MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展 的高性能数据存储解决方案。 MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰 富，最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以 存储比较复杂的数据类型。 Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言， 几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。 MongoDB主要场景如下： 1…
import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Stack; /** * @version v 1.0 * @Author kami * @Date 2020/5/5 */ public class rua006 { public static void main(String[] args) { //说明: //1. 1. 1+((2+3)*4)-5 => 转成 1 2 3 = 4 * + 5 - //2. 因为直接对s…
退化维度的维度表可以被剔除，从而简化维度数据仓库的模式。因为简单的模式比复杂的更容易理解，也有更好的查询性能。 当一个维度没有数据仓库需要的任何数据时就可以退化此维度。需要把退化维度的相关数据迁移到事实表中，然后删除退化的维度。 维度属性也可以存储到事实表中，这种存储到事实表中的维度列被称为“退化维度”。与其他存储在维表中的维度一样 ，退化维度也可以用来进行事实表的过滤查询、实现聚合操作等。那么究竟怎么定义退化维度呢？比如说订单id，这种量级很大的维度，没必要用一张维度表来进行存储，而我们进行数据查询或者数据过滤的…
数据仓库维度模型设计 1 维度建模基本概念 维度模型是数据仓库领域大师Ralph Kimall所倡导，他的《数据仓库工具箱》，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。维度建模以分析决策的需求出发构建模型，构建的数据模型为分析需求服务，因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求，同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。 维度建模是专门应用于分析型数据库、数据仓库、数据集市建模的方法。数据集市可以理解为是一种"小型数据仓库"。 1.1． 事实表 发生在现实世界中的操作型事件，其所产生的可度量数值，存储在事实表中。从最低的…
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稀疏数组是一种压缩后的数组，把具有不同值的元素的行列及值记录在一个小规模的数组中，从而缩小程序的规模 原数组中存在大量的无效数据，占据了大量的存储空间，真正有用的数据却少之又少 压缩存储可以节省存储空间以避免资源的不必要的浪费，在数据序列化到磁盘时，压缩存储可以提高IO效率
