者，我们肯定希望自己的数据能够有秩序地流转，数据的整个生命周期能够清晰明确被设计者和使用者感知到。直观来讲就是如图这般层次清晰、依赖关系直观。

但是，大多数情况下，我们完成的数据体系却是依赖复杂、层级混乱的。如下图，在不知不觉的情况下，我们可能会做出一套表依赖结构混乱，甚至出现循环依赖的数据体系。

因此，我们需要一套行之有效的数据组织和管理方法来让我们的数据体系更有序，这就是谈到的数据分层。数据分层并不能解决所有的数据问题，但是，数据分层却可以给我们带来如下的好处：

1）清晰数据结构： 每一个数据分层都有它的作用域和职责，在使用表的时候能更方便地定位和理解；

2）减少重复开发： 规范数据分层，开发一些通用的中间层数据，能够减少极大的重复计算；

3）统一数据口径： 通过数据分层，提供统一的数据出口，统一对外输出的数据口径；

4 ）复杂问题简单化： 将一个复杂的任务分解成多个步骤来完成，每一层解决特定的问题。

为了满足前面提到好处，通常将数据模型分为三层：数据运营层（ ODS ）、数据仓库层（DW）和数据应用层（APP）。简单来讲，我们可以理解为：ODS层存放的是接入的原始数据，DW层是存放我们要重点设计的数据仓库中间层数据，APP是面向业务定制的应用数据。下面详细介绍这三层的设计。

（2）数据模型的分层

1）源数据层（ODS）

此层数据无任何更改，直接沿用外围系统数据结构和数据，不对外开放；为临时存储层，是接口数据的临时存储区域，为后一步的数据处理做准备。

2）数据仓库层（DW）

也称为细节层，DW 层的数据应该是一致的、准确的、干净的数据，即对源系统数据进行了清洗（去除了杂质）后的数据。

此层可以细分为三层：

明细层DWD（Data Warehouse Detail） ：存储明细数据，此数据是最细粒度的事实数据。该层一般保持和ODS层一样的数据粒度，并且提供一定的数据质量保证。同时，为了提高数据明细层的易用性，该层会采用一些维度退化手法，将维度退化至事实表中，减少事实表和维表的关联。

中间层DWM（Data WareHouse Middle） ：存储中间数据，为数据统计需要创建的中间表数据，此数据一般是对多个维度的聚合数据，此层数据通常来源于DWD层的数据。

业务层DWS（Data WareHouse Service） ：存储宽表数据，此层数据是针对某个业务领域的聚合数据，业务层的数据通常来源与此层，为什么叫宽表，主要是为了业务层的需要在这一层将业务相关的所有数据统一汇集起来进行存储，方便业务层获取。此层数据通常来源与DWD和DWM层的数据。

在实际计算中，如果直接从DWD或者ODS计算出宽表的统计指标，会存在计算量太大并且维度太少的问题，因此一般的做法是，在DWM层先计算出多个小的中间表，然后再拼接成一张DWS的宽表。由于宽和窄的界限不易界定，也可以去掉DWM这一层，只留DWS层，将所有的数据在放在DWS亦可。

3）数据应用层（DA 或 APP）

前端应用直接读取的数据源；根据报表、专题分析的需求而计算生成的数据。

4）维表层（Dimension）

最后补充一个维表层，维表层主要包含两部分数据：

A）高基数维度数据：一般是用户资料表、商品资料表类似的资料表。数据量可能是千万级或者上亿级别。

B）低基数维度数据：一般是配置表，比如枚举值对应的中文含义，或者日期维表。数据量可能是个位数或者几千几万。

（3）问题扩展

数据仓库系统架构

上图系统各部分的执行流程是：

1）确定分析所依赖的源数据。

2）通过ETL将源数据采集到数据仓库。

3）数据按照数据仓库提供的主题结构进行存储。

4）根据各部门的业务分析要求创建数据集市（数据仓库的子集）。

5）决策分析、报表等应用系统从数据仓库查询数据、分析数据。

6）用户通过应用系统查询分析结果、报表。

（4）结合项目中使用

电商网站的数据体系设计，这里针对用户访问日志这一部分数据进行举例说明:

在ODS层中，由于各端的开发团队不同或者各种其它问题，用户的访问日志被分成了好几张表上报到了我们的ODS层。

为了方便大家的使用，我们在DWD层做了一张用户访问行为天表，在这里，我们将PC网页、H5、小程序和原生APP访问日志汇聚到一张表里面，统一字段名，提升数据质量，这样就有了一张可供大家方便使用的明细表了。

在DWM层，我们会从DWD层中选取业务关注的核心维度来做聚合操作，比如只保留人、商品、设备和页面区域维度。类似的，我们这样做很多个DWM的中间表。

然后在DWS层，我们将一个人在整个网站中的行为数据放到一张表中，这就是我们的宽表了，有了这张表，就可以快速满足大部分的通用型业务需求了。

最后，在APP应用层，根据需求从DWS层的一张或者多张表取出数据拼接成一张应用表即可。

5. 什么是数据库什么是表

最佳答案
表结构就是定义一个表的字段、类型、主键、外键、索引，这些基本的属性组成了数据库的表结构
例如：
create
table
student
（
id
int
primarykey,
name
varchar,
sex
v穿龚扁夹壮蝗憋伟铂连archar,
age
varchar）
id、name、sex这些就是字段，int
varchar就是数据类型，primarykey为设置主键

6. 宽表数据库哪家好

Transwarp Hyperbase
Transwarp Hyperbase是星环科技自主研发的实时NoSQL宽表数据库。Hyperbase支持百万级高并发、毫秒级低延时业务需求，可以在普通廉价服务器集群上高效支持企业的高并发精确查询与范围查询、流处理应用、全文搜索以及高并发非结构化数据检索，同时支持以标准SQL为接口的高效数据访问，帮助用户快速开发历史数据查询、业务在线检索等应用你可以统一去知道了解下

7. 什么是数据库什么是表如何建立数据库

数据库就是表的集合，表由字段和记录（表中的一行）组成。
建数据库用：create database 数据库名

8. 什么是数据库报表

数据库报表就是通过对原始数据的分析整合,将结果(表现表式为文字表格图形等回)反馈给企业客户的一种答形式。

这种报表因为能够实时读取数据库，所以每次运行看到的都是最新的统计报表。

数据库软件：它们可以拥有动态变化的数据，但是这类软件一般只会提供，最简单的表格形式来显示数据。

(8)什么是数据库宽表扩展阅读：

当计算机出现之后，人们利用计算机处理数据和界面设计的功能来生成、展示报表。计算机上的报表的主要特点是数据动态化，格式多样化，并且实现报表数据和报表格式的完全分离，用户可以只修改数据，或者只修改格式。

报表分类EXCEL、WORD等编辑软件：它们可以做出很复杂的报表格式，但是由于它们没有定义专门的报表结构来动态的加载报表数据，所有这类软件中的数据都是已经定义好的，静态的，不能动态变化的。它们没有办法实现报表软件的“数据动态化”特性。

9. 数据库中有没有码表这种概念

码表 这只是一个概念，其实就是一个table，根据你定义的内容，你可以说是码表，也可以说是事实表，宽表

10. 什么是数据库什么是表

在关系数据库中，
数据库表是一系列二维数组的集合，用来代表和储存数据对象之间的关系。它由纵向的列和横向的行组成，例如一个有关作者信息的名为 authors 的表中，每个列包含的是所有作者的某个特定类型的信息，比如“姓氏”，而每行则包含了某个特定作者的所有信息：姓、名、住址等等。
对于特定的数据库表，列的数目一般事先固定，各列之间可以由列名来识别。而行的数目可以随时、动态变化，每行通常都可以根据某个（或某几个）列中的数据来识别，称为候选键。够了吧