本篇文章给大家谈谈什么是连表查询，以及为什么不建议联表查询对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。
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多表联动系统怎么做
多表联动系统一般用于实现多个参数的自动控制，例如温度、湿度、气压等参数的控制。实现多表联动系统的方法如下：
1.确定需要控制的参数：根据实际需求，确定需要控制的参数，例如温度、湿度、气压等。
2.选择传感器：选择与所需参数相对应的传感器，并将其安装在相应的位置上，以便能够准确地测量所需参数的值。
3.连接控制器：将传感器连接到控制器上，以便将传感器测量到的信号传输到控制器中。
4.编写控制程序：根据所需参数的关系，编写相应的控制程序，实现多个参数之间的联动控制。例如，根据温度和湿度的关系，控制空调的开关。
5.联动控制：在控制程序的基础上，实现多个参数之间的联动控制。例如，当温度和湿度超过一定范围时，控制空调自动开启或关闭。
6.监测系统运行：运行多表联动系统后，需要对系统进行监测，及时调整参数，确保系统能够正常运行。
需要注意的是，多表联动系统需要根据实际需求进行调整和改进，以适应不同的应用场景和控制要求。
什么是连表查询
连表查询是指在关系型数据库中，通过多张表之间的关联字段进行查询，从而实现跨表查询数据的过程。在实际应用中，很多数据需要存储在不同的表中，因此就需要使用连表查询来获取这些数据。
例如，在一个包含订单和客户信息的数据库中，如果需要查询某个客户的所有订单记录，就需要通过客户ID关联订单表中的客户ID字段，才能得到相关的订单信息。
多表连接查询和多次单表查询哪个效率高为什么
如果数据量小的表，这样的设计意义不大，而且当然是单表速度快。若在大数据量情况下，设计非常有意义。在多表连接中注意数据的条目和外健，避免出行大量冗余数据导致性能下降。下面我以Oracle讲讲数据查询的整个过程技术。
由于数据分布到数据块，在大量数据设计中可以将数据存储于多个数据块，在高并发进程的随机访问的情况下，能有效减少块冲突同样的数据需要更多的数据块来存储，由于数据块的块头元信息大小固定，所以需要更多的空间来存储块头元信息。行长度过大容易导致行连接，从而导致Oracle获取数据块的效率降低，在行长度固定的前提下，单块能够存储更多的数据行，也就意味着Oracle一次I/O能读取更多的数据行。适合连续顺序读或者存放大对象数据（如LOB数据）由于大数据块可以存放更多的索引叶节点信息，容易引起争用，所以大数据块不适合存放索引叶节点信息。
大量数据表的数据库参数设置DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT表示Oracle一次顺序I/O读操作最多能读取的数据块块数。该参数的默认值随操作系统的不同而不同。在全表扫描或者索引快速扫描比较多的系统中（如DSS系统），建议将该值设置得较大。但是DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT参数受操作最大单次I/O大小的限制，大多数操作系统单次读操作的大小不能超过1MB，这也就意味着在8KB数据块大小的情况下，该参数最大值为128。值得一提的是，该参数的大小还会影响OracleCBO对执行计划的评估，如果设成较大值，Oracle的执行计划倾向于全表扫描。当该参数设置为0或者保持默认时，CBO假设全表扫描时最多能连续读取8个数据块。从Oracle11R2开始，DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT的取值算法如下：
db_file_multiblock_read_count=min(1048576/db_block_size,db_cache_size/
(sessions*db_block_size))
注意数据库参数BLOCK_SIZE在设定之后，在数据库生命周期内不可更改。
当执行SELECT语句时，如果在内存里找不到相应的数据，就会从磁盘读取进而缓存至LRU末端（冷端），这个过程就叫物理读。当相应数据已在内存，就会逻辑读。我物理读是磁盘读，逻辑读是内存读；内存读的速度远比磁盘读来得快。
下面将本人大数据分区设计截图，为大家参考学习。
数据仓库和数据库有什么区别
通常情况下基于业务数据库数据分析人员也能完成数据分析需求，但是为什么要建数据仓库？
没有数据仓库时，我们需要直接从业务数据库中取数据来做分析。
业务数据库主要是为业务操作服务的，虽然可以用于分析，但需要很多额度的调整。
一，业务数据库中存在的问题
基于业务数据库来做分析，主要有以下几个问题：结构复杂，数据脏乱，难以理解，历史缺失，数据量大时查询缓慢。
结构复杂
业务数据库通常是根据业务操作的需要进行设计的，遵循3NF范式，尽可能减少数据冗余。这就造成表与表之间关系错综复杂。在分析业务状况时，储存业务数据的表，与储存想要分析的角度表，很可能不会直接关联，而是需要通过多层关联来达到，这为分析增加了很大的复杂度。
数据脏乱
因为业务数据库会接受大量用户的输入，如果业务系统没有做好足够的数据校验，就会产生一些错误数据，比如不合法的身份证号，或者不应存在的Null值，空字符串等。
理解困难
业务数据库中存在大量语义不明的操作代码，比如各种状态的代码，地理位置的代码等等，在不同业务中的同一名词可能还有不同的叫法。
这些情况都是为了方便业务操作和开发而出现的，但却给我们分析数据造成了很大负担。各种操作代码必须要查阅文档，如果操作代码较多，还需要了解储存它的表。同义异名的数据更是需要翻阅多份文档。
缺少历史
出于节约空间的考虑，业务数据库通常不会记录状态流变历史，这就使得某些基于流变历史的分析无法进行。比如想要分析从用户申请到最终放款整个过程中，各个环节的速度和转化率，没有流变历史就很难完成。
大规模查询缓慢
当业务数据量较大时，查询就会变得缓慢。
二，数据仓库解决方案
上面的问题，都可以通过一个建设良好的数据仓库来解决。
业务数据库是面向操作的，主要服务于业务产品和开发。
而数据仓库则是面向分析的，主要服务于我们分析人员。评价数据仓库做的好不好，就看我们分析师用得爽不爽。因此，数据仓库从产品设计开始，就一直是站在分析师的立场上考虑的，致力于解决使用业务数据进行分析带来的种种弊端。
数据仓库解决的问题
结构清晰，简单
数据仓库不需要遵循数据库设计范式，因此在数据模型的设计上有很大自由。
数据模型一般采用星型模型，表分为事实表和维度表两类。
其中事实表位于星星的中心，存储能描述业务状况的各种度量数据。
维度表围绕在事实表的周围，通过外键一对一的形式关联，提供了看待业务状况的不同角度。
星型模型使用方便，易于理解，聚焦于业务。
当我们做数据分析时，首先选定主题，比如分析用户注册情况；其次根据选定的主题找到对应的业务数据源，然后观察业务数据源提供了哪些分析角度，最后根据数据进行分析。
星形模型非常适合这个思路，并且大大简化了这个过程。下面以我们目前的模型来举例。
可复用，易拓展
星型模型不仅便于理解和使用，而且维度表还便于重复使用，维度表中字段易于拓展。
比如日期维度表，不仅可以被不同的事实表是使用，在同一张事实表里也可被复用，比如一个事实表里不同的操作日期，一个商品的订单有创建日期、付款日期、发货日期、退款时间、收货时间等等。
维度表中字段易于扩展，只要保证维度数据的主键不变，直接在维度表里添加新的字段内容即可，添加的新内容只会影响到维度表而已。而且，维度表通常数据量不大，即使完全重新加载也不需要花费多少时间。
数据干净
在ETL过程中会去掉不干净的数据，或者打上标签，使用起来更为方便。
注：由于数据清洗需要建立一定的规则，而目前的工作重心是数据建模和ETL系统设计，没有额外的时间精力设计清洗规则。为了保证数据的完整性，没有在当前的ETL中做清洗。
数据语义化／统一描述
各种状态都可以直接写成具体的值，不再需要使用操作码进行查询，SQL语句更自然，更易理解。
对于部分常用的组合状态，可以合并成一个字段来表示。比如在还款分析中，需要根据还款状态、放款状态／发货状态的组合来筛选出有效的订单，可以直接设置一个订单有效的字段，简化筛选条件。
对于同一含义的数据在不同情境下的表示，也可以统一描述了。比如对于放款日期的描述，在产品是消费贷时，指的是发货的日期，产品是现金贷时，指的是放款给用户的日期。这两个日期都是表示放款日期，就可以统一起来，同样也简化了筛选条件。
保存历史
数据仓库可通过拉链表的形式来记录业务状态变化，甚至可以设计专用的事实表来记录。只要有历史分析的需要，就可以去实现。
高速查询
数据仓库本身并不提供高速查询功能。只是由于其简单的星形结构，比业务数据库的复杂查询在速度上更有优势。如果仍然采用传统的关系型数据库来储存数据。在数据量上规模之后，同样也会遇到查询缓慢的问题。
但是，使用Hive来储存数据，再使用基于Hive构建的多维查询引擎Kylin，把星型模型下所有可能的查询方案的结果都保存起来，用空间换时间，就可以做到高速查询，对大规模查询的耗时可以缩短到次秒级，大大提高工作效率。
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