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ODS 设计方案 1. 目标 建立一个统一的、实时的操作性数据存储平台，用于支持业务系统的实时查询和分析。 提高数据质量和一致性，消除数据冗余。 为数据仓库和数据湖提供高质量的源数据。 2. 数据源 业务系统数据库 (例如：CRM、ERP、OA) 日志文件 第三方数据源 3. 数据模型 采用星型模型或雪花模型设计。 明确维度和事实表，并定义相关指标。 确保数据模型的可扩展性和灵活性。 4. 技术选型 Hadoop 生态系统 (HDFS, Hive, Spark) 云原生数据仓库 (Snowflake, BigQuery) MPP 数据库 (Greenplum, Vertica)

Query Store 的历史查询追踪功能，挺适合平时调优时排查“突然变慢”的老查询。SQL Server 2019 里的Query Store，有点像数据库的“黑匣子”，能自动记录每次查询的执行计划和性能数据。你要是遇到查询突然变慢，直接翻翻历史记录，快就能看到到底是哪次改动惹的祸。性能监控方面也比较给力，不光记录执行次数、耗时，还有资源占用这些细节。你要是维护线上库，想找高频耗时的大查询，它还挺好用。执行计划回退功能也挺实用，一旦侦测到计划回退带来的性能问题，还能帮你自动切回表现版本，省了不少人工排查的时间。Query Store 的配置也蛮灵活，比如可以设置数据保留时间、存储上限，避免吃

本书探讨Web资源分析的方法和技术，深入挖掘超链接、内容以及用户数据，揭示如何有效利用这些数据进行决策和优化。

Web 挖掘，嗯，挺有意思的技术哦！简单来说，它是从 Web 上的各种数据中挖掘出有用的信息。比如，你可以通过网页的文本、链接，甚至用户的浏览行为，来获得一些有价值的见解。这项技术分为三大块：**Web 内容挖掘**、**Web 结构挖掘**和**Web 使用挖掘**。这三者分别从不同的角度理解 Web 数据。内容挖掘，比如从网页的文字中提取信息；结构挖掘，页面之间的链接来评估页面的价值；使用挖掘则是根据用户的行为模式来优化体验。这样做不仅能做搜索引擎优化、个性化推荐，还能提升用户体验。如果你对大数据感兴趣，这个领域蛮值得深入研究的。

想找个轻量级的 JSON 存储方案？json-store是你需要的东西。它将 JSON 文档存储在文件系统中，模拟 NoSQL 数据库的查询功能。你可以把多个 JSON 对象放进不同的商店，也能将它们集中到一个商店。最棒的是，它不会像传统数据库一样占用大量内存，文档时也不会一次性加载所有数据，减少了内存开销。如果你对存储的表现有要求，可以自定义适配器将文件存储在光盘、云端、内存甚至 zip 中。比如，创建一个Config对象并设置适配器：$config = new Store\Config(); $config->setAdapter(new Local('some/path/persons'

RDF 三元组的图存储功能，DB2 的支持做得还挺到位。你要结构混杂、模式不统一的数据，用它就比较顺手了。是它的 SPARQL 查询，写法简单，查询跨数据源也没太大压力。 DB2 NoSQL Graph Store的RDF 支持，适合那种多来源数据整合的场景。以前要么拼接 SQL，要么靠定制代码，现在有标准化的语义查询方式，查询关系也方便多了。 三元组模型蛮有意思，它把数据拆成Subject-Predicate-Object三部分，类似“谁-干了什么-对象是谁”。比如张三 teaches 数据库课，转换成 RDF 后就能统一，还能关联更多信息。 查询用的是 SPARQL 语法，写起来像结构化版

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为了增强ToFile模块的功能，可以实现自定义动态文件名和元数据变量的存储，同时支持自动版本控制。这意味着，基于输入的文件名版本，系统能够自动进行版本化管理，还可以存储参数化的元数据。然而，需要注意的是，该模块仅支持基于阵列的存储，不适用于时间序列数据，且只继承采样时间而不支持抽取功能。

PostgreSQL 的实用技巧整理得还挺全的，尤其是那部分事务和函数定义，蛮适合平时项目里用来封装业务逻辑。文里的代码都能直接拿来跑，语法也清晰。对刚上手 Postgres 或者想写得更地道的开发者来说，真是个不错的资源。尤其像pg_dump和pg_restore的用法，实际部署时经常要用到。