Описание кластеризованных и некластеризованных индексов

Столбчатые хранилища данных

Столбчатое хранилище данных или хранилище семейств столбцов упорядочивает данные по столбцам и строкам. Столбчатое хранилище данных в простейшей форме почти неотличимо от реляционной базы данных, по крайней мере организационно. Настоящее преимущество столбчатого хранилища данных заключается в способности денормализованно структурировать разреженные данные, что связано со столбцово-ориентированным методом хранения данных.

Столбчатое хранилище данных можно представить как набор табличных данных со строками и столбцами, в которых столбцы разделяются на определенные группы или семейства столбцов. Каждое семейство столбцов включает набор логически связанных столбцов, которые обычно извлекаются или управляются как единое целое. Другие данные, которые используются в других процессах, хранятся отдельно в других семействах столбцов. В семейство столбцов можно динамически добавить новые столбцы, а строки могут быть разреженными (то есть строки не обязаны иметь значение для каждого столбца).

На следующей диаграмме представлен пример таблицы с двумя семействами столбцов: и . Данные одной сущности имеют одинаковые ключи строк во всех семействах столбцов

Такая структура, в которой строки любого объекта в семействе столбцов могут динамически изменяться, определяет важное преимущество этой категории хранилищ. Семейства столбцов очень хорошо подходят для хранения данных с различными схемами

В отличие от хранилища пар «ключ — значение» и баз данных документов, большинство столбчатых баз данных упорядочивают хранимые данные с помощью самих значений ключей, а не хэш-кодов от них. Ключ строки рассматривается как первичный индекс и обеспечивает доступ на основе определенного ключа или их диапазона. Некоторые реализации позволяют создавать вторичные индексы по определенным столбцам в семействе столбцов. Вторичные индексы позволяют получать данные по значениям столбцов, а не ключам строки.

На диске все столбцы в семействе столбцов хранятся вместе в одном файле с заданным количеством строк в каждом файле. При использовании больших наборов данных этот подход позволяет повысить производительность за счет снижения объема данных, которые необходимо считывать с диска, когда отправляется запрос на получение нескольких столбцов за раз.

Операции чтения и записи для строки обычно являются атомарными в пределах одного семейства столбцов, хотя некоторые реализации обеспечивают атомарность по всей строке, охватывающую несколько семейств столбцов.

Соответствующие службы Azure:

Cosmos DB API Cassandra
Использование HBase в HDInsight

Хранилище данных (Data Warehouse)

Это понятие обозначает набор баз данных, некоторые из которых могут иметь менее структурированный формат. Хранилище данных позволяет компаниям долго хранить хранить информацию, которая накапливается ежедневно, а также создавать отчеты и анализировать данные.

В процессе построения хранилища данных нужно не только выбрать базу данных и структуру таблиц, а также разработать политику хранения. Такие хранилища часто включают сложную аналитику, чтобы создавать статистику для изучения изменений с течением времени. Они, как правило, тесно интегрированы с графическими инструментами для создания информационных панелей и инфографики. Это позволяет быстро визуализировать обнаруженные изменения.

Обычно термин «‎хранилище данных» описывает относительно сложную и унифицированную систему, которая структурирует информацию определенным образом.

Когда использовать базу данных WordPress

Первый шаг к эффективному использованию базы данных при запуске сайта электронной коммерции – это знание того, как максимально эффективно использовать запросы для эффективного извлечения данных.

Например, при просмотре заказов вы можете сузить область поиска в соответствии с определенным диапазоном дат, что полезно, если вы хотите оценить эффективность в течение заданного промежутка времени или определить конкретный заказ дальше по строке. Это также применимо к другим переменным, таким как вес продукта .

Точно так же имеет смысл разобраться, как экспортировать данные из WooCommerce, чтобы вы могли анализировать и обрабатывать их в другом месте, возможно, с помощью программного обеспечения для работы с электронными таблицами. Это может быть полезно для самых разных целей, например для подачи налоговой декларации и проведения маркетинговых исследований вашей аудитории.

Хранилище пар «ключ — значение»

Хранилище пар «ключ — значение» по сути представляет собой большую хэш-таблицу. Каждое значение сопоставляется с уникальным ключом, и хранилище ключей использует этот ключ для хранения данных, применяя к нему некоторую функцию хэширования. Выбор функции хэширования должен обеспечить равномерное распределение хэшированных ключей по хранилищу данных.

Большинство хранилищ пар «ключ — значение» поддерживают только самые простые операции запроса, вставки и удаления. Чтобы частично или полностью изменить значение, приложение всегда перезаписывает существующее значение целиком. В большинстве реализаций атомарной операцией считается чтение или запись одного значения. Запись больших значений занимает относительно долгое время.

Приложение может хранить в наборе значений произвольные данные, но некоторые хранилища пар «ключ — значение» накладывают ограничения на максимальный размер значений. Программное обеспечение хранилища ничего не знает о значениях, которые в нем хранятся. Все сведения о схеме поддерживаются и применяются на уровне приложения. Эти значения по существу являются большими двоичными объектами, которые хранилище извлекает и сохраняет по соответствующему ключу.

Хранилища пар «ключ — значение» рассчитаны на приложения, выполняющие простые операции поиска на основе значения ключа или диапазона ключей, но не очень подходят для систем, которым нужно запрашивать данные из нескольких таблиц хранилищ пар «ключ — значение», например присоединенные данные в нескольких таблицах.

Кроме того, хранилища пар «ключ — значение» неудобны в сценариях, где могут выполняться запросы или фильтрация по значению, а не только по ключам. Например, с помощью реляционной базы данных можно найти запись, используя предложение WHERE для фильтрации неключевых столбцов, но в хранилищах «ключ-значение» обычно отсутствует возможность поиска в значениях, или, если они есть, требуется медленный Просмотр всех значений.

Одно хранилище пар «ключ — значение» очень легко масштабируется, поскольку позволяет удобно распределить данные среди нескольких узлов на разных компьютерах.

Соответствующие службы Azure:

API таблиц Azure Cosmos DB
Кэш Azure для Redis
хранилище таблиц Azure

Хранилище данных объектов

Хранилища данных объектов оптимизированы для хранения и извлечения больших двоичных объектов, например изображений, текстовых файлов, видео- и аудиопотоков, объектов данных и документов приложений большого размера, образы дисков виртуальных машин. Объект состоит из сохраненных данных, метаданных и уникального идентификатора доступа к объекту. Хранилища объектов поддерживают отдельные большие файлы, а также позволяют управлять всеми файлами за счет внушительного общего объема хранилища.

Некоторые хранилища данных объектов реплицируют определенный большой двоичный объект между несколькими узлами кластера, что обеспечивает быстрое параллельное чтение. Этот процесс, в свою очередь, включает масштабирование запросов данных, содержащихся в больших файлах, поскольку несколько процессов, обычно выполняющихся на разных серверах, могут одновременно выполнять запросы к большому файлу данных.

Часто хранилища данных объектов используют как сетевые общие папки. Доступ к файлам, хранящимся в этих папках, можно получить через компьютерную сеть с использованием стандартных сетевых протоколов, например SMB. Учитывая соответствующие механизмы обеспечения безопасности и параллельного управления доступом, совместное использование данных позволяет распределенным службам обеспечить высокую масштабируемость доступа к данным для базовых операций низкого уровня, таких как простые запросы на чтение и запись.

Соответствующие службы Azure:

Хранилище BLOB-объектов Azure
Azure Data Lake Storage
Хранилище файлов Azure

Как оптимизатор запросов использует индексы

Правильно построенные индексы могут сократить количество дисковых операций ввода-вывода, уменьшить потребление системных ресурсов, таким образом улучшая производительность запроса. Индексы могут быть полезны во множестве запросов, содержащих инструкции SELECT, UPDATE, DELETE или MERGE. Рассмотрим запрос в базе данных AdventureWorks2012 . При выполнении этого запроса оптимизатор запросов оценивает все доступные методы получения данных и выбирает наиболее эффективный метод. Этим методом может являться просмотр таблицы или просмотр одного или более индексов, если они существуют.

При выполнении просмотра таблицы оптимизатор запросов считывает все строки таблицы и извлекает строки, удовлетворяющие критериям запроса. Просмотр таблицы формирует много дисковых операций ввода-вывода и может быть ресурсоемкой операцией. Но если результирующий набор запроса содержит высокий процент строк таблицы, то просмотр таблицы может оказаться самым эффективным методом.

Когда оптимизатор запросов использует индекс, он выполняет поиск по ключевым столбцам индекса, находит место хранения запрашиваемых строк и извлекает оттуда совпадающие строки. В основном поиск по индексу протекает намного быстрее, чем поиск по таблице, так как в отличие от таблицы индекс часто содержит мало столбцов в каждой строке и строки расположены в отсортированном порядке.

Оптимизатор запросов обычно выбирает наиболее эффективный метод при выполнении запросов. Но если отсутствуют доступные индексы, оптимизатор запросов должен использовать просмотр таблицы. Ваша задача — спроектировать и создать индексы, которые лучше всего подходят для конкретной среды, чтобы оптимизатор запросов мог выбирать из нескольких эффективных индексов. SQL Server включает помощник по настройке ядра СУБД , который может помочь при анализе среды базы данных и при выборе соответствующих индексов.

Важно!

Дополнительные сведения о правилах и принципах проектирования индексов см. в статье Руководство по проектированию индексов SQL Server.

Примеры

A. Отображение значения по умолчанию n при использовании в объявлении переменной

В приведенном ниже примере показано, что значение по умолчанию n равно 1 для типов данных и , если они используются в объявлении переменной.

В. Преобразование данных для отображения

В следующем примере два столбца преобразуются в символьные типы, после чего к ним применяется стиль, применяющий к отображаемым данным конкретный формат. Тип money преобразуется в символьные данные. К нему применяется стиль 1, отображающий значения с запятыми между каждой группой из трех цифр, отсчитывая влево от десятичной точи, и каждой группой из двух цифр, отсчитывая вправо от десятичной точки. Тип datetime преобразуется в символьные данные. К нему применяется стиль 3, отображающий данные в формате дд/мм/гг. В предложении WHERE тип money приводится к символьному типу для выполнения операции сравнения строк.

Результирующий набор:

Г. Преобразование данных uniqueidentifier

В следующем примере значение преобразуется в тип данных .

Следующий пример показывает усечение данных, когда значение является слишком длинным для преобразования в заданный тип данных. Так как тип данных uniqueidentifier ограничен 36 символами, все символы, выходящие за пределы этой длины, будут усечены.

Результирующий набор:

Озеро данных (Data Lake)

В то время как хранилище данных обычно содержит информацию, структурированную реляционным образом, озеро данных включает больше необработанных «‎сырых» данных для последующего моделирования и анализа. Иногда такая система даже не использует базы данных, а хранит информацию в плоских файлах (Flat Files) и журналах. Она отлично подходит для хранения большого количества записей, которые могут пригодиться в будущем.

Иногда понятия «‎хранилище данных» и «‎озеро данных» используются для обозначения одной и той же системы. Входящие необработанные данные хранятся в озере данных, а после анализа и структурирования попадают в хранилище данных.

Числовые типы

Хранение целых чисел

TINYINT(N) (синоним INTEGER, BOOL, BOOLEAN) — 8 бит;
SMALLINT(N) — 16 бит;
MEDIUMINT(N) — 24 бита;
INT(N) — 32 бита;
BIGINT(N) — 64 бита.

СУБД MySQL позволяет указывать для целых чисел «размер», например INT(11). Для большинства приложений это не имеет значения: диапазон возможных значений этим не ограничивается. Однако данный параметр говорит некоторым интерактивным инструментам MySQL, сколько позиций необходимо зарезервировать для вывода числа. С точки зрения хранения и вычисления INT(1) и INT(20) идентичны.

Целочисленный тип данных длиной N бит позволяет хранить значения от -2(N-1) до 2(N-1)-1.

Целые типы данных могут иметь необязательный атрибут UNSIGNED, запрещающий отрицательные значения и приблизительно вдвое увеличивающий верхний предел положительных значений. Например, тип TINYINT UNSIGNED позволяет хранить значения от 0 до 255, а не от -128 до 127.

Знаковые и беззнаковые типы требуют одинакового пространства и обладают одинаковой производительностью.

Необязательный атрибут ZEROFILL заполнит нулями свободные позиции слева. Например с TINYINT(3) ZEROFILL, величина 2 будет записана, как 002.

Тип данных	Бит	По умолчанию	UNSIGNED
TINYINT	8	-128 — 127	0 — 255
SMALLINT	16	-32768 — 32767	0 — 65535
MEDIUMINT	24	-8388608 — 8388607	0 — 16777215
INT	32	-2147483648 — 2147483647	0 — 4294967295
BIGINT	64	-9223372036854775808 — 9223372036854775807	0 — 18446744073709551615

Хранение дробных чисел

Все типы допускают приближенные математические вычисления с плавающей точкой, но в случае с FLOAT и DOUBLE операции выполняются быстрее, так как процессор выполняет их естественным для него образом.

FLOAT(M,D) — число с плавающей точкой небольшой точности, задействует 4 байта.
DOUBLE(M,D) (синонимы REAL, DOUBLE PRECISION) — число с плавающей точкой двойной точности. Задействует 8 байт, имеет большую точность и больший диапазон значений.
DECIMAL(M,D) (синонимы DEC, NUMERIC, FIXED) — дробное число, хранящееся в виде строки, если десятичное значение равно 0, значение не будет иметь десятичной запятой или дробной части. Предназначен для хранения точных дробных чисел (можно хранить большие целые числа, не помещающиеся в типе BIGINT). Имеет смысл использовать только тогда, когда нужны точные результаты при вычислениях с дробными числами, — например, при хранении финансовых данных. Задействует больше пространства.

M — количество отводимых под число символов. D — количество символов дробной части.

Для типов с плавающей точкой можно указать максимально разрешенное количество цифр до и после десятичной запятой. В случае с DECIMAL это влияет на объем пространства, требуемого для хранения данных столбца. При указании точности, в некоторых случаях, MySQL незаметно для пользователя может выбирать другой тип данных или будет округлять значения при сохранении. Поэтому рекомендуют указывать желаемый тип, но не точность.

FLOAT и DOUBLE могут иметь параметр UNSIGNED, запрещающий отрицательные числа, но диапазон значений от этого не изменится.

Число типа DECIMAL в MySQL 5.0 и более новых версиях может содержать до 65 цифр. В более ранних версиях MySQL тип DECIMAL имел предел 254 цифры и хранил значения в виде неупакованных строк (один байт на цифру). Однако эти версии СУБД не умели использовать такие большие числа в вычислениях, поскольку тип DECIMAL был просто форматом хранения. При выполнении каких-либо операций значения DECIMAL преобразовывались в тип DOUBLE.

Ресурсы хранилища BLOB-объектов

В хранилище BLOB-объектов предлагается три типа ресурсов:

учетная запись хранения;
контейнер в учетной записи хранения;
большой двоичный объект в контейнере.

На следующей схеме показана связь между этими ресурсами.

Учетные записи хранения

Учетная запись хранения предоставляет для ваших данных уникальное пространство имен в Azure. У каждого объекта, который хранится в службе хранилища Azure, есть адрес, содержащий уникальное имя учетной записи. Сочетание имени учетной записи и конечной точки Azure Storage Blob формирует базовый адрес для объектов в вашей учетной записи хранения.

Например, если учетная запись хранения имеет имя mystorageaccount, конечной точкой по умолчанию для хранилища BLOB-объектов будет:

Контейнеры

Контейнер упорядочивает набор больших двоичных объектов, как каталог в файловой системе. Учетная запись хранения может содержать неограниченное количество контейнеров. В каждом контейнере может храниться неограниченное количество больших двоичных объектов.

Примечание

Все знаки в имени контейнера должны быть строчными. Дополнительные сведения о контейнерах именования см. в статье Naming and Referencing Containers, Blobs, and Metadata (Именование контейнеров, больших двоичных объектов и метаданных и ссылка на них).

BLOB-объекты

Хранилище Azure поддерживает три типа больших двоичных объектов.

Блочные BLOB-объекты хранят текст и двоичные данные. Блочные большие двоичные объекты состоят из блоков данных, которыми можно управлять отдельно. Блочные BLOB-объекты могут хранить до 190,7 ТиБ.
Добавочные BLOB-объекты состоят из блоков, как и блочные, но оптимизированы для операций добавления. Добавочные большие двоичные объекты идеально подходят для таких сценариев, как сбор данных журналов из виртуальных машин.
Страничные BLOB-объекты используются для хранения файлов прямого доступа объемом до 8 ТиБ. Страничные BLOB-объекты хранят файлы виртуального жесткого диска (VHD) и выступают в качестве дисков для виртуальных машин Azure. Дополнительные сведения о страничных BLOB-объектах см. в статье Общие сведения о страничных BLOB-объектах Azure.

Дополнительные сведения о различных больших двоичных объектах см. в статье Understanding Block Blobs, Append Blobs, and Page Blobs (Основные сведения о блочных, добавочных и страничных BLOB-объектах).

Remarks

Часто ошибочно считают, что в типах данных NCHAR(n) и NVARCHAR(n) число n указывает на количество символов. Однако на самом деле число n в NCHAR(n) и NVARCHAR(n) — это длина строки в парах байтов (0–4000). n никогда не определяет количество хранимых символов. То же самое верно и в отношении типов CHAR(n) и VARCHAR(n).
Заблуждение возникает из-за того, что при использовании символов, определенных в диапазоне Юникода 0–65 535, на каждую пару байтов приходится один хранимый символ. Однако в старших диапазонах Юникода (65 536–1 114 111) один символ может занимать две пары байтов. Например, в столбце, определенном как NCHAR(10), Компонент Database Engine может хранить 10 символов, занимающих одну пару байтов (диапазон Юникода 0–65 535), но меньше 10 символов, занимающих две пары байтов (диапазон Юникода 65 536–1 114 111). Дополнительные сведения о хранении символов Юникода и их диапазонах см. в разделе .

Если значение n в определении данных или в инструкции объявления переменной не указано, то длина по умолчанию равна 1. Когда n не задано функцией CAST, длина по умолчанию равняется 30.

Если вы используете nchar или nvarchar, мы рекомендуем:

использовать nchar, если размеры записей данных в столбцах одинаковые;
использовать nvarchar, если размеры записей данных в столбцах существенно отличаются;
использовать nvarchar(max), если размеры записей данных в столбцах существенно отличаются и длина строки может превышать 4000 пар байтов.

Тип sysname — это предоставляемый системой определяемый пользователем тип данных, который функционально эквивалентен типу nvarchar(128) за исключением того, что он не допускает значения NULL. Тип sysname используется для ссылки на имена объектов баз данных.

Объектам, в которых используются типы данных nchar и nvarchar, назначаются параметры сортировки базы данных по умолчанию, если только иные параметры сортировки не назначены с помощью предложения COLLATE.

Для типов данных nchar и nvarchar параметр SET ANSI_PADDING всегда принимает значение ON. Параметр SET ANSI_PADDING OFF не применяется к типам данных nchar или nvarchar.

Префикс N в строковых константах с символами Юникода указывает на входные данные в кодировке UCS-2 или UTF-16 (в зависимости от того, используются ли параметры сортировки с поддержкой дополнительных символов). Без префикса N строка преобразуется в стандартную кодовую страницу базы данных, и определенные символы могут не распознаваться. Начиная с SQL Server 2019 (15.x) при использовании параметров сортировки с поддержкой UTF-8 стандартная кодовая страница может хранить символы Юникода в кодировке UTF-8.

Примечание

Когда строковая константа имеет префикс N и ее длина не превышает максимальную длину строкового типа данных nvarchar (4000), результатом неявного преобразования будет строка в кодировке UCS-2 или UTF-16. В противном случае результатом неявного преобразования будет большое значение nvarchar(max).

Предупреждение

Каждому ненулевому столбцу varchar(max) и nvarchar(max) необходимо дополнительно выделить 24 байта памяти, которые учитываются в максимальном размере строки в 8060 байт во время операции сортировки. Эти дополнительные байты могут неявно ограничивать число ненулевых столбцов varchar(max) или nvarchar(max) в таблице. При создании таблицы или во время вставки данных не возникает особых ошибок (кроме обычного предупреждения о том, что максимальный размер строки превышает максимально допустимое значение в 8060 байт). Такой большой размер строки может приводить к ошибкам (например, ошибке 512), которые пользователи не ожидают во время обычных операций. Примерами операций могут служить обновление ключа кластеризованного индекса или сортировка полного набора столбцов.

Временные типы

DATE — предназначен для хранения даты. Формат: год «YYYY», разделитель, месяц «ММ», разделитель, день «DD». В качестве разделителя может выступать не только дефис «-», но и любой символ отличный от цифры.
DATETIME — предназначен для хранения и даты и времени суток. Позволяет хранить значения в большом диапазоне, с 1001 до 9999 года, с точностью в одну секунду. Дата и время упаковываются в целое число в формате YYYYMMDDHHMMSS независимо от часового пояса. Под значение отводится восемь байт. По умолчанию MySQL показывает данные типа DATETIME в точно определенном, допускающем сортировку формате: 2008-01-16 22:37:08. Этот способ представления даты и времени согласуется со стандартом ANSI.
TIME — предназначен для хранения времени суток. Значение вводится и хранится в привычном формате: hh:mm:ss, где hh — часы, mm — минуты, ss — секунды. В качестве разделителя может выступать любой символ отличный от цифры.
TIMESTAMP — предназначен для хранения даты и времени суток в виде количества секунд, прошедших с полуночи 1 января 1970 года по гринвичскому времени (начало эпохи UNIX). С точки зрения занимаемого места на диске он гораздо эффективнее, чем DATETIME. Для хранения типа TIMESTAMP используется только четыре байта, поэтому он позволяет представить значительно меньший диапазон дат, чем тип DATETIME: с 1970 года до некоторой даты в 2038 году. В MySQL имеют ся функции FROM_UNIXTIME() и UNIX_TIMESTAMP(), служащие для преобразования временной метки UNIX в дату и наоборот. Столбцы типа TIMESTAMP по умолчанию создаются в режиме NOT NULL, если вы не указали значение для столбца, MySQL вставляет в первый столбец типа TIMESTAMP текущее время. Тип TIMESTAMP имеет также специальные свойства, которых нет у типа DATETIME.
YEAR(N) — предназначен для хранения года. Число N задает формат года: YEAR (2) — 70, а YEAR (4) — 1970. По умолчанию, N = 4.

Типы данных	Формат
DATETIME	‘0000-00-00 00:00:00’
DATE	‘0000-00-00’
TIMESTAMP	00000000000000 (длина зависит от количества выводимых символов)
TIME	‘00:00:00’
YEAR	0000

Прочие предложения для хранения данных

Многие хранилища и озера данных создаются локально внутренними командами разработчиков и обычно предназначены для построения надежных архивных записей, доступных для анализа в долгосрочной перспективе.

Amazon

Облачные компании предлагают два различных решения. Первое — для хранения данных. Например, Amazon предоставляет широкий спектр инструментов для хранения информации по различным ценам. Стоимость некоторых уровней составляет менее $1 в месяц за хранение терабайта данных, при этом за извлечение может взиматься дополнительная плата. Некоторые из более бюджетных вариантов, например Glacier, также используют базовые SQL-запросы для поиска определенных элементов. Помимо этого, Amazon предлагает широкий спектр аналитических инструментов, например облачное хранилище данных RedShift.

Иногда аналитические инструменты объединяют с памятью, в результате чего создаются хранилища или озера данных. К примеру, база данных BigQuery от Google интегрирована с некоторыми МО-инструментами Google, что позволяет использовать ИИ для работы с данными, которые уже хранятся на дисках.

Backblaze

Другие предлагают лишь отдельные возможности. К примеру, на сервисе Backblaze можно хранить данные по более доступным ценам, чем у других облачных провайдеров. Его API работает по тому же принципу, что и Amazon S3.

Прочие

Другие сервисы могут работать с любыми источниками данных. Среди них — Teradata и Snowflake. Обе компании предоставляют инструменты для добавления анализа к данным и используют мультиоблачную стратегию.

База данных (Database)

Сегодня этот термин обозначает как программное обеспечение, содержащее информацию, так и саму информацию, которая в нем хранится. Разработчики используют его в значении коллекции данных, поскольку ПО должно знать, что заказы хранятся на одной машине, а адреса — на другой. Пользователи, как правило, не знают, где находятся значения, а потому могут называть базой данных всю систему.

Для большинства корпоративных вычислений используются реляционные базы данных, обладающие следующими свойствами.

Организуют информацию в столбцы и строки, составляющие таблицы, которые можно разделить на несколько подтаблиц.
Иногда содержат индексы, упрощающие поиск.
Могут использовать SQL-запросы и сложное планирование, чтобы быстро сокращать количество повторяющихся элементов и создавать краткие отчеты.

В последнее время также начали распространяться нереляционные типы баз данных или NoSQL, которые не хранят информацию в реляционных таблицах. Они дают разработчикам большую гибкость, например позволяют добавлять новые поля или элементы для отдельных записей.

Но в некоторых случаях баз данных бывает недостаточно.

Навигатор по конфигурации базы 1С 8.3 Промо

Универсальная внешняя обработка для просмотра метаданных конфигураций баз 1С 8.3.
Отображает свойства и реквизиты объектов конфигурации, их количество, основные права доступа и т.д.
Отображаемые характеристики объектов: свойства, реквизиты, стандартные рекизиты, реквизиты табличных частей, предопределенные данные, регистраторы для регистров, движения для документов, команды, чужие команды, подписки на события, подсистемы.
Отображает структуру хранения объектов базы данных, для регистров доступен сервис «Управление итогами».
Платформа 8.3, управляемые формы. Версия 1.1.0.87 от 02.12.2021

3 стартмани

Загрузка данных в таблицы Hive

Ниже приведен запрос Hive, который загружает данные в таблицу Hive.

путь к > данным большого двоичного объекта: Если файл большого двоичного объекта, который будет отправлен в таблицу Hive, находится в контейнере по умолчанию кластера HDInsight Hadoop, > должен иметь формат <. hadoop hdinsight> данным большого двоичного объекта должен иметь формат >.

Примечание
Данные большого двоичного объекта, которые необходимо отправить в таблицу Hive, должны находиться в контейнере по умолчанию или в дополнительном контейнере учетной записи хранения для кластера Hadoop. В противном случае запрос LOAD DATA завершается ошибкой доступа к данным.

Заключение

В статье мы на примерах рассмотрели три способа хранения файлов, привязанных к NFT: централизованно, в IPFS и в Arweave.

Ролик художника Beeple, созданный на Nifty Gateway, хранится централизованно. Компания может изменить или удалить видео в любой момент.

Картина «True CryptoLove» с сайта SuperRare хранится в сети IPFS. Из-за этого файл невозможно изменить после продажи. Однако, если не останется ни одного узла c сохраненным медиа, он будет безвозвратно утерян.

Изображение Hashmask #9939 «sex» хранится в блокчейне Arweave. Изменить или удалить этот файл практически невозможно.