如果需要修改數(shù)據(jù)表的結(jié)構(gòu)就會十分困難。而NoSQL數(shù)據(jù)庫由于面對的是大量非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)的存儲，它采用的是動態(tài)結(jié)構(gòu)，對于數(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)存儲的需要靈活的改變數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)。[]數(shù)據(jù)庫存儲規(guī)范關(guān)系型數(shù)據(jù)庫為了避免重復(fù)、規(guī)范化數(shù)據(jù)以及充分利用好存儲空間，把數(shù)據(jù)按照小關(guān)系表的形式進行存儲，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)管理會越來越復(fù)雜。而NoSQL數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)存儲方式是用平面數(shù)據(jù)集的方式集中存放，雖然會存在數(shù)據(jù)被重復(fù)存儲，從而造成存儲空間被浪費的問題（從當(dāng)前的計算機硬件的發(fā)展來看，這樣的存儲空間浪費的問題微不足道）。但是由于基本上單個數(shù)據(jù)庫都是采用單獨存放的形式，很少采用分割存放的方式，所以這樣數(shù)據(jù)往往能存成一個整體，這對于數(shù)據(jù)的讀寫提供了極大的方便。[]數(shù)據(jù)庫擴展方式當(dāng)前社會和科學(xué)飛速發(fā)展，要支持日益增長的數(shù)據(jù)庫存儲需求當(dāng)然要求數(shù)據(jù)庫有良好的擴展性能，并且要求數(shù)據(jù)庫支持更多數(shù)據(jù)并發(fā)量。數(shù)據(jù)也可以是離散的，如符號、文字，稱為數(shù)字數(shù)據(jù)。金牛區(qū)城市數(shù)據(jù)調(diào)研分析

    大數(shù)據(jù)開啟了一個大規(guī)模生產(chǎn)、分享和應(yīng)用數(shù)據(jù)的時代，它給技術(shù)和商業(yè)帶來了巨大的變化。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、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，很大程度都是由于高價值的信息無法獲取采集。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設(shè)備等模擬和數(shù)字被測單元中自動采集信息的過程。數(shù)據(jù)分類新一代數(shù)據(jù)體系中，將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)體系中沒有考慮過的新數(shù)據(jù)源進行歸納與分類，可將其分為線上行為數(shù)據(jù)與內(nèi)容數(shù)據(jù)兩大類。溫江區(qū)數(shù)據(jù)采集大數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)開展到如今階段的一種表象或特征。

    []標準SQL語句雖然關(guān)系型數(shù)據(jù)庫有很多，但是大多數(shù)都遵循SQL（結(jié)構(gòu)化查詢語言，StructuredQueryLanguage）標準。常見的操作有查詢，新增，更新，刪除，求和，排序等。[]查詢語句：SELECTparamFROMtableWHEREcondition該語句可以理解為從table中查詢出滿足condition條件的字段param。[]新增語句：INSERTINTOtable（param，param，param）VALUES（value，value，value）該語句可以理解為向table中的param，param，param字段中分別插入value，value，value。[]更新語句：UPDATEtableSETparam=new_valueWHEREcondition該語句可以理解為將滿足condition條件的字段param更新為new_value值。[]刪除語句：DELETEFROMtableWHEREcondition該語句可以理解為將滿足condition條件的數(shù)據(jù)全部刪除。[]去重查詢：SELECTDISTINCTparamFROMtableWHEREcondition該語句可以理解為從表table中查詢出滿足條件condition的字段param，但是param中重復(fù)的值只能出現(xiàn)一次。[]排序查詢：SELECTparamFROMtableWHEREconditionORDERBYparam該語句可以理解為從表table中查詢出滿足condition條件的param，并且要按照param升序的順序進行排序。[]總體來說，數(shù)據(jù)庫的SELECT，INSERT。UPDATE。

如今數(shù)據(jù)呈爆發(fā)式增長，已進入數(shù)據(jù)‘狂潮’時代，過去3年的數(shù)據(jù)量超過此前400年的數(shù)據(jù)總量。但是，高容量的數(shù)據(jù)要能夠具體應(yīng)用在各個行業(yè)才能算是有價值?！眹p科技首席執(zhí)行官祁國晟認為，大數(shù)據(jù)具有高容量、多元化、持續(xù)性和高價值4個明顯特征。目前，各行各業(yè)的數(shù)據(jù)量正在迅速增長，使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫工具已經(jīng)無法處理這些數(shù)據(jù)。在硬件發(fā)展有限的條件下，通過軟件技術(shù)的提升來處理不斷增長的數(shù)據(jù)量，對數(shù)據(jù)利用率的提升以及各行業(yè)的發(fā)展起著重要的推動作用。數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析。

    即工作完成質(zhì)量會隨著節(jié)點的變化而產(chǎn)生波動，當(dāng)節(jié)點過多時，相關(guān)工作結(jié)果就無法那么準確。這一問題使整個系統(tǒng)的工作效率受到影響，導(dǎo)致整個數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的數(shù)據(jù)亂碼與出錯率提高，甚至?xí)霈F(xiàn)數(shù)據(jù)節(jié)點的內(nèi)容遷移，產(chǎn)生錯誤的代碼信息。但盡管如此，NoSQL數(shù)據(jù)庫技術(shù)還是具有非常明顯的應(yīng)用優(yōu)勢，如數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)相對簡單，在大數(shù)據(jù)量下的讀寫性能好；能滿足隨時存儲自定義數(shù)據(jù)格式需求，非常適用于大數(shù)據(jù)處理工作。[]NoSQL數(shù)據(jù)庫適合追求速度和可擴展性、業(yè)務(wù)多變的應(yīng)用場景。[]對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理更合適，如文章、評論，這些數(shù)據(jù)如全文搜索、機器學(xué)習(xí)通常只用于模糊處理，并不需要像結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)一樣，進行精確查詢，而且這類數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)規(guī)模往往是海量的，數(shù)據(jù)規(guī)模的增長往往也是不可能預(yù)期的，而NoSQL數(shù)據(jù)庫的擴展能力幾乎也是無限的，所以NoSQL數(shù)據(jù)庫可以很好的滿足這一類數(shù)據(jù)的存儲。NoSQL數(shù)據(jù)庫利用key-value可以大量的獲取大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且數(shù)據(jù)的獲取效率很高，但用它查詢結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)效果就比較差。[]目前NoSQL數(shù)據(jù)庫仍然沒有一個統(tǒng)一的標準，它現(xiàn)在有四種大的分類：（）鍵值對存儲（key-value）：軟件Redis，它的優(yōu)點能夠進行數(shù)據(jù)的快速查詢。地圖、表格、影像、磁帶、紙帶，按數(shù)字化方式分為矢量數(shù)據(jù)、格網(wǎng)數(shù)據(jù)等。崇州商業(yè)街數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)

在計算機系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)以二進制信息單元0、1的形式表示。金牛區(qū)城市數(shù)據(jù)調(diào)研分析

    維度表上又關(guān)聯(lián)了其他維度表。這種模型使用過程中會造成大量的join，維護成本高，性能方面也較差，所以一般不建議使用。尤其是基于hadoop體系構(gòu)建數(shù)倉，減少join就是減少shuffle，性能差距會很大。c.星座模型星座模型，是對星型模型的擴展延伸，多張事實表共享維度表。數(shù)倉模型建設(shè)后期，當(dāng)一個星型模型為一個實體，又有多個是實體，實體間又共用維表(這個是很常見的)，就自然成了星座模型了。大部分維度建模都是星座模型。構(gòu)建企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫，必不可少的就是制定數(shù)倉規(guī)范。包括命名規(guī)范，流程規(guī)范，設(shè)計規(guī)范，開發(fā)規(guī)范等。開發(fā)規(guī)范示例：開發(fā)語言，傳統(tǒng)數(shù)倉一般SQL/Shell為主，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)倉又對Python、Java、Scala提出了新的要求。不管是傳統(tǒng)數(shù)倉，還是基于Hadoop生態(tài)的構(gòu)建的(hive、spark、flink)數(shù)倉，SQL雖然戲碼在下降，但依然是重頭戲。在數(shù)倉中sql的基本操作既簡單又實用，sql中比較復(fù)雜和重要的就是join，下面用一張圖清晰的解釋了各種join的邏輯SQL開發(fā)規(guī)范：在大數(shù)據(jù)生態(tài)，不管哪種數(shù)據(jù)處理框架，總有都會孵化出強大SQL的支持。如HiveSQL，SparkSQL，BlinkSQL等。但本質(zhì)上還是SQL.數(shù)據(jù)治理大數(shù)據(jù)時代必不可少的一個重要環(huán)節(jié)，可從元數(shù)據(jù)管理、業(yè)務(wù)實體數(shù)據(jù)。金牛區(qū)城市數(shù)據(jù)調(diào)研分析

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