データベース レベルでは、ナロー テーブルとは何ですか? ワイドテーブルとは何ですか？
データベースでは、ナロー テーブルとワイド テーブルという 2 つの設計概念があり、それぞれ列が少ないテーブルと列が多いテーブルを指します。
狭いテーブルとは、主キーや少数の属性など、少数の列のみを含むテーブルです。この設計アイデアは、単一のビジネス シナリオでデータ ストレージとアクセスの問題を解決するために使用され、それによってクエリ効率が向上し、ストレージ スペースが削減されます。通常、OLTP (Online Transaction Processing) などのオンライン トランザクション処理システムに適用されます。リレーショナル データベースのほとんどのテーブルは幅の狭いテーブルです。
対照的に、ワイド テーブルとは、多数の列を含むテーブルです。これらの列はさまざまなソースから取得することができ、さまざまな集計データや要約データなどが含まれる場合があります。ワイド テーブルは、分析やマイニングなどの複雑なクエリをサポートするために長いデータを保存するために使用され、通常は OLAP (オンライン分析処理) などのオンライン分析処理システムに適用されます。ワイド テーブルはより包括的で詳細なデータを提供できますが、同時に、クエリ効率の低下などの問題を含む、ある程度の複雑さももたらします。
ナロー テーブルとワイド テーブルの選択は、特定のビジネス要件とデータ処理シナリオによって異なります。実際の状況に応じて評価、設計、最適化する必要があります。
広いテーブルはどんな問題を解決しますか?
幅の広いテーブルは、複数のデータ属性の同時取得、データ分析、データ マイニングを必要とするいくつかの問題を解決できます。広いテーブルには、さまざまなディメンション、時間範囲、集計された統計の履歴データなど、狭いテーブルよりも多くの関連情報が含まれる場合があります。この情報は、分析タスクや予測タスクに非常に役立ちます。同時に、幅の広いテーブルにより、複数のテーブル間のデータの検索や結合などの操作が削減され、クエリと取得のプロセスが簡素化され、データのアクセス性と信頼性が向上し、OLAP やデータ マイニング操作などの高度なデータ処理を簡単にサポートできます。ただし、幅の広いテーブルでは、クエリのパフォーマンスとストレージ領域にいくつかの課題が生じるため、特定の条件に従って最適化およびバランスをとる必要があることに注意してください。
やっと
簡単に言うと、幅の広いテーブルは 1 つのテーブルを通じてすべての情報を保持しますが、幅の狭いテーブルは複数のテーブルを通じて情報を保持します。もちろん、シナリオに応じてさらに利点と欠点があり、主要なビッグ データは幅の広いテーブルで実装されますが、従来のリレーショナル データのテーブルは狭いです。