重慶商務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2022-08-28

    如果需要修改數(shù)據(jù)表的結(jié)構(gòu)就會(huì)十分困難。而NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)由于面對(duì)的是大量非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)的存儲(chǔ),它采用的是動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu),對(duì)于數(shù)據(jù)類型和結(jié)構(gòu)的改變非常的適應(yīng),可以根據(jù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的需要靈活的改變數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)。[]數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)規(guī)范關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)為了避免重復(fù)、規(guī)范化數(shù)據(jù)以及充分利用好存儲(chǔ)空間,把數(shù)據(jù)按照小關(guān)系表的形式進(jìn)行存儲(chǔ),這樣數(shù)據(jù)管理的就可以變得很清晰、一目了然,當(dāng)然這主要是一張數(shù)據(jù)表的情況。如果是多張表情況就不一樣了,由于數(shù)據(jù)涉及到多張數(shù)據(jù)表,數(shù)據(jù)表之間存在著復(fù)雜的關(guān)系,隨著數(shù)據(jù)表數(shù)量的增加,數(shù)據(jù)管理會(huì)越來(lái)越復(fù)雜。而NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式是用平面數(shù)據(jù)集的方式集中存放,雖然會(huì)存在數(shù)據(jù)被重復(fù)存儲(chǔ),從而造成存儲(chǔ)空間被浪費(fèi)的問(wèn)題(從當(dāng)前的計(jì)算機(jī)硬件的發(fā)展來(lái)看,這樣的存儲(chǔ)空間浪費(fèi)的問(wèn)題微不足道)。但是由于基本上單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)都是采用單獨(dú)存放的形式,很少采用分割存放的方式,所以這樣數(shù)據(jù)往往能存成一個(gè)整體,這對(duì)于數(shù)據(jù)的讀寫提供了極大的方便。[]數(shù)據(jù)庫(kù)擴(kuò)展方式當(dāng)前社會(huì)和科學(xué)飛速發(fā)展,要支持日益增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)需求當(dāng)然要求數(shù)據(jù)庫(kù)有良好的擴(kuò)展性能,并且要求數(shù)據(jù)庫(kù)支持更多數(shù)據(jù)并發(fā)量。大數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)即將進(jìn)入數(shù)據(jù)資本時(shí)代。重慶商務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)

大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理要用存儲(chǔ)器把采集到的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)起來(lái),建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù),并進(jìn)行管理和調(diào)用。重點(diǎn)解決復(fù)雜結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)管理與處理技術(shù)。主要解決大數(shù)據(jù)的可存儲(chǔ)、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸?shù)葞讉€(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。開(kāi)發(fā)可靠的分布式文件系統(tǒng)(DFS)、能效優(yōu)化的存儲(chǔ)、計(jì)算融入存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)的去冗余及高效低成本的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù);突破分布式非關(guān)系型大數(shù)據(jù)管理與處理技術(shù),異構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)融合技術(shù),數(shù)據(jù)組織技術(shù),研究大數(shù)據(jù)建模技術(shù);突破大數(shù)據(jù)索引技術(shù);突破大數(shù)據(jù)移動(dòng)、備份、復(fù)制等技術(shù);開(kāi)發(fā)大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。成都商業(yè)街?jǐn)?shù)據(jù)洞察在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)以二進(jìn)制信息單元0、1的形式表示。

在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)快速發(fā)展的現(xiàn)今,數(shù)據(jù)采集已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)及分布式領(lǐng)域,數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域已經(jīng)發(fā)生了重要的變化。首先,分布式控制應(yīng)用場(chǎng)合中的智能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)在國(guó)內(nèi)外已經(jīng)取得了長(zhǎng)足的發(fā)展。其次,總線兼容型數(shù)據(jù)采集插件的數(shù)量不斷增大,與個(gè)人計(jì)算機(jī)兼容的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的數(shù)量也在增加。國(guó)內(nèi)外各種數(shù)據(jù)采集機(jī)先后問(wèn)世,將數(shù)據(jù)采集帶入了一個(gè)全新的時(shí)代。數(shù)據(jù)采集的概念,是指從傳感器和其它待測(cè)設(shè)備等模擬和數(shù)字被測(cè)單元中自動(dòng)采集信息的過(guò)程。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)是數(shù)據(jù)采集結(jié)合基于計(jì)算機(jī)的測(cè)量軟硬件產(chǎn)品來(lái)實(shí)現(xiàn)靈活的、用戶自定義的測(cè)量系統(tǒng)。

    大數(shù)據(jù)開(kāi)啟了一個(gè)大規(guī)模生產(chǎn)、分享和應(yīng)用數(shù)據(jù)的時(shí)代,它給技術(shù)和商業(yè)帶來(lái)了巨大的變化。麥肯錫研究表明,在醫(yī)療、零售和制造業(yè)領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)每年可以提高勞動(dòng)生產(chǎn)率。大數(shù)據(jù)技術(shù),就是從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得有價(jià)值信息的技術(shù)。大數(shù)據(jù)領(lǐng)域已經(jīng)涌現(xiàn)出了大量新的技術(shù),它們成為大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理和呈現(xiàn)的有力武器。大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)一般包括:大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)和應(yīng)用(大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全等)。然而調(diào)查顯示,未被使用的信息比例高達(dá),很大程度都是由于高價(jià)值的信息無(wú)法獲取采集。如何從大數(shù)據(jù)中采集出有用的信息已經(jīng)是大數(shù)據(jù)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。因此在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下,如何從大數(shù)據(jù)中采集出有用的信息已經(jīng)是大數(shù)據(jù)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一,數(shù)據(jù)采集才是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的基石。那么什么是大數(shù)據(jù)采集技術(shù)呢?什么是數(shù)據(jù)采集??數(shù)據(jù)采集(DAQ):又稱數(shù)據(jù)獲取,是指從傳感器和其它待測(cè)設(shè)備等模擬和數(shù)字被測(cè)單元中自動(dòng)采集信息的過(guò)程。數(shù)據(jù)分類新一代數(shù)據(jù)體系中,將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)體系中沒(méi)有考慮過(guò)的新數(shù)據(jù)源進(jìn)行歸納與分類,可將其分為線上行為數(shù)據(jù)與內(nèi)容數(shù)據(jù)兩大類。數(shù)據(jù)不僅成為企業(yè)的新石油,更是價(jià)值的新來(lái)源。

    對(duì)于大數(shù)據(jù)而言,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)承載著整個(gè)企業(yè)的全業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)。早期數(shù)倉(cāng)在關(guān)系型數(shù)據(jù)如Oracle,MySql上。到大數(shù)據(jù)時(shí)代,基于hadoop生態(tài)的大數(shù)據(jù)架構(gòu),數(shù)倉(cāng)基本上都是基于hive的數(shù)倉(cāng)。對(duì)于很多大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)者而言,特別是早期,很多開(kāi)發(fā)者認(rèn)為hive數(shù)倉(cāng)就是和業(yè)務(wù)相關(guān),隱射Hdfs數(shù)據(jù)文件的一張張表。針對(duì)于hive數(shù)倉(cāng)而言,終看到的確實(shí)是一張紙表,但這些表是如何根據(jù)業(yè)務(wù)抽象出來(lái)的、表之間的關(guān)系、表如何更好的服務(wù)應(yīng)用這些問(wèn)題是數(shù)倉(cāng)建模、數(shù)倉(cāng)技術(shù)架構(gòu)的。一個(gè)好的數(shù)倉(cāng)技術(shù)架構(gòu)和數(shù)倉(cāng)建模??梢詼p少開(kāi)發(fā)的難度,提高數(shù)據(jù)服務(wù)性能,同時(shí)能夠在很大層面上對(duì)業(yè)務(wù)形成數(shù)據(jù)中心,降低存儲(chǔ),計(jì)算資源的消耗等等.數(shù)倉(cāng)架構(gòu)的演變傳統(tǒng)經(jīng)典數(shù)倉(cāng)架構(gòu)->離線數(shù)倉(cāng)架構(gòu)->實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)架構(gòu)->Lambda數(shù)倉(cāng)架構(gòu)->Kappa數(shù)倉(cāng)架構(gòu)->混合數(shù)倉(cāng)架構(gòu)a.傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)架構(gòu)在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域應(yīng)用不多了,這類架構(gòu)在早期數(shù)據(jù)量不大,對(duì)性能的要求不高,業(yè)務(wù)較單一的場(chǎng)景中應(yīng)用比較多,這類數(shù)倉(cāng)主要以oracle,mysql這種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的范式設(shè)計(jì)原則設(shè)計(jì)b.離線數(shù)倉(cāng)架構(gòu)是在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域應(yīng)運(yùn)而生的。主要是基于hadoop生態(tài)組件的大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)方案中以hive為主的,在設(shè)計(jì)層面遵循和借鑒傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)的設(shè)計(jì)思路和規(guī)范?!靶?shù)據(jù)”是什么意思?彭州政商數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)

數(shù)據(jù)是所有能輸入計(jì)算機(jī)并被計(jì)算機(jī)程序處理的符號(hào)的介質(zhì)的總稱。重慶商務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)

    在計(jì)算上則以分布式計(jì)算為主提高數(shù)據(jù)的操作性能c.實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)是近幾年提出的一種數(shù)倉(cāng)架構(gòu),與離線數(shù)倉(cāng)方案有相似之處,不同之處在于數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)的。這也是整個(gè)大數(shù)據(jù)從離線分布式計(jì)算邁向?qū)崟r(shí)流計(jì)算過(guò)程中產(chǎn)生的。但個(gè)人認(rèn)為實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)方案還有很多不成熟的地方,在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中還是有很多局限性d.對(duì)于Lambda數(shù)倉(cāng)架構(gòu),Kappa數(shù)倉(cāng)架構(gòu),混合數(shù)倉(cāng)架構(gòu)這些架構(gòu)更多的是應(yīng)對(duì)與特定場(chǎng)景,這類數(shù)倉(cāng)架構(gòu)方案不具備一定的通用性.數(shù)倉(cāng)的邏輯分層.數(shù)倉(cāng)的設(shè)計(jì)步驟與原則a.業(yè)務(wù)場(chǎng)景調(diào)研需要明確業(yè)務(wù)場(chǎng)景的分類,比如行業(yè)類大概有電商場(chǎng)景,電信運(yùn)營(yíng)商場(chǎng)景,社交場(chǎng)景等等,這些場(chǎng)景不同帶來(lái)的是需求不同,需求不同則帶來(lái)的是模型之間的差異化b.需求調(diào)研不同的場(chǎng)景不同的需求,比如很多企業(yè)的數(shù)倉(cāng)更多是服務(wù)于數(shù)據(jù)可視化BI,有的服務(wù)于應(yīng)用系統(tǒng),有的服務(wù)于C端。這些業(yè)務(wù)需求在統(tǒng)計(jì)、用戶畫像,推薦上等等的功能都有差異化c.模型調(diào)研根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景,將業(yè)務(wù)側(cè)對(duì)齊,遵循關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)建模方式,從概念模型(cdm)->邏輯模型(ldm)->物理模型(pdm)建模套路,是一個(gè)從抽象到具體的一個(gè)不斷細(xì)化完善的分析,設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)的過(guò)程。經(jīng)典抽象建模四步驟:選擇業(yè)務(wù)過(guò)程->聲明粒度->。重慶商務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)

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