问卷调查的数据库表的设计方式

一般用N个text字段来做(比如

F1,f2,f3,f4f50)然后加一个标识字段(如type)再加一二个meno字段来存大数据(如context1,context2),再建几个公用性比强的如(user,phone,tel,sex)

写程序时,把小的问题,按问题系号,1,2,3将结果存用度f1,f2,f3中用手写的就存入context1字段如果有好几个手写的,context字段不够用时,可以用一个特殊字符做分隔,将两三个问题同存于一个context字段中这样就OK了

数据库中的索引是一个列表，在这个列表中包含了某个表中一列或者若干列值的集合，以及这些值的记录在数据表中的地址。

例:职工表

职工号 姓名 警衔

001 李明 二级警督

005 孙志 二级警督

006 王伟华 二级警司

004 张继业 三级警督

008 黄华 三级警督

002 李新 三级警司

007 王华 一级警督

003 刘明明 一级警监

编号索引表

职工号 指针地址

001 1

002 6

003 8

004 4

005 2

006 3

007 7

008 5

索引的优点:

可以大大加快数据检索速度。

通过创建唯一索引，可以保证数据记录的唯一性。

在使用ORDER BY和GROUP BY子句进行检索数据时，可以显著减少查询中分组和排序的时间。

可以加速表与表之间的连接，这一点在实现数据的参照完整性方面有特别的意义。

索引的代价:

索引需要占用额外的存储空间。

数据更新时，需要对索引进行额外的维护。

①结构化数据：指关系模型数据，即以关系数据库表形式管理的数据，结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、OA、HR里的数据。

②非结构化数据：指数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。如word、pdf、ppt及各种格式的、视频等。

其实除了结构化数据和非结构化数据，还有一类是半结构化数据，那什么是半结构化数据？

③半结构化数据：指非关系模型的、有基本固定结构模式的数据，例如日志文件、XML文档、JSON文档、E-mail等；

延伸问题：要如何处理这三种异构数据？

1、针对多元结构化数据的融合，主要关注在数据的ETL处理以及时效性上：

①表结构不同，需要做到不同类型的字段映射

②假如要新增表字段的时候，需要新增列

③若有表字段需要进行二次处理规范，需要支持字段转换，比如公式或其他

④新增表设计时，需要保证三大范式，这里就不展开讲了，可参考：数据库三大范式

⑤数据同步的时效性，例如实时同步、半小时一次、或者一天一次、或者说是需要实时同步融合，这个要根据具体业务场景来确认。

2、针对半结构化、非结构化数据，因为数据分散，缺乏统一管理，需要借用专业工具

目前有两种方式来处理半结构、非结构化数据：

①提取半结构、非结构化数据中的关键信息，到结构化数据中进行二次利用，比较好处理的是半结构化（json、xml）、excel、csv，因为这种数据的结构比较统一。

②向word、PDF这种文件提取关键信息，假如是单个文本的话，市面上有些工具可能可以实现，但假如是大批量的话，可能就需要通过程序，去自定义一些正则表达式，去进行关键信息的提取。这种一般来说，因为格式不一致，以及用途不一致，所以程序自定义的比较多。

针对这种的话，会综合考虑数据价值和投入产出比，因为这部分的数据处理较为复杂。

若想提高投入产出比，可用例如FineDataLink这类专业工具，去支持结构化/半结构化数据的融合集成，面向ETL数据处理场景，也可以让数据编排更简单一些，提高数据的使用价值。

数据库报表就是通过对原始数据的分析整合,将结果(表现表式为文字\表格\图形等)反馈给企业客户的一种形式

是一种可以直接连接数据库，对数据库中的数据进行读取、汇总计算，形成电子报表。

这种报表因为能够实时读取数据库，所以每次运行看到的都是最新的统计报表。

一般由各种单据提供原始数据,由存储过程(或查询语句)通过分析整合形成数据结果,再经由程序的设置将数据经果转化成多种形式呈现(表格\文字\图表)

关系型数据库是型数据库中的关系也称表。关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库，其以行和列的形式存储数据，以便于用户理解，关系型数据库这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。

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