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數(shù)據(jù)采集，又稱數(shù)據(jù)獲取，是利用一種裝置，從系統(tǒng)外部采集數(shù)據(jù)并輸入到系統(tǒng)內(nèi)部的一個(gè)接口。數(shù)據(jù)采集技術(shù)廣泛應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域。比如攝像頭，麥克風(fēng)，都是數(shù)據(jù)采集工具。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)用場合中的智能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)在國內(nèi)外已經(jīng)取得了長足的發(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。國內(nèi)外各種數(shù)據(jù)采集機(jī)先后問世，將數(shù)據(jù)采集帶入了一個(gè)全新的時(shí)代。數(shù)據(jù)本身沒有意義，數(shù)據(jù)只有對實(shí)體行為產(chǎn)生影響時(shí)才成為信息。溫江區(qū)數(shù)據(jù)洞察大數(shù)據(jù)創(chuàng)新企業(yè)管理模式，挖掘管理潛力當(dāng)下...

DELETE對應(yīng)了我們常用的增刪改查四種操作。[]關(guān)系型數(shù)據(jù)庫對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理更合適，如學(xué)生成績、地址等，這樣的數(shù)據(jù)一般情況下需要使用結(jié)構(gòu)化的查詢，例如join，這樣的情況下，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫就會比NoSQL數(shù)據(jù)庫性能更優(yōu)，而且精確度更高。由于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的規(guī)模不算太大，數(shù)據(jù)規(guī)模的增長通常也是可預(yù)期的，所以針對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫更好。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫十分注意數(shù)據(jù)操作的事務(wù)性、一致性，如果對這方面的要求關(guān)系型數(shù)據(jù)庫無疑可以很好的滿足。[]數(shù)據(jù)庫非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（NoSQL）隨著近些年技術(shù)方向的不斷拓展，大量的NoSql數(shù)據(jù)庫如MongoDB、Redis、Memcache出于簡化數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)...

數(shù)據(jù)采集是指通過RFID射頻數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)交互數(shù)據(jù)及移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等方式獲得的各種類型的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化（或稱之為弱結(jié)構(gòu)化）及非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)，是大數(shù)據(jù)知識服務(wù)模型的根本。重點(diǎn)要突破分布式高速高可靠數(shù)據(jù)爬取或采集、高速數(shù)據(jù)全映像等大數(shù)據(jù)收集技術(shù)；突破高速數(shù)據(jù)解析、轉(zhuǎn)換與裝載等大數(shù)據(jù)整合技術(shù)；設(shè)計(jì)質(zhì)量評估模型，開發(fā)數(shù)據(jù)質(zhì)量技術(shù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)㈦[藏于海量數(shù)據(jù)中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經(jīng)濟(jì)活動提供依據(jù)，從而提高各個(gè)領(lǐng)域的運(yùn)行效率，極大提高整個(gè)社會經(jīng)濟(jì)的集約化程度數(shù)據(jù)是對客觀事物的性質(zhì)、狀態(tài)以及相互關(guān)系等進(jìn)行記載的物理符號或這些物理符號的組合。雙流區(qū)大數(shù)據(jù)分析 我在這里...

從2000年開始接觸數(shù)據(jù)倉庫，大約08年開始進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)。很多從傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)平臺轉(zhuǎn)到互聯(lián)網(wǎng)同學(xué)是否有感覺：非互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的數(shù)據(jù)平臺所面向用戶群體是不同的。那么，這兩類的數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)、使用用戶又有變化？數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)又有什么不同呢？我們先從兩張圖來看用戶群體的區(qū)別。用戶群體之非互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺用戶企業(yè)的boss、運(yùn)營的需求主要是依賴于報(bào)表、商業(yè)智能團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)分析師去各種分析與挖掘探索；支撐這些人是ETL開發(fā)工程師、數(shù)據(jù)模型建模、數(shù)據(jù)架構(gòu)師、報(bào)表設(shè)計(jì)人員，同時(shí)這些角色又是數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)建設(shè)與使用方。數(shù)據(jù)平臺的技術(shù)框架與工具實(shí)現(xiàn)主要有技術(shù)架構(gòu)師、JAVA開發(fā)等。用戶面對是結(jié)構(gòu)化生產(chǎn)系...

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(jìn)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...

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)用場合中的智能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)在國內(nèi)外已經(jīng)取得了長足的發(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。國內(nèi)外各種數(shù)據(jù)采集機(jī)先后問世，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)采集系統(tǒng)是數(shù)據(jù)采集結(jié)合基于計(jì)算機(jī)的測量軟硬件產(chǎn)品來實(shí)現(xiàn)靈活的、用戶自定義的測量系統(tǒng)。數(shù)據(jù)庫就是"按照數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來組織、存儲和管理數(shù)據(jù)的倉庫"。龍泉驛區(qū)商務(wù)數(shù)據(jù)洞察數(shù)據(jù)采集，又稱數(shù)據(jù)獲...

而缺點(diǎn)是需要存儲數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。[]（）列存儲：軟件Hbase，它的優(yōu)點(diǎn)是對數(shù)據(jù)能快速查詢，數(shù)據(jù)存儲的擴(kuò)展性強(qiáng)。而缺點(diǎn)是數(shù)據(jù)庫的功能有局限性。[]（）文檔數(shù)據(jù)庫存儲：軟件MongoDB，它的優(yōu)點(diǎn)是對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要求不特別的嚴(yán)格。而缺點(diǎn)是查詢性的性能不好，同時(shí)缺少一種統(tǒng)一查詢語言。[]（）圖形數(shù)據(jù)庫存儲：軟件InfoGrid，它的優(yōu)點(diǎn)可以方便的利用圖結(jié)構(gòu)相關(guān)算法進(jìn)行計(jì)算。而缺點(diǎn)是要想得到結(jié)果必須進(jìn)行整個(gè)圖的計(jì)算，而且遇到不適合的數(shù)據(jù)模型時(shí)，圖形數(shù)據(jù)庫很難使用。[]數(shù)據(jù)庫NoSQL與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別編輯數(shù)據(jù)庫存儲方式傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫采用表格的儲存方式，數(shù)據(jù)以行和列的方式進(jìn)行存儲，要讀取和查...

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(jìn)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...

采集數(shù)據(jù)主要有兩個(gè)方向，一是自己編爬蟲程序去采集，二是使用別人或者企業(yè)公司等公開的數(shù)據(jù)。1.編爬蟲程序去采集數(shù)據(jù)(比較有針對性，比較適合我們的需求就是我想要什么數(shù)據(jù)就采集什么數(shù)據(jù)，可以使用Python爬蟲去采集，不是很難。但有一點(diǎn)就像樓主說的一樣，有點(diǎn)麻煩。)2.使用公開的數(shù)據(jù)，可以使用第三方的數(shù)據(jù)產(chǎn)品工具，新媒體公眾號方向可以考慮新榜有數(shù)的(針對性不強(qiáng)，可能公開的數(shù)據(jù)樣本不符合我們的需求，這樣就不利于工作的開展了，但特點(diǎn)就是方便)數(shù)據(jù)和信息是不可分離的，信息依賴數(shù)據(jù)來表達(dá)，數(shù)據(jù)則生動具體表達(dá)出信息。武侯區(qū)數(shù)據(jù)庫 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...

[]標(biāo)準(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)。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，valu...

禁用默認(rèn)超級管理員賬戶或者為超級管理員賬戶設(shè)置復(fù)雜密碼；為應(yīng)用程序分別分配賬戶進(jìn)行訪問；設(shè)置用戶登錄時(shí)間及登錄失敗次數(shù)限制，防止用戶密碼。分配用戶訪問權(quán)限時(shí)，堅(jiān)持小權(quán)限分配原則，并限制用戶只能訪問特定數(shù)據(jù)庫，不能同時(shí)訪問其他數(shù)據(jù)庫。修改數(shù)據(jù)庫默認(rèn)訪問端口，使用防火墻屏蔽掉對外開放的其他端口，禁止一切外部的端口探測行為。對數(shù)據(jù)庫內(nèi)存儲的重要數(shù)據(jù)、敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲，防止數(shù)據(jù)庫備份或數(shù)據(jù)文件被盜而造成數(shù)據(jù)泄露。設(shè)置好數(shù)據(jù)庫的備份策略，保證數(shù)據(jù)庫被破壞后能迅速恢復(fù)。[]（）對數(shù)據(jù)庫內(nèi)的系統(tǒng)存儲過程進(jìn)行合理管理，禁用掉不必要的存儲過程，防止利用存儲過程進(jìn)行數(shù)據(jù)庫探測與攻擊。[]（）啟用數(shù)據(jù)庫...

什么是小數(shù)據(jù)？小數(shù)據(jù)，顧名思義就是相對于大數(shù)據(jù)而言的，指的是與我們個(gè)人家庭相關(guān)的數(shù)據(jù)信息，正是無數(shù)的小數(shù)據(jù)經(jīng)過匯集處理才形成了如今的大數(shù)據(jù)。小數(shù)據(jù)就是個(gè)體化的數(shù)據(jù)，是我們每個(gè)個(gè)體的數(shù)字化信息。比如我天天都喝一兩酒，突然有天喝完酒胃疼，我就想了，這天和之前有何不同？原來，這天喝的酒是個(gè)新牌子，可能就是喝了這個(gè)新牌子的酒所以胃疼。這就是我生活中的“小數(shù)據(jù)”，它不像大數(shù)據(jù)那樣浩瀚繁雜，卻對我自身至關(guān)重要。大數(shù)據(jù)是信息技術(shù)發(fā)展的必然產(chǎn)物。商務(wù)數(shù)據(jù)采集 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...

大數(shù)據(jù)的七大價(jià)值隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，信息的傳輸日益方便快捷，端到端的需求也日益突出，縱觀整個(gè)移動互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)已被認(rèn)為是繼云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)之后的又一大顛覆性的技術(shù)性變更，毋庸置疑，大數(shù)據(jù)市場是待挖掘的金礦，其價(jià)值不言而喻。可以說誰能掌握和合理運(yùn)用用戶大數(shù)據(jù)的重要資源，誰就能在接下來的技術(shù)變革中進(jìn)一步發(fā)展壯大。這個(gè)大數(shù)據(jù)，可以說是史上初次將各行各業(yè)的用戶、方案提供商、服務(wù)商、運(yùn)營商以及整個(gè)生態(tài)鏈上游廠商，融入到一個(gè)大的環(huán)境中，無論是企業(yè)級市場還是消費(fèi)級市場，亦或公共服務(wù)，都正或?qū)⒁c大數(shù)據(jù)發(fā)生千絲萬縷的聯(lián)系。小數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)的聯(lián)動是什么？金堂城市數(shù)據(jù)解決方案 大數(shù)據(jù)平臺該怎樣搭建呢？請...

大數(shù)據(jù)(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。(在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)的方法[2]）大數(shù)據(jù)的4V特點(diǎn)：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價(jià)值）。其實(shí)大數(shù)據(jù)是一個(gè)概念，你不能定義為大，或者多，或者復(fù)雜。在不同行業(yè)，不同技術(shù)背景的情況下，對于大數(shù)據(jù)的解釋是不一樣的。雖然目前我們不能用一個(gè)明確地概念來描述它，但是，我們...

基于云的數(shù)據(jù)分析平臺將更加完善近幾年來，云計(jì)算技術(shù)發(fā)展的越來越快，與此相應(yīng)的應(yīng)用范圍也越來越寬。云計(jì)算的發(fā)展為大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展提供了一定的數(shù)據(jù)處理平臺和技術(shù)支持。云計(jì)算為大數(shù)據(jù)提供了分布式的計(jì)算方法、可以彈性擴(kuò)展、相對便宜的存儲空間和計(jì)算資源，這些都是大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展中十分重要的組成部分。此外，云計(jì)算具有十分豐富的IT資源、分布較為普遍，為大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展提供了技術(shù)支持。隨著云計(jì)算技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，發(fā)展平臺的日趨成熟，大數(shù)據(jù)技術(shù)自身將會得到快速提升，數(shù)據(jù)處理水平也會得到明顯提升。數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。金牛區(qū)數(shù)據(jù)解決方案 并以結(jié)構(gòu)化的方式存儲。它支持...

常見的數(shù)據(jù)采集方式有問卷調(diào)查、查閱資料、實(shí)地考查、試驗(yàn)。1、問卷調(diào)查：問卷調(diào)查是數(shù)據(jù)收集極為常用的一種方式，因?yàn)樗某杀颈容^低，而且得到的信息也會比較多面。2、查閱資料：查閱資料是古老的數(shù)據(jù)收集的方式，通過查閱書籍，記錄等資料來得到自己想要的數(shù)據(jù)。3、實(shí)地考查：實(shí)地考察是到指定的地方去做研究，指為明白一個(gè)事物的真相，勢態(tài)發(fā)展流程，而去實(shí)地進(jìn)行直觀的，局部進(jìn)行詳細(xì)的調(diào)查。4、實(shí)驗(yàn)：實(shí)驗(yàn)收集數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)是數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性很高，而缺點(diǎn)是未知性很大，不管實(shí)驗(yàn)的周期還是實(shí)驗(yàn)的結(jié)果都是不確定性的。近10年來，大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)、產(chǎn)品、應(yīng)用和標(biāo)準(zhǔn)快速發(fā)展。成華區(qū)城市數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng) 維度表上又關(guān)聯(lián)了其他維度表。...

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非電量或者電量信號,送到上位機(jī)中進(jìn)行分析，處理。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)是結(jié)合基于計(jì)算機(jī)或者其他特用測試平臺的測量軟硬件產(chǎn)品來實(shí)現(xiàn)靈活的、用戶自定義的測量系統(tǒng)。采集一般是采樣方式，即隔一定時(shí)間（稱采樣周期）對同一點(diǎn)數(shù)據(jù)重復(fù)采集。采集的數(shù)據(jù)大多是瞬時(shí)值，也可是某段時(shí)間內(nèi)的一個(gè)特征值。數(shù)據(jù)采集，又稱數(shù)據(jù)獲取，是利用一種裝置，從系統(tǒng)外部采集數(shù)據(jù)并輸入到系統(tǒng)內(nèi)部的一個(gè)接口。數(shù)據(jù)采集技術(shù)廣泛應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域。比如攝像頭，麥克風(fēng)，都是數(shù)據(jù)采集工具。數(shù)據(jù)在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，數(shù)據(jù)的定義是指所有能輸入到計(jì)算機(jī)并被計(jì)算機(jī)程序處理的符號的介質(zhì)的...

數(shù)據(jù)采集是指通過RFID射頻數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)交互數(shù)據(jù)及移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等方式獲得的各種類型的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化（或稱之為弱結(jié)構(gòu)化）及非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)，是大數(shù)據(jù)知識服務(wù)模型的根本。重點(diǎn)要突破分布式高速高可靠數(shù)據(jù)爬取或采集、高速數(shù)據(jù)全映像等大數(shù)據(jù)收集技術(shù)；突破高速數(shù)據(jù)解析、轉(zhuǎn)換與裝載等大數(shù)據(jù)整合技術(shù)；設(shè)計(jì)質(zhì)量評估模型，開發(fā)數(shù)據(jù)質(zhì)量技術(shù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)㈦[藏于海量數(shù)據(jù)中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經(jīng)濟(jì)活動提供依據(jù)，從而提高各個(gè)領(lǐng)域的運(yùn)行效率，極大提高整個(gè)社會經(jīng)濟(jì)的集約化程度非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)的蓬勃發(fā)展呈現(xiàn)出井噴式的增長。郫都區(qū)數(shù)據(jù)采集大數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)分析...

擴(kuò)展方式是NoSQL數(shù)據(jù)庫與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫差別比較大的地方，由于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫將數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)表中，數(shù)據(jù)操作的瓶頸出現(xiàn)在多張數(shù)據(jù)表的操作中，而且數(shù)據(jù)表越多這個(gè)問題越嚴(yán)重，如果要緩解這個(gè)問題，只能提高處理能力，也就是選擇速度更快性能更高的計(jì)算機(jī)，這樣的方法雖然可以一定的拓展空間，但這樣的拓展空間一定有非常有限的，也就是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫只具備縱向擴(kuò)展能力。而NoSQL數(shù)據(jù)庫由于使用的是數(shù)據(jù)集的存儲方式，它的存儲方式一定是分布式的，它可以采用橫向的方式來開展數(shù)據(jù)庫，也就是可以添加更多數(shù)據(jù)庫服務(wù)器到資源池，然后由這些增加的服務(wù)器來負(fù)擔(dān)數(shù)據(jù)量增加的開銷。[]數(shù)據(jù)庫查詢方式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫采用結(jié)構(gòu)化查詢語言（...

數(shù)據(jù)，除了它初次被使用時(shí)提供的價(jià)值以外，那些積累下來的數(shù)據(jù)海洋并不是無用的廢物，它還有著無窮無盡的“剩余價(jià)值”，關(guān)于這一點(diǎn)，人們已經(jīng)有了越來越多的認(rèn)識。事實(shí)上，大數(shù)據(jù)已經(jīng)開始并將繼續(xù)影響我們的生活，接下來讓我們共同探索大數(shù)據(jù)的主要價(jià)值吧！當(dāng)然這是需要借助于一些具體的應(yīng)用模式和場景才能得到集中體現(xiàn)的。隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，企業(yè)也越來越重視數(shù)據(jù)相關(guān)的開發(fā)和應(yīng)用，從而獲取更多的市場機(jī)會。一方面，大數(shù)據(jù)能夠明顯提升企業(yè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性；此外還能夠降低企業(yè)的交易摩擦成本；更為關(guān)鍵的是，大數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)分析大量數(shù)據(jù)而進(jìn)一步挖掘細(xì)分市場的機(jī)會，從而能夠縮短企業(yè)產(chǎn)品研發(fā)時(shí)間、提升企業(yè)在商業(yè)模式、產(chǎn)品和服務(wù)上...

企業(yè)可以通過Commvault將Salesforce系統(tǒng)數(shù)據(jù)備份到媒介和本地?cái)?shù)據(jù)庫，從而消除顧慮。通過定期進(jìn)行自動數(shù)據(jù)備份，企業(yè)能夠訪問的數(shù)據(jù)備份副本，尤其當(dāng)發(fā)生意外或惡意刪除的情況時(shí)。NFS對象庫新增功能中的NFS對象庫可以讓數(shù)據(jù)經(jīng)理以原有格式保存和訪問數(shù)據(jù)，從而使企業(yè)能夠?qū)?shù)據(jù)從傳統(tǒng)產(chǎn)品遷移并且為之前無法進(jìn)行本機(jī)集成的應(yīng)用程序提供保護(hù)。由于可以直接從自己的應(yīng)用程序進(jìn)行數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)操作，從而以原有格式保存和訪問數(shù)據(jù)，因此應(yīng)用程序開發(fā)人員和數(shù)據(jù)經(jīng)理的能力得到了增強(qiáng)。其結(jié)果是應(yīng)用程序管理員和企業(yè)能夠更靈活、更方便地訪問數(shù)據(jù)。虛擬化和云無論因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)攻擊還是網(wǎng)絡(luò)故障，意外的服務(wù)中斷早已見慣...

企業(yè)可以通過Commvault將Salesforce系統(tǒng)數(shù)據(jù)備份到媒介和本地?cái)?shù)據(jù)庫，從而消除顧慮。通過定期進(jìn)行自動數(shù)據(jù)備份，企業(yè)能夠訪問的數(shù)據(jù)備份副本，尤其當(dāng)發(fā)生意外或惡意刪除的情況時(shí)。NFS對象庫新增功能中的NFS對象庫可以讓數(shù)據(jù)經(jīng)理以原有格式保存和訪問數(shù)據(jù)，從而使企業(yè)能夠?qū)?shù)據(jù)從傳統(tǒng)產(chǎn)品遷移并且為之前無法進(jìn)行本機(jī)集成的應(yīng)用程序提供保護(hù)。由于可以直接從自己的應(yīng)用程序進(jìn)行數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)操作，從而以原有格式保存和訪問數(shù)據(jù)，因此應(yīng)用程序開發(fā)人員和數(shù)據(jù)經(jīng)理的能力得到了增強(qiáng)。其結(jié)果是應(yīng)用程序管理員和企業(yè)能夠更靈活、更方便地訪問數(shù)據(jù)。虛擬化和云無論因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)攻擊還是網(wǎng)絡(luò)故障，意外的服務(wù)中斷早已見慣...

被采集數(shù)據(jù)是已被轉(zhuǎn)換為電訊號的各種物理量，如溫度、水位、風(fēng)速、壓力等，可以是模擬量，也可以是數(shù)字量。采集一般是采樣方式，即隔一定時(shí)間（稱采樣周期）對同一點(diǎn)數(shù)據(jù)重復(fù)采集。采集的數(shù)據(jù)大多是瞬時(shí)值，也可是某段時(shí)間內(nèi)的一個(gè)特征值。準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)量測是數(shù)據(jù)采集的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)量測方法有接觸式和非接觸式，檢測元件多種多樣。不論哪種方法和元件，均以不影響被測對象狀態(tài)和測量環(huán)境為前提，以保證數(shù)據(jù)的正確性。數(shù)據(jù)采集含義很廣，包括對面狀連續(xù)物理量的采集。在計(jì)算機(jī)輔助制圖、測圖、設(shè)計(jì)中，對圖形或圖像數(shù)字化過程也可稱為數(shù)據(jù)采集，此時(shí)被采集的是幾何量（或包括物理量，如灰度）數(shù)據(jù)。“大數(shù)據(jù)”作為一種概念和思潮由計(jì)算領(lǐng)域發(fā)端，之后...

大數(shù)據(jù)(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。(在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)的方法[2]）大數(shù)據(jù)的4V特點(diǎn)：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價(jià)值）。其實(shí)大數(shù)據(jù)是一個(gè)概念，你不能定義為大，或者多，或者復(fù)雜。在不同行業(yè)，不同技術(shù)背景的情況下，對于大數(shù)據(jù)的解釋是不一樣的。雖然目前我們不能用一個(gè)明確地概念來描述它，但是，我們...

數(shù)據(jù)采集是指通過RFID射頻數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)交互數(shù)據(jù)及移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等方式獲得的各種類型的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化（或稱之為弱結(jié)構(gòu)化）及非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)，是大數(shù)據(jù)知識服務(wù)模型的根本。重點(diǎn)要突破分布式高速高可靠數(shù)據(jù)爬取或采集、高速數(shù)據(jù)全映像等大數(shù)據(jù)收集技術(shù)；突破高速數(shù)據(jù)解析、轉(zhuǎn)換與裝載等大數(shù)據(jù)整合技術(shù)；設(shè)計(jì)質(zhì)量評估模型，開發(fā)數(shù)據(jù)質(zhì)量技術(shù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)㈦[藏于海量數(shù)據(jù)中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經(jīng)濟(jì)活動提供依據(jù)，從而提高各個(gè)領(lǐng)域的運(yùn)行效率，極大提高整個(gè)社會經(jīng)濟(jì)的集約化程度數(shù)據(jù)在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，數(shù)據(jù)的定義是指所有能輸入到計(jì)算機(jī)并被計(jì)算機(jī)程序處理的符號的介質(zhì)的總稱。龍泉驛區(qū)市場數(shù)據(jù)解決方案...

備注涉及的復(fù)雜維度、退化維度等不在這個(gè)討論范圍）。數(shù)據(jù)模型的業(yè)務(wù)建模階段、領(lǐng)域概念模型階段、邏輯模型階段、物理模型階段是超級學(xué)術(shù)與復(fù)雜的話題，而且在模型領(lǐng)域根據(jù)特點(diǎn)又分主數(shù)據(jù)(MDM)、CIF（企業(yè)級統(tǒng)一視圖）、通用模型(IBM的金融、保險(xiǎn)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(shù)語”擴(kuò)展“、”扁平化“、”裁剪“等眼花繚亂的建模手法，數(shù)據(jù)模型不同層次ODS、DWDDWD、DW、ST的分層目的不同導(dǎo)致模型設(shè)計(jì)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(jī)會再交流。互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代數(shù)據(jù)源做數(shù)據(jù)的人，從非互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入到互聯(lián)網(wǎng)的特點(diǎn)是面對的數(shù)據(jù)源類型忽然多了起來...

大數(shù)據(jù)存儲與管理要用存儲器把采集到的數(shù)據(jù)存儲起來，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，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、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸?shù)葞讉€(gè)關(guān)鍵問題。開發(fā)可靠的分布式文件系統(tǒng)（DFS）、能效優(yōu)化的存儲、計(jì)算融入存儲、大數(shù)據(jù)的去冗余及高效低成本的大數(shù)據(jù)存儲技術(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、備份、復(fù)制等技術(shù)；開發(fā)大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。“小數(shù)據(jù)”是什么意思？四川商業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)格 NoSQL數(shù)據(jù)庫采用的數(shù)據(jù)訪問模式相對SQL更簡單而...

大數(shù)據(jù)存儲與管理要用存儲器把采集到的數(shù)據(jù)存儲起來，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，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、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸?shù)葞讉€(gè)關(guān)鍵問題。開發(fā)可靠的分布式文件系統(tǒng)（DFS）、能效優(yōu)化的存儲、計(jì)算融入存儲、大數(shù)據(jù)的去冗余及高效低成本的大數(shù)據(jù)存儲技術(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、備份、復(fù)制等技術(shù)；開發(fā)大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。2021年上海數(shù)據(jù)交易所成立，其面向全球開展大數(shù)據(jù)綜合交易。邛崍商業(yè)數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)平臺該怎樣搭...

數(shù)據(jù)采集的三大要點(diǎn)：采集的多方面性：采集的數(shù)據(jù)量足夠大具有分析價(jià)值、數(shù)據(jù)面足夠支撐分析需求。比如查看app的使用情況這一行為，我們需要采集從用戶觸發(fā)時(shí)的環(huán)境信息、會話、以及背后的用戶id，、需要統(tǒng)計(jì)這一行為在某一時(shí)段觸發(fā)的人數(shù)、次數(shù)、人均次數(shù)、活躍比等。采集的多維性：數(shù)據(jù)更重要的是能滿足分析需求。靈活、快速自定義數(shù)據(jù)的多種屬性和不同類型，從而滿足不同的分析目標(biāo)。比如“查看app的使用情況”這一行為，我們需要采集用戶使用的app的哪些功能、點(diǎn)擊頻率、使用時(shí)常、打的app的時(shí)間間隔等多個(gè)屬性。才能使采集的結(jié)果滿足我們的數(shù)據(jù)分析！采集的高效性：高效性包含技術(shù)執(zhí)行的高效性、團(tuán)隊(duì)內(nèi)部成員協(xié)同...

大數(shù)據(jù)的七大價(jià)值隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，信息的傳輸日益方便快捷，端到端的需求也日益突出，縱觀整個(gè)移動互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)已被認(rèn)為是繼云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)之后的又一大顛覆性的技術(shù)性變更，毋庸置疑，大數(shù)據(jù)市場是待挖掘的金礦，其價(jià)值不言而喻?？梢哉f誰能掌握和合理運(yùn)用用戶大數(shù)據(jù)的重要資源，誰就能在接下來的技術(shù)變革中進(jìn)一步發(fā)展壯大。這個(gè)大數(shù)據(jù)，可以說是史上初次將各行各業(yè)的用戶、方案提供商、服務(wù)商、運(yùn)營商以及整個(gè)生態(tài)鏈上游廠商，融入到一個(gè)大的環(huán)境中，無論是企業(yè)級市場還是消費(fèi)級市場，亦或公共服務(wù)，都正或?qū)⒁c大數(shù)據(jù)發(fā)生千絲萬縷的聯(lián)系?！按髷?shù)據(jù)”作為一種概念和思潮由計(jì)算領(lǐng)域發(fā)端，之后逐漸延伸到科學(xué)和商業(yè)領(lǐng)域。新津區(qū)大...