


Bagaimana untuk mereka bentuk struktur jadual MySQL yang dioptimumkan untuk melaksanakan fungsi analisis data?
Bagaimana untuk mereka bentuk struktur jadual MySQL yang dioptimumkan untuk melaksanakan fungsi analisis data?
Abstrak: Dengan peningkatan analisis data, membina struktur jadual pangkalan data yang cekap telah menjadi isu penting yang dihadapi oleh jurutera data. Artikel ini akan memperkenalkan cara mereka bentuk struktur jadual MySQL yang dioptimumkan untuk melaksanakan fungsi analisis data, termasuk penyeragaman jadual, reka bentuk indeks dan pemilihan jenis data. Selain itu, contoh kod khusus akan disediakan untuk membantu pembaca memahami dengan lebih baik.
Kata kunci: MySQL, reka bentuk struktur jadual, analisis data, normalisasi, indeks, jenis data
- Pengenalan
Apabila melakukan analisis data, pilih A yang sesuai struktur jadual pangkalan data adalah sangat penting. Struktur jadual yang dioptimumkan boleh meningkatkan kecekapan pertanyaan, menjimatkan ruang storan dan menjadikan analisis data lebih mudah. Artikel ini akan memperkenalkan cara mereka bentuk struktur jadual MySQL yang dioptimumkan untuk melaksanakan fungsi analisis data. - Normalisasi jadual
Normalization ialah salah satu prinsip penting untuk mereka bentuk struktur jadual pangkalan data. Ia boleh membantu kami menghapuskan lebihan data dan meningkatkan ketekalan dan integriti data. Proses penormalan melibatkan pembahagian jadual kepada jadual berkaitan yang lebih kecil dan mengaitkan jadual ini melalui kunci asing.
Sebagai contoh, kami mempunyai jadual yang mengandungi maklumat pengguna, termasuk ID pengguna, nama pengguna dan alamat e-mel. Untuk normalisasi, kita boleh membahagikan jadual ini kepada dua jadual, satu jadual menyimpan ID pengguna dan nama pengguna, dan jadual lain menyimpan ID pengguna dan alamat e-mel. Kedua-dua jadual berkaitan dengan ID pengguna.
Contoh kod:
CIPTA pengguna JADUAL (
user_id INT PRIMARY KEY,
username VARCHAR(255)#🎜);#🎜🎜 #
BUAT JADUAL e-mel_pengguna (
alamat_emel VARCHAR(255),
KUNCI ASING (id_pengguna) RUJUKAN pengguna(id_pengguna)#🎜;#🎜
Reka bentuk indeks
Indeks ialah cara penting untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan. Reka bentuk indeks yang munasabah boleh mengurangkan kerumitan masa pertanyaan. Apabila mereka bentuk indeks, anda perlu mempertimbangkan kekerapan pertanyaan dan kekerapan kemas kini data.
- Biasanya, kita boleh mencipta indeks untuk lajur yang kerap digunakan untuk mencari dan menapis. Sebagai contoh, dalam jadual yang mengandungi maklumat pesanan, kita boleh membuat indeks pada nombor pesanan, ID pengguna dan lajur tarikh pesanan. Dengan cara ini, apabila kami menanyakan maklumat pesanan berdasarkan nombor pesanan, kecekapan pertanyaan boleh dipertingkatkan dengan ketara.
Contoh kod:
BUAT pesanan JADUAL (
order_id KUNCI UTAMA INT,user_id INT tarikh,#🎜🎜🎜 masa,# pesanan_🎜 //Maklumat lajur lain
);
CIPTA INDEKS idx_order_id PADA pesanan(order_id);
CIPTA INDEX idx_user_id PADA pesanan(user_id_order);#🎜 ON EX_order_IND (tarikh_pesanan);
Pemilihan jenis data
Untuk beberapa data integer yang lebih kecil, anda boleh mempertimbangkan untuk menggunakan jenis data yang lebih kecil semasa mereka bentuk struktur jadual, seperti TINYINT, SMALLINT, dsb. Apabila menyimpan data aksara, anda boleh menggunakan VARCHAR dan bukannya CHAR untuk menjimatkan ruang storan.
- Contoh kod:
-
CIPTA JADUAL produk ( product_id INT PRIMARY KUNCI,
kuantiti INT UNSIGNED
);Ringkasan
Artikel ini memperkenalkan cara mereka bentuk struktur jadual MySQL yang dioptimumkan untuk melaksanakan fungsi analisis data . Termasuk penormalan jadual, reka bentuk indeks dan pemilihan jenis data. Kaedah ini boleh meningkatkan prestasi pangkalan data, mengurangkan penggunaan ruang storan dan menjadikan analisis data lebih mudah. Pembaca boleh memilih kaedah yang sesuai mengikut situasi sebenar mereka.
Rujukan:
[1] Dokumentasi MySQL (2021] Tersedia di: https://dev.mysql.com/doc/refman /. 8.0/ms/innodb-index-types.html [Diakses pada 18 Dis. 2021].
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk mereka bentuk struktur jadual MySQL yang dioptimumkan untuk melaksanakan fungsi analisis data?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Pandas ialah alat analisis data yang berkuasa yang boleh membaca dan memproses pelbagai jenis fail data dengan mudah. Antaranya, fail CSV ialah salah satu daripada format fail data yang paling biasa dan biasa digunakan. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Panda untuk membaca fail CSV dan melakukan analisis data serta memberikan contoh kod khusus. 1. Import perpustakaan yang diperlukan Mula-mula, kita perlu mengimport perpustakaan Pandas dan perpustakaan lain yang berkaitan yang mungkin diperlukan, seperti yang ditunjukkan di bawah: importpandasaspd 2. Baca fail CSV menggunakan Pan

Kaedah analisis data biasa: 1. Kaedah analisis perbandingan 3. Kaedah analisis silang 5. Kaedah analisis sebab dan akibat , Kaedah analisis komponen utama 9. Kaedah analisis serakan 10. Kaedah analisis matriks. Pengenalan terperinci: 1. Kaedah analisis perbandingan: Analisis perbandingan dua atau lebih data untuk mencari perbezaan dan corak 2. Kaedah analisis struktur: Kaedah analisis perbandingan antara setiap bahagian keseluruhan dan keseluruhan; , dsb.

Bagaimana untuk mereka bentuk struktur jadual MySQL yang fleksibel untuk melaksanakan fungsi pengurusan artikel? Apabila membangunkan sistem pengurusan artikel, mereka bentuk struktur jadual pangkalan data adalah bahagian yang sangat penting. Struktur meja yang baik boleh meningkatkan prestasi, kebolehselenggaraan dan fleksibiliti sistem. Artikel ini akan memperkenalkan cara mereka bentuk struktur jadual MySQL yang fleksibel untuk melaksanakan fungsi pengurusan artikel, dan menyediakan contoh kod khusus. Jadual artikel (artikel) Jadual artikel ialah jadual teras sistem pengurusan artikel Ia merekodkan semua maklumat artikel. Berikut adalah contoh ringkasan artikel

Berikutan inventori terakhir "11 Saintis Data Carta Asas Menggunakan 95% Masa", hari ini kami akan membawakan kepada anda 11 pengedaran asas yang digunakan oleh saintis data 95% daripada masa. Menguasai pengedaran ini membantu kami memahami sifat data dengan lebih mendalam dan membuat inferens dan ramalan yang lebih tepat semasa analisis data dan membuat keputusan. 1. Taburan Normal Taburan Normal, juga dikenali sebagai Taburan Gaussian, ialah taburan kebarangkalian berterusan. Ia mempunyai lengkung berbentuk loceng simetri dengan min (μ) sebagai pusat dan sisihan piawai (σ) sebagai lebar. Taburan normal mempunyai nilai aplikasi penting dalam banyak bidang seperti statistik, teori kebarangkalian, dan kejuruteraan.

Dalam masyarakat pintar hari ini, pembelajaran mesin dan analisis data merupakan alat yang sangat diperlukan yang boleh membantu orang ramai memahami dan menggunakan sejumlah besar data dengan lebih baik. Dalam bidang ini, bahasa Go juga telah menjadi bahasa pengaturcaraan yang telah menarik perhatian ramai. Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan bahasa Go untuk pembelajaran mesin dan analisis data. 1. Ekosistem pembelajaran mesin bahasa Go tidak sekaya Python dan R. Walau bagaimanapun, apabila semakin ramai orang mula menggunakannya, beberapa perpustakaan dan rangka kerja pembelajaran mesin

Cara menggunakan antara muka ECharts dan PHP untuk melaksanakan analisis data dan ramalan carta statistik Analisis dan ramalan data memainkan peranan penting dalam pelbagai bidang. Ia boleh membantu kami memahami arah aliran dan corak data dan menyediakan rujukan untuk keputusan masa hadapan. ECharts ialah perpustakaan visualisasi data sumber terbuka yang menyediakan komponen carta yang kaya dan fleksibel yang boleh memuatkan dan memproses data secara dinamik dengan menggunakan antara muka PHP. Artikel ini akan memperkenalkan kaedah pelaksanaan analisis data carta statistik dan ramalan berdasarkan ECharts dan antara muka php, dan menyediakan

Bagaimana untuk mereka bentuk struktur jadual MySQL berskala untuk melaksanakan fungsi kumpulan? Pembelian kumpulan ialah model beli-belah popular yang boleh menarik lebih ramai pengguna untuk mengambil bahagian dalam pembelian dan meningkatkan jualan peniaga. Untuk melaksanakan fungsi pembelian kumpulan, kita perlu mereka bentuk struktur jadual MySQL yang boleh diperluaskan yang boleh menyimpan maklumat tentang pengguna, aktiviti pembelian kumpulan dan pesanan pembelian kumpulan. Artikel ini akan memperkenalkan secara terperinci cara mereka bentuk skema pangkalan data ini, dengan kod sampel. Langkah 1: Buat jadual pengguna Jadual pengguna digunakan untuk menyimpan maklumat asas pengguna, termasuk ID pengguna, nama, nombor telefon, dll.

1. Dalam pelajaran ini, kami akan menerangkan analisis data Excel bersepadu Kami akan melengkapkannya melalui kes Buka bahan kursus dan klik pada sel E2 untuk memasukkan formula. 2. Kami kemudian memilih sel E53 untuk mengira semua data berikut. 3. Kemudian kita klik pada sel F2, dan kemudian kita masukkan formula untuk mengiranya Begitu juga, menyeret ke bawah boleh mengira nilai yang kita mahu. 4. Kami memilih sel G2, klik tab Data, klik Pengesahan Data, pilih dan sahkan. 5. Mari kita gunakan kaedah yang sama untuk mengisi secara automatik sel di bawah yang perlu dikira. 6. Seterusnya, kami mengira gaji sebenar dan pilih sel H2 untuk memasukkan formula. 7. Kemudian kita klik pada menu drop-down nilai untuk klik pada nombor lain.
