Построение базы данных букмекерской конторы Как оптимизировать базу данных?
Другими словами: ключ сущности - это один или более атрибутов, уникально определяющих данную сущность. Так же в п.
| Компания | Рейтинг | Бонус | Сайт |
|---|---|---|---|
| Pari | 4.9 | 25000 р | Сайт |
| Мелбет | 4.7 | 101000 р | Сайт |
| BetBoom | 4.5 | 10000 р | Сайт |
| Бетсити | 4.4 | 3000 р | Сайт |
| FONBET | 4.2 | 17000 р | Сайт |
| LEON | 4.2 | 3000 р | Сайт |
| Olimpbet | 4 | 10500 р | Сайт |
Порядок создание базы данных. Создание SQL запросов и работа в базе данных. Оценка возможностей пользователей при работе с данной базой. Построение информационно-логической модели базы данных. Разработка запросов для корректировки и выборки данных. Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке. Главная База знаний "Allbest" Программирование, компьютеры и кибернетика Проектирование и разработка базы данных для хранения сведений по работе букмекерской конторы - подобные работы.
Представление данных с помощью модели "сущность-связь". Построение базы данных букмекерской конторы ER-диаграммы в различных нотациях. Теория нормальных форм. Исследование работы букмекерской конторы. Создание баз данных с информацией о сотрудниках, клиентах, ставках и выплатах. Создание базы данных парикмахерской.
база данных бк | Дзен
Проектирование базы данных для отдела организации и оплаты труда ОАО "Печатный двор". Разработка базы данных для риэлтерской конторы. Проектирование построение базы данных букмекерской конторы данных билинговой системы на примере жилищно-эксплуатационной конторы.
Создание базы данных сотрудников. Информационная система "Отдел кадров нотариальной конторы". Анализ бизнес-процессов Контекстная диаграмма описываемой работы букмекерской конторы в методологии IDEF0 представлена на рисунке 1. Рисунок 1. Таблица 1. Проектирование сервисов для сервис-ориентированной архитектуры : сервисы Скачать Скачать документ Информация о работе Информация о работе. Этапы проектирования электронных систем. Корпоративная информационная система.
Развитие органической архитектуры. Методы архитектурного проектирования за Б. Проектирование и разработка информационной системы библиотеки.
Нужна качественная работа без плагиата? Другие курсовые работы по информационному обеспечению. Не нашли материал для своей работы? Консультация по дипломной работе ВКР. Консультация по отчетам о практике. Документ, позволяющий букмекерской конторе осуществлять свою деятельность на территории РФ. Общая и специализированная информация о ставках в конкретной букмекерской конторе, на которые обязаны ориентироваться игроки. Документы, регламентирующие взаимоотношения с партнерами букмекерской конторы.
Денежные средства, которые клиент готов потратить на ставки в букмекерской конторе. Необходимая информация, позволяющая аналитическому отделу букмекерской конторы формировать линию. Собственный капитал букмекерской конторы для ведения деятельности и резервный фонд на случай непредвиденных убытков.
Проектирование и разработка базы данных для хранения сведений по работе букмекерской конторы
Если у вас нет какого-то серьезного поиска по этой таблице то вообще можно вынести в DynamoDB. Опций реально. Ответ написан более трёх лет.
Нравится 1 Комментировать Facebook Вконтакте Twitter.
Моделирование данных за 9 минутБлоб по которому вы не ищете нет смысла нормализовать. Если сравнения, выборки и сортировки по нему не производятся, а данные участвуют только в логических операциях вне БД, нормализация и перепроектировка не требуется.
Проектирование и разработка базы данных для хранения сведений по работе букмекерской конторы
Если Postgres будет все-равно задыхаться под кол-во запросов, то придется применить шардирование. Завести еще один или несколько инстансов бд, в одной например будет таблица с матчами из Москвы, а в другой из Краснодара. Как выбрать ключ шардирования по городу, региону, id, хэшу от чего-то и построение базы данных букмекерской конторы. Если вы переписываете JSON целиком и не ищете в нем ничего, то смысла выносить в отдельные колонки.
Из того что автор описал - у меня возникает архитектурный вопрос. Кто придумал - использовать JSON для данных которые часто обновляются? Это - антипаттерн. Вы какое железо не поставте - у вас будет плохой перформанс. Вам необходимо все данные которые имеют реляционный точечный доступ убрать из JSON.
Проектирование архитектуры системы 'Букмекерская контора'
Обновления станут быстрее. В этом случае у вас не будет накладных расходов даже на хранение. В облаке вероятно это может быть незаметно, но это создает неоптимальную нагрузку на PG. Возможно стоит пересмотреть архитектуру сбора данных. В зависимости от характера нагрузки, но к примеру если у вас событие длится конечное время, можно писать частообновляющиеся данные в память например в Redis. А когда событие окончится - дампить в базу.