主要為了展示報表資料
1 使用flask(藍圖模式)啟動網路服務當需要從外部灌入資料時，使用pymysql進行資料匯入；在flask提供服務時，則使用sqlalchemy方便的獲取所需的資料。2 使用mysql儲存**資料（通過pymysql和flask sqlalchemy）
1 假設現在我們能獲取一些資料，從這些資料裡需要提煉出彙總資料展示（例如行業資料）從聚合的角度看，從原始資料表中使用維度，對變數進行某種匯聚。2 假設使用者可能上傳資料，我們計算完成後存入資料庫
可以每種報告一張資料表
字段如下：
idname
version
report_id
var_id
valdim1
dim2
…create_time
update_time
記錄id
簡稱，主要是為了sqlalchemy展示
報告版本（可以重新整理）
報告id，不同的報告對應了不同的統計方法
var_id 對應統計的變數，使用id的目的是可以靈活重定義名稱
浮點數值
分類維度1
分類維度2
其他維度，每種報告的維度不一致
建立時間
修改時間 - 如果當期報告有錯誤的話
對應的report_id 和 var_id可以另外起錶儲存。
idname
version
report_id
file_id
user_id
var1
var2
…create_time
update_time
記錄id
簡稱，主要是為了sqlalchemy展示
報告版本（可以重新整理）
報告id，不同的報告對應了不同的統計方法
檔案id，對應某個上傳檔案
使用者id
指標1的值
指標2的值
根據不同報表指標數不固定，最好預留三個
建立時間
修改時間 - 如有錯誤
report_id可以另外起錶儲存，比較特別的是變數對映表。有乙個字段儲存var1, var2的字段和原始欄位名稱對映。
例如，在表中存的不是原始值，而是某個id。然後為這個欄位的id另外建立一張表，這個表就是對映表。
什麼時候需要用對映表？
另外乙個小點是，不要把這些鍵值做外來鍵關聯，萬一要刪表還挺麻煩的（雖然在狗書中資料物件經常這麼關聯）。除非關係非常明確，以後也不打算改了，否則最好不要這麼做。
我的建議是：把對映表作為靜態資源，在伺服器啟動時載入。例如，啟動時將變數的對映表載入，變為字典。（對應的，有可能需要有個檢視函式負責reload，對應靜態表偶爾的變動，又不必重啟服務）
結構化庫由於要「結構化」字段，因此橫表收到的字段規劃限制較多。如果改為豎表可以增加靈活性，但是會讓行數邊的比較誇張，並且提取資料時稍微麻煩一點。據說mysql單錶的上限大約是5000萬條左右，所以要均衡一下。
以分析為主的報表以豎表儲存，以事實為主的報表以橫表儲存。例如行業彙總資料存豎表，方便隨時替換分析。
我覺得應該按照使用的功能和時間兩個維度，拆成多個表。
功能上分表有點類似不把雞蛋放在乙個籃子裡，互不干涉。而時間上分表也是必然，提高響應速度。如果某個表可能來自多個資料來源，應該增加乙個資料來源字段，使用時有可能進行切換和取捨。例如，在某種情況下優先選用x資料來源的資料。不過這部分屬於主資料整合，邏輯上可以認為放在更早的步驟完成。如果業務上有需求，可以建master_a, master_b之類的，在使用時應該是不需要管處理邏輯的。
確認遷移的行和列。首先確認目標列可以相容當前的資料格式。因為是報表，大部分是浮點數值型變數，應該比較容易達到這個要求。
另外要確認關鍵的id指標（用來篩選行），用於辨識行的。
通常哪類報表需要遷移？
與某個使用者或檔案關聯的個性化報表需要遷移。彙總型的大不了重新灌一次資料就可以了。
以上基本是原則和方法，以後有機會我補充例項
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