mysql建多维度的表应该怎么弄啊?

MySQL分库分表,一般只能按照一个维度进行查询.

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以订单表为例, 按照用户ID mod 64 分成 64个数据库.

按照用户的维度查询很快,因为最终的查询落在一台服务器上.

但是如果按照商户的维度查询,则代价非常高.

需要查询全部64台服务器.

在分页的情况下,更加恶化.

比如某个商户查询第10页的数据(按照订单的创建时间).需要在每台数据库服务器上查询前100条数据,程序收到 64*100 条数据,然后按照订单的创建时间排序,截取排名90-100号的10条记录返回,然后抛弃其余的6390条记录.如果查询的是第100页,第1000页,则对数据库IO,网络,中间件CPU,都是不小的压力.

分库分表之后,为了应对多维度查询,很多情况下会引入冗余.

比如两个集群,一个按照用户ID分库分表,另外一个按照商户ID分库分表.

这样多维度查询的时候,各查各的.

但是有几个问题,一样不好解决.

比如,

每扩展一个维度,就需要引入一个集群.

集群间的数据,如何保证一致性.

冗余占用大量磁盘空间.

从朋友那里看到的订单表结构.做冗余会占用大量的磁盘空间.

create table TS_ORDER

(

ORDER_ID NUMBER(8) not null,

SN VARCHAR2(50),

MEMBER_ID NUMBER(8),

STATUS NUMBER(2),

PAY_STATUS NUMBER(2),

SHIP_STATUS NUMBER(2),

SHIPPING_ID NUMBER(8),

SHIPPING_TYPE VARCHAR2(255),

SHIPPING_AREA VARCHAR2(255),

PAYMENT_ID NUMBER(8),

PAYMENT_NAME VARCHAR2(50),

PAYMENT_TYPE VARCHAR2(50),

mysql怎么建立数据表里面的数据表

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `teacher` (

`id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'tesacherID',

`name` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '''''' COMMENT 'tesacherName',

`age` int(10) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT 'teacherAge',

PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='teacherInfo' AUTO_INCREMENT=1 ;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `student` (

`id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'studentID',

`t_id` int(10) NOT NULL COMMENT 'teacherID',

`name` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '''''' COMMENT 'studentName',

`age` int(10) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT 'studentAge',

PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='studentInfo' AUTO_INCREMENT=1 ;

以上是创建的表结构 看不懂就在phpmyadmin里sql栏执行一下以上sql 就能看到了

teacher表 老师的信息 包括姓名和年龄 已经备注

student表 分别对应学生id t_id是老师的ID,就是这个学生的老师在老师表里的ID填进这里 学生的姓名,年龄

你说的数据表中的数据表 指的是关联表的对应关系

mysql如何根据er图创建二维表

使用数据透视表和数据透视图向导即可创建。mysql的er图创建二维表使用ER图设计数据库数据库实体联系模型与关系模型。

维表join

topic为order中数据格式

order_detail表ddl

order_detail表数据

流表：创建data source去消费kafka中topic数据（此处创建了流对应的视图，简化后边join操作的sql书写。sql写法和阿里云的写法完全一致）

此处kafka地址为虚拟机集群地址（三台节点的集群）

维表：创建mysql维表

流表join维表，并打印输出信息

1.flink任务进行维表join操作时，会将当前维表的数据都加载到flink内部(内存或磁盘)。那么当维表的数据十分庞大时，维表全量数据都加载到flink内部可能导致flink任务无法进行或者join操作十分缓慢。(解决方案：使用LRU最少使用缓存淘汰算法。能够保证flink内部保存的维表数据是最新和使用最多的数据，旧数据或者未被使用到的数据都会被淘汰，大大减少flink缓存压力)

更多解决方案见

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