denormalization

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這是一個艱難的（對我來說）和羅嗦之一：我來這整個蒙戈非規範化的東西條款。我創建了評分系統，讓用戶評價彼此的視頻。要獲得視頻的平均分數，每次用戶「查看」視頻文檔（在名爲「條目」的集合中），將0到10之間的數字直接添加到視頻文檔中的分數字段中（使用meteor.methods upsert ）。當然，一個條目的平均得分是所有這些評分的總和除以總評論數。無論如何，我都會將每個評論記錄在單獨的收藏集中。

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在Pandas中將列非規範化爲布爾矩陣？

我試圖把類似這樣的一列： name tag a 1 a 2 b 2 c 1 b 3 ，並歸因於新列的布爾矩陣，「tag_（VAL）」，如： name tag_1 tag_2 tag_3 a T T F b F T T c T F F 哪有這在熊貓中完成？

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當文件增長時MongoDB中的碎片

看起來像一個帶有註釋的博客是用於描述使用MongoDB時不同建模策略的標準示例。我的問題涉及模型，其中評論被建模爲一個博客文章的子集合（即一個文檔存儲與單個博客文章相關的所有內容）。在多個同時寫入的情況下，如果您使用upserts和目標更新修飾符（如推送），您似乎可以避免覆蓋以前的更新。意思是，保存添加的每條評論的文檔不會覆蓋以前添加的評論。但是，碎片如何在這裏發揮作用？假設隨着時間的推移添

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基於枚舉的過濾器的平坦的MySQL表格出乎意料地很慢

我有一個網站有一個活動的飼料，類似於像Facebook這樣的社交網站有一個。這是一個「最新的第一個」列表，描述用戶採取的行動。在製作中，該表中約有20萬個條目。因爲這將是無論如何詢問，我會先共享全表結構： CREATE TABLE `karmalog` ( `id` int(11) NOT NULL auto_increment, `guid` char(36) default

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使用Hadoop解除規範化

我目前正在使用Hadoop的項目。我們正處於項目的開始階段。首先，我有~50個關係數據庫表。我們提取它們並在HDFS上導出。現在，我們想要將參考數據去標準化爲「大表」（只有3-4個文件）。我想我會用map reduce來完成這項工作。我知道我怎麼可以用小桌子來做，但是用大桌子... 例如，我有一個包含數百萬條目的表格「Ticket」，並且有一個表格「Lign」 150億條目。我必須將它們歸一化。

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如何用基數0,1反正規化2個csv文件，主要是1，n與Pig？

我需要一些幫助我的豬腳本。我有2個csv文件，我想用一個公共ID做他們之間的連接。 customer.csv : 1 ; nom1 ; prenom1 2 ; nom2 ; prenom2 3 ; nom3 ; prenom3 child.csv 1 ; enfant_1_1 2 ; enfant_1_2 3 ; enfant_1_3 1 ; enfant_2_1 1 ;

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SQL Server - 非規範化連接表以提高性能

目前我有一個龐大的用戶表，有數百萬行我認爲，並且該用戶表通過UserTypeJoin錶鏈接到UserType表。由於UserType表的所有聯接，搜索和篩選需要很長時間。我已經研究過使用索引視圖，看起來不錯，但是當我嘗試創建聚集索引時，我被告知聚集索引無法應用於左連接的視圖。並不是所有的用戶都有一個UserType，所以我需要做一個左連接。所以現在我認爲反規範化是我最好的方法。我現在的表結構

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將索引添加到生成的列

首先，如果使用的術語不正確，則表示抱歉。我不是一個mySQL專業人員。我有這樣的一個表： CREATE TABLE `accesses` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `time` int(11) DEFAULT NULL, `accessed_at` datetime DEFAULT NULL, PRIMA

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如何在SQL Server中的3列或4列中選擇不同的值組合

我在SQL Server中繼承了非規範化表，其中包含15列購買記錄。 |索引| TransNo |基金|成本|城市| Zip |銀行| Risk_YesNo | ...... | 1 | 1 |綠色| 34 | NYC | Zip | Sunt | | 2 | 12 |黨| 345.23 | NYC | Zip | BOA_BS | | 3 | 32 | Edu | 43 |波士頓| Zip |

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如何使R中的數據標準化和非標準化？

我有包含14列預測變量和1列解變量（y）的數據。我想知道是否有任何內置的功能正常化和R. 非規範化的數據，謝謝。