一张表格的结构化程度比较,结构化和半结构化

一张表格的结构化程度比较,结构化和半结构化

半结构化：它有一定的结构，但语义不够明确，比如HTML网页，有些字段是确定的(标题),有些是不确定的(表格)。非结构化：根据一个概念很难提取出无序的数据，也没有规除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题

表格案例一团队支出记录表的默认视图：团队支出记录表的多视图：团队支出记录表的统计图表：表格案例二XGBoost模型的特性重要性列表在某种程度上更容易理解和预期，另一方面，TabNet模型的特性重要性列表就不那么直观了。我认为这是由于算法的结构——深度学习模型，

╯▽╰ 3.2.3一张表格的结构化程度比较，而一篇文章结构化程度就比较3.2.4一个实际的计算机网络，既有硬件设备，又包括通信链路，既有计算机系统，又有，因此有时又叫计算机通信网。3.214 3.2.3 一张表格的结构化程度比较，而一篇文章结构化程度就比较3.2.4 一个实际的计算机网络，既有硬件设备，又包括，既有计算机系统，又有， 因此有时又叫

╯ω╰ 执行差异比对，设置server1为主，server2要转为server1数据库表结构mysqldiff--server1=root@localhost --server2=root@localhost --changes-for=server2 --di2)选择性粘贴法对比两表差异(该法只适合数字的比较) 如下图所示，两表格式相同姓名排序相同，要求快速找出两个表格的数据差异。复制其中一个数值区域，然后按快捷键Ctrl+Alt+V选择性

宽表：从字面意义上讲就是字段比较多的数据库表。通常是指业务主题相关的指标、维度、属性关联在一起的一张数据库表。由于把不同的内容都放在同一张表存储，宽阶段三：随着企业规模的继续扩大，此时由于读写都在同一个数据库上，数据库性能出现一定的瓶颈，此时简单地做一层读写分离，每次写主库，读备库，主备库之间通过binlog同步数据，就能很大程