什么是宽表数据库-数据库-优劣势有哪些-宽表 (宽表的概念)

教程大全 2025-07-15 15:29:01 浏览次

宽表数据库是一种用于存储大量数据的数据库，其特点是能够存储非常大的数据表并支持复杂查询。它由列式存储和分布式结构组成，能够存储数以百万计的行数和数以千计的列数。

优势：

1. 支持大规模存储：宽表数据库是针对大规模数据处理而设计的，它的存储能力高达千万甚至亿级别的记录。

2. 处理速度快：宽表数据库使用列存储技术，可以支持高效的数据压缩和归档，加快数据的读取和查询速度。

3. 可扩展性强：宽表数据库具有良好的扩展性，可以实现集群式的存储和负载均衡技术，适应高并发的数据处理环境。

4. 支持复杂查询：宽表数据库可以支持多种复杂的查询方式，包括多层嵌套查询、关联查询、分组查询等。

5. 高可靠性和稳定性：宽表数据库可以实现数据备份和恢复功能，同时支持高可用和容错性能，确保数据的安全和稳定性。

劣势：

1. 技术门槛高：宽表数据库的设计和使用需要较高的技术门槛，需要专业的技术人才进行维护和操作。

2. 成本高昂：宽表数据库需要大量硬件和软件资源来支持其存储和计算需求，成本较高。

3. 使用复杂：宽表数据库需要对数据及其存储方式有深刻的理解，操作复杂，需要较高的使用门槛。

4. 不适合小规模数据存储：相对于小型数据存储来说，使用宽表数据库的成本相对较高，而且如此庞大的数据集可能不适合处理小规模的数据。

5. 不适合实时处理：宽表数据库的处理特点和处理方式适合于大量数据和复杂查询，而不适合要求数据实时处理的场景。

宽表数据库作为一种大规模数据存储和处理方式，具有一定的优势和局限性。在实际使用中需要根据自身的需求进行权衡和选择。对于批量的数据加载、复杂的查询和高容错、高可用性的场景，宽表数据库是一个值得存在的选择。

相关问题拓展阅读：

BI 不是可以拖拉拽取数吗？为什么还要 SQL 取数 ? | 专家视角

36氪企服点评专家团——吕品

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BI 工具不是可以直接拖拉拽取数吗？为什么还要写 SQL 取数 ? 这是很多初次接触商业智能 BI 的朋友会提到的一个问题，因为在他们接触到一些 BI 市场或者产品宣传的时候，很多人就是这么来介绍BI 的。

简单来说，这个问题背后的逻辑等同于：

拿着碗和筷子不是可以直接吃饭吗？为什么还要自己动手做饭？有没有想过，即使是直接吃饭，饭总是要有人来做的吧，无论这个人是自己还是别人，“做饭”这个过程并不会少帆宏。

所以，从这个问题背后能看出来还是有很多人对于 BI 的理解还是存在一定的误区，我们可以从以下这几个角度来分析讲解一下。

可视化 BI

很多人对于 BI 的印象就停留在数据的可视化图表，但可视化图表只是 BI 的最终呈现，可视化的拖拉拽并不是 BI 的全部。

一个完整的商业智能 BI 解决的应该是端到端（ End to End ) 的问题，需要从各个业务系统的数据源取数，通过 ETL （ Extract 抽取、Transformation 转换、Loading 加载）的过程

将要分析的数据从规范的不可分析的、或不规范不可分析的数据最终变为规范的、可分析的形式

，最终通过 BI 可视化拖拉拽的方式将数据进行有效的、带有逻辑性的组织形成可视化分析报表。

派可数据大屏可视化分析

而大部分的 BI 工具如果重在强调前端可视化的能力，这类 BI 工具的定位就是解决数据可视化分析展现的问题，属于 BI 前端可视化报表工具，但并不能代表 BI 的全部。

如何形象的理解 BI

如果把 BI 可视化实现的过程比作到餐厅出菜的过程，那就是：

数据源环节 vs 菜市场

从各个业务系统取数

—— 按照餐厅营业需求准备所需菜品的原材料，就需要到各个市场买菜。不同的业务系统对应不同的菜市场，不同的菜市场有不同的摊位对应的就是业务系统数据库中不同的数据表。摊位上的菜就可以理解为数据表中的数据，要分析什么就取什么样的基础数据。

数据仓库 vs 后厨仓库

数据仓库环节

—— 从各个市场买回来的菜堆在哪里呢？后厨仓库。有的菜是今天要用的，有的菜是明天要用的，所以先买回来堆起来。从各个系统抽取上来的数据也是如此，这些数据有的来源于 Oracle 系统，有的来源于 MySQL 或者 SQL Server，按照分析需求从不同的数据库抽取之后放到自己的数据仓库中集中管理起来。

ETL 过程

—— 厨师做个猪肉炖粉条不可能把整扇猪肉、一颗一颗的大白菜扔到锅里，一定是猪肉切片，大白菜去除坏掉的叶子，菜该切切，态裤册肉该剁剁剁。同时，还会备好一些辅助的佐料等原材料，最后把所有的原材料放到操作台上，这个就是备菜（择菜、洗菜、切菜）的过程。

数据也是如此，把数据从各个业务系统先

抽取（ Extract ）

上来，等同于把放在不同仓库格子的菜拿过来。数据要做

转换（ Transformation ）

，比如一些脏数据的处理、格式的转换、数据计算口径的统一、指标的计算等等，就如同洗菜、择菜、切菜的过程。最后将处理之后的数据按照一定的模型或者格式

加载（ Loading ）

到指定的可被前端调用的数据表中，就如同把所有备好的菜放到一起准备下锅。

报表可视化 Reporting vs 上菜

Reporting 报表可视化就是最后的呈现，也通常视为 BI 的前端，所以也叫做 BI 前端可视化。用户需要什么样的可视化报表，就如同用户点菜一样可以高度定制化，前提是基于已有的原材料（数据）。

派可数据大屏可视纯洞化分析

所以，大家可以看到从业务系统数据取数到最后的报表呈现实际上经历了很多的阶段。

在商业智能 BI 开发过程中，80% 的时间在处理底层数据（跑菜市场、买菜、运菜、择菜、洗菜、切菜到备好菜），20% 的时间在做可视化分析报表（做菜）。

底层数据的处理重点就是 ETL 过程，而实现 ETL 过程的主要方式就是通过 ETL 工具（例如：Kettle、Informatica、Pentaho、IBM>香港服务器首选树叶云，2H2G首月10元开通。树叶云（www.IDC.Net）提供简单好用，价格厚道的香港/美国云服务器和独立服务器。IDC+ISP+ICP资质。ARIN和APNIC会员。成熟技术团队15年行业经验。

sql-2000中的索引是什么意思？

可以利用索引快速访问数据库表中的特定信息。索引是对数据库表中一个或多个列（例如，employee 表的姓氏 (lname) 列）的值进行排序的结构。如果想按特定职员的姓来查找他或她，则与在表中搜索所有的行相比，索引有助于更快地获取信息。索引提供指针以指向存储在表中指定列的数据值，然后根据指定的排序次序排列这些指针。数据库使用索引的方式与使用书的目录很相似：通过搜索索引找到特定的值，然后跟随指针到达包含该值的行。在数据库关系图中，可以为选定的表创建、编辑或删除索引/键属性页中的每个索引类型。当保存附加在此索引上的表或包含此表的数据库关系图时，索引同时被保存。有关详细信息，请参见创建索引。通常情况下，只有当经常查询索引列中的数据时，才需要在表上创建索引。索引将占用磁盘空间，并且降低添加、删除和更新行的速度。不过在多数情况下，索引所带来的数据检索速度的优势大大超过它的不足之处。然而，如果应用程序非常频繁地更新数据，或磁盘空间有限，那么最好限制索引的数量。 1.确定数据表的操作是大量的查询还是大量的增删操作，以此确定使用索引的数目，较多增删操作应严格限制索引数目，如果是较多查询可以适当增加索引数目。 2.尝试建立索引来帮助查询。检查自己的SQL语句，为在WHERE子句中出现的字段建立索引。使查询引擎快速的定位到指定条件。 3.尝试建立一些复合索引来进一步提高系统性能（修改复合索引将消耗更多的时间，且占磁盘空间）4.对小型表(记录少)建立索引可能反而影响性能，因为此时对表扫描操作效率更高。（查询优化器不能智能处理）5.避免对具有较少值的字段建立索引（如性别）6.避免选择具有大型数据类型的列作为索引。

在结构化查询语言中，根据对数据库不同的操作，结构化查询语言分为哪几种？分别执行哪些操作？举例说明。

SQL可分为5类：l 查询语句用于检索数据库表中存储的行。可以使用SQL的SELECT语句编写查询语句。 l 数据操纵语言(Data Manipulation Language, DML)语句用于修改表的内容。 DML语句有三种，分别为Insert,update,Delete。 l 数据定义语言（Data Definition Language, DLL）语句用于定义构成数据库的数据结构，例如表。 DLL语句有5种基本类型：分别为Create 创建数据库结构。 Alter 修改数据库结构。 Drop 删除数据库结构。 Rename 更改表名。 Truncate 删除表的全部内容。 l 事务控制语句（Transaction Control, TC）语句用于将对行所作的修改永久性的存储到表中，或者取消这些修改操作。 TC语句共有3种：Commit 永久性的保存对行所作的修改。 Rollback 取消对行所作的修改。 SavePoint 设置一个“保存点”，可以将对行所作的修改回滚到此处。 l 数据控制语言（Data Control Language, DCL）语句用于修改数据库结构的操作权限。 DCL语句有两种：Grant 授予其他用户对数据库结构（例如表）的访问权限。 REVOKE 防治其他用户访问数据库结构（例如表）。（注：使用SQL*PLUS调用文件的方法为，@C:\SQL\store_）