數據庫系統(tǒng)與文件系統(tǒng)兩者之間的主要區(qū)別是組織數據的方式不同，文件系統(tǒng)是面向組織數據的，而數據庫系統(tǒng)是面向全局組織數據的，這種組織方式可以解決數據冗余問題。數據庫系統(tǒng)主要管理數據庫的存儲、事務以及對數據庫的操作。文件系統(tǒng)是操作系統(tǒng)管理文件和存儲空間的子系統(tǒng)，主要是分配文件所占的簇、盤塊或者建立FAT、管理空間空間等。一般來說數據庫系統(tǒng)會調用文件系統(tǒng)來管理自己的數據文件，但也有些數據庫系統(tǒng)能夠自己管理數據文件，甚至在裸設備上。文件系統(tǒng)是操作系統(tǒng)必須的，而數據庫系統(tǒng)只是數據庫管理和應用所必需的。非結構化數據隨著云計算、大數據、物聯網等新興技術的蓬勃發(fā)展呈現出井噴式的增長。政商數據價格
備注涉及的復雜維度、退化維度等不在這個討論范圍）。數據模型的業(yè)務建模階段、領域概念模型階段、邏輯模型階段、物理模型階段是超級學術與復雜的話題，而且在模型領域根據特點又分主數據(MDM)、CIF（企業(yè)級統(tǒng)一視圖）、通用模型(IBM的金融、保險行業(yè)通用模型、Terdata的金融通用模型、電信移動通用模型等)，鎖涉及到術語”擴展“、”扁平化“、”裁剪“等眼花繚亂的建模手法，數據模型不同層次ODS、DWDDWD、DW、ST的分層目的不同導致模型設計方法又不同。相信業(yè)界有很多大牛能講的清楚的，以后有機會再交流。互聯網時代數據源做數據的人，從非互聯網進入到互聯網的特點是面對的數據源類型忽然多了起來，在傳統(tǒng)企業(yè)數據人員面對的是結構化存儲數據，基本來自excel、表格、DB系統(tǒng)等，在數據的處理技術上與架構上是非常容易總結的，但是在互聯網因為業(yè)務獨特性導致了所接觸到的數據源特性多樣化，網站點擊日志、視頻、音頻、圖片數據等很多非結構化快速產生與保存，在這樣的數據源的多樣化與容量下采用傳統(tǒng)數據平臺技術來處理當然是有些力不從心了（備注：IBM的科學家分析員道格.萊尼的一份數據增長報告基礎上提出了大數據的4V特性大數據4v特性網上概念很多大家可以問度娘）。政商數據價格計算機存儲和處理的對象比較多，表示這些對象的數據也隨之變得越來越復雜。
所以NoSQL數據庫大數據管理、檢索、讀寫、分析以及可視化方面具有關系型數據庫不可比擬的優(yōu)勢。[]數據庫授權方式關系型數據庫常見的有Oracle，SQLServer，DB，Mysql，除了Mysql大多數的關系型數據庫如果要使用都需要支付一筆價格高昂的費用，即使是的Mysql性能也受到了諸多的限制。而對于NoSQL數據庫，比較主流的有redis，HBase，MongoDb，memcache等產品，通常都采用開源的方式，不需要像關系型數據庫那樣，需要一筆高昂的花費。數據庫分布式數據庫編輯所謂的分布式數據庫技術，就是結合了數據庫技術與分布式技術的一種結合。具體指的是把那些在地理意義上分散開的各個數據庫節(jié)點，但在計算機系統(tǒng)邏輯上又是屬于同一個系統(tǒng)的數據結合起來的一種數據庫技術。既有著數據庫間的協調性也有著數據的分布性。這個系統(tǒng)并不注重系統(tǒng)的集中控制，而是注重每個數據庫節(jié)點的自治性。此外為了讓程序員能夠在編寫程序時可以減輕工作量以及系統(tǒng)出錯的可能性，一般都是完全不考慮數據的分布情況，這樣的結果就使得系統(tǒng)數據的分布情況一直保持著透明性。[]數據性概念在分布式數據庫管理系統(tǒng)中同樣是十分重要的一環(huán)，但是不僅如此。
這個數據倉庫平臺計劃三年的時間構建完畢，第一階段計劃構建統(tǒng)統(tǒng)一生性周期視圖、客戶統(tǒng)一視圖的數據，完成對數據質量的摸底與部分實施為業(yè)務分析與信息共享提供基礎平臺。第二階段是完成主要業(yè)務數據集成與視圖統(tǒng)一，初步實現企業(yè)績效管理。第三階段完善企業(yè)級數據倉庫，實現業(yè)務的數據統(tǒng)一。這個是國內某銀行的一套數據集市，這是一個典型數據集市的架構模式、面向客戶經理部門的考慮分析。數據倉庫混合性架構(Cif)這是太平洋保險的數據平臺，目前為止我認識的很多人都在該項目中呆過，當然是保險類的項目?；剡^頭來看該平臺架構顯然是一個混合型的數據倉庫架構。它有混合數據倉庫的經典結構，每一個層次功能定義的非常明確。新一代架構OPDM操作型數據集市(倉庫)OPDM大約是在2011年提出來的，嚴格上來說，OPDM操作型數據集市（倉庫）是實時數據倉庫的一種，他更多的是面向操作型數據而非歷史數據查詢與分析。數據模型”數據模型“這個詞只要是跟數據沾邊就會出現的一個詞。在構建過程中，有一個角色理解業(yè)務并探索分散在各系統(tǒng)間的數據，并通過某條業(yè)務主線把這些分散在各角落的數據串聯并存儲同時讓業(yè)務使用，在設計時苦逼的地方除了考慮業(yè)務數據結構要素外。數據是所有能輸入計算機并被計算機程序處理的符號的介質的總稱。
我在這里整理一個表格不同時代數據源的差異性（備注可能整理的有點不全）：數據平臺的用戶：總結下來互聯網的數據平臺“服務”方式迭代演進大約可以分為三個階段。階段一：約在2008年-2011年初的互聯網數據平臺，那時建設與使用上與非互聯網數據平臺有這蠻大的相似性，主要相似點在數據平臺的建設角色、與使用到的技術上。老板們、運營的需求主要是依賴于報表、分析報告、臨時需求、商業(yè)智能團隊的數據分析師去各種分析、臨時需求、挖掘，這些角色是數據平臺的適用方。ETL開發(fā)工程師、數據模型建模、數據架構師、報表設計人員，同時這些角色又是數據平臺數據建設與使用方。數據平臺的技術框架與工具實現主要有技術架構師、JAVA開發(fā)等。用戶面對是結構化的生產數據、PC端非結構化log等數據。ELT的數據處理方式（備注在數據處理的方式上，由傳統(tǒng)企業(yè)的ETL基本進化為ELT）?，F在的淘寶是從2004年開始構建自己的數據倉庫，2004年是采用DELL的6650單節(jié)點、到2005年更換為IBM的P550再到2008年的12節(jié)點Rac環(huán)境。在這段時間的在IBM、EMC、Oracle身上的投入巨大(備注：對這段歷史有興趣可以去度娘：“【深度】阿里巴巴的技術發(fā)展路徑“)。數據庫就是"按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫"。武漢商業(yè)街數據
數據的解釋是指對數據含義的說明，數據的含義稱為數據的語義，數據與其語義是不可分的。政商數據價格
DELETE對應了我們常用的增刪改查四種操作。[]關系型數據庫對于結構化數據的處理更合適，如學生成績、地址等，這樣的數據一般情況下需要使用結構化的查詢，例如join，這樣的情況下，關系型數據庫就會比NoSQL數據庫性能更優(yōu)，而且精確度更高。由于結構化數據的規(guī)模不算太大，數據規(guī)模的增長通常也是可預期的，所以針對結構化數據使用關系型數據庫更好。關系型數據庫十分注意數據操作的事務性、一致性，如果對這方面的要求關系型數據庫無疑可以很好的滿足。[]數據庫非關系型數據庫（NoSQL）隨著近些年技術方向的不斷拓展，大量的NoSql數據庫如MongoDB、Redis、Memcache出于簡化數據庫結構、避免冗余、影響性能的表連接、摒棄復雜分布式的目的被設計。[]指的是分布式的、非關系型的、不保證遵循ACID原則的數據存儲系統(tǒng)。NoSQL數據庫技術與CAP理論、一致性哈希算法有密切關系。所謂CAP理論。簡單來說就是一個分布式系統(tǒng)不可能滿足可用性、一致性與分區(qū)容錯性這三個要求，一次性滿足兩種要求是該系統(tǒng)的上限。而一致性哈希算則指的是NoSQL數據庫在應用過程中，為滿足工作需求而在通常情況下產生的一種數據算法，該算法能有效解決工作方面的諸多問題但也存在弊端。政商數據價格
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