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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...

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...

所以NoSQL數(shù)據(jù)庫大數(shù)據(jù)管理、檢索、讀寫、分析以及可視化方面具有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不可比擬的優(yōu)勢。[]數(shù)據(jù)庫授權(quán)方式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫常見的有Oracle，SQLServer，DB，Mysql，除了Mysql大多數(shù)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫如果要使用都需要支付一筆價(jià)格高昂的費(fèi)用，即使是的Mysql性能也受到了諸多的限制。而對于NoSQL數(shù)據(jù)庫，比較主流的有redis，HBase，MongoDb，memcache等產(chǎn)品，通常都采用開源的方式，不需要像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫那樣，需要一筆高昂的花費(fèi)。數(shù)據(jù)庫分布式數(shù)據(jù)庫編輯所謂的分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)，就是結(jié)合了數(shù)據(jù)庫技術(shù)與分布式技術(shù)的一種結(jié)合。具體指的是把那些在地理意義上分散開...

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(dòng)、備份、復(fù)制等技術(shù)；開發(fā)大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。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。龍泉驛區(qū)大數(shù)據(jù)洞...

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。數(shù)據(jù)是信息的表現(xiàn)形式，信息是數(shù)據(jù)有意義的表示。錦江區(qū)商業(yè)地產(chǎn)數(shù)據(jù)調(diào)研 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(dòng)數(shù)據(jù)備份...

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(hù)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(kuò)展延伸，多張事實(shí)表共享維度表。數(shù)倉模型建設(shè)后期，當(dāng)一個(gè)星型模型為一個(gè)實(shí)體，又有多個(gè)是實(shí)體，實(shí)體間又共用維表(這個(gè)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(jì)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Pyt...

確定維度->確定事實(shí)進(jìn)行維度建模。常用的業(yè)務(wù)實(shí)體建模方法:維度模型、范式模型、Data-Valut模型、Anchor模型其中維度模型是大數(shù)據(jù)數(shù)倉的常用的模型，范式模型是傳統(tǒng)的數(shù)倉常用的，其他兩種模型較為少見，針對特點(diǎn)的場景。而維度模型根據(jù)數(shù)據(jù)組織類型又劃分為星型模型、雪花模型、星座模型a.星型模型星型模型主要是維表和事實(shí)表，以事實(shí)表為中心，所有維度直接關(guān)聯(lián)在事實(shí)表上，呈星型分布。可以初略理解為如果用星型模型設(shè)計(jì)數(shù)倉的表時(shí)。一個(gè)業(yè)務(wù)實(shí)體中多個(gè)表的關(guān)系是一對多，one(事實(shí)表)many(維度表)。星型模型是基于hadoop生態(tài)的大數(shù)據(jù)用的多的一種模型什么是維度表？維度表可以看成是用戶用來分...

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。這些數(shù)據(jù)具有規(guī)模大、形成速度快、類型多樣以及價(jià)值性低，通常將其稱之為“大數(shù)據(jù)”。武侯區(qū)城市數(shù)據(jù)價(jià)格 所以N...

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(dòng)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(dòng)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)的集約化程度些行政區(qū)域業(yè)已開始了數(shù)據(jù)要素市場的實(shí)踐，意在形成系列創(chuàng)新安排。蒲江購物中心數(shù)據(jù)可行性報(bào)告 數(shù)據(jù)庫是一個(gè)按數(shù)據(jù)...

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...

逐漸忽略了數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)注度，數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)角色逐漸被弱化）。用戶面對是數(shù)據(jù)源多樣化，比如日志、生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)、視頻、音頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。原有ETL中部分?jǐn)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換功能逐漸前置化，放到業(yè)務(wù)系統(tǒng)端進(jìn)行（備注：部分原有在ETL階段需要數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化一些過程前置在業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)產(chǎn)生階段進(jìn)行，比如Log日志。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的日志標(biāo)準(zhǔn)化?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)隨著數(shù)據(jù)更加逐漸被重視，分析師、數(shù)據(jù)開發(fā)在面對大量的數(shù)據(jù)需求、海量的臨時(shí)需求疲憊不堪，變成了資源的瓶頸，在當(dāng)時(shí)的狀態(tài)傳統(tǒng)的各類的Report、Olap工具都無法滿足互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)個(gè)性化的數(shù)據(jù)需求。開始考慮把需求固定化變?yōu)橐粋€(gè)面向終用戶自助式、半自助的產(chǎn)品來滿足快速獲取數(shù)...

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，將它們加以匯總和理解并消化，以求比較大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。 數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在20世紀(jì)早期就已確立，但直到計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)才使得實(shí)際操作成為可能，并使得數(shù)據(jù)分析得以推廣。數(shù)據(jù)分析是數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物。數(shù)據(jù)也稱為觀測值，是實(shí)驗(yàn)、測量、觀察、調(diào)查等的結(jié)果。數(shù)據(jù)分析中所處理的數(shù)據(jù)分為定性數(shù)據(jù)和定量數(shù)據(jù)。只能歸入某一類而不能用數(shù)值進(jìn)行測度的數(shù)據(jù)稱為定性數(shù)據(jù)。定性數(shù)據(jù)中表現(xiàn)為類別，但不區(qū)分順序的，是定類數(shù)據(jù)，如性別、品牌等；定性數(shù)據(jù)中表現(xiàn)為類別，但...

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（...

對于大數(shù)據(jù)而言，數(shù)據(jù)倉庫承載著整個(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)倉基本上都是基于hive的數(shù)倉。對于很多大數(shù)據(jù)開發(fā)者而言，特別是早期，很多開發(fā)者認(rèn)為hive數(shù)倉就是和業(yè)務(wù)相關(guān)，隱射Hdfs數(shù)據(jù)文件的一張張表。針對于hive數(shù)倉而言，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)抽象出來的、表之間的關(guān)系、表如何更好的服務(wù)應(yīng)用這些問題是數(shù)倉建模、數(shù)倉技術(shù)架構(gòu)的。一個(gè)好的數(shù)倉技術(shù)架構(gòu)和數(shù)倉建模。可以減少開發(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業(yè)務(wù)形成數(shù)據(jù)中心，降低存儲，計(jì)算資源的消耗等等.數(shù)...

還得考慮可操作性、約束性（備注約束性是完成數(shù)據(jù)質(zhì)量提升的一個(gè)關(guān)鍵要素，未來新話題主題會討論這些），這個(gè)既要顧業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)源、合理的整合的角色是數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)師，又叫數(shù)據(jù)模型師。平臺中模型設(shè)計(jì)所關(guān)注的是企業(yè)分散在各角落數(shù)據(jù)、未知的商業(yè)模式與未知的分析報(bào)表，通過模型的步驟，理解業(yè)務(wù)并結(jié)合數(shù)據(jù)整合分析，建立數(shù)據(jù)模型為Datacleaning指定清洗規(guī)則、為源數(shù)據(jù)與目標(biāo)提供ETLmapping（備注：ETL代指數(shù)據(jù)從不同源到數(shù)據(jù)平臺的整個(gè)過程，ETLMapping可理解為數(shù)據(jù)加工算法，給數(shù)碼看的，互聯(lián)網(wǎng)與非互聯(lián)網(wǎng)此處差異性也較為明顯，非互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺對ETL定義與架構(gòu)較為復(fù)雜）支持、理清數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)...

如果通過技術(shù)將人無法通過肉眼找到的價(jià)值信息呈現(xiàn)出來，這是重要的！大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式計(jì)算架構(gòu)。它的特色在于對海量數(shù)據(jù)的挖掘，但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫、云存儲和虛擬化技術(shù)。隨著云時(shí)代的來臨，大數(shù)據(jù)（Bigdata）也吸引了越來越多的關(guān)注?！吨婆_》的分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)（B...

如：同名異義、同物異名..。減少多余冗余數(shù)據(jù)，因?yàn)榱私鈹?shù)據(jù)之間的關(guān)系，以及數(shù)據(jù)的作用。在數(shù)據(jù)平臺中根據(jù)需求采集那些用于分析的數(shù)據(jù)，而不需要那些純粹用于操作的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)模型在數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)倉庫中是一個(gè)統(tǒng)稱，嚴(yán)格上來講分為概念模型、邏輯模型、物理模型。(備注：四類模型如何去詳細(xì)構(gòu)建文本不深講，關(guān)于非互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的數(shù)據(jù)模型網(wǎng)上非常多)BillInmon對EDW的定義是面向事物處理、面向數(shù)據(jù)管理，從數(shù)據(jù)的特征上需要堅(jiān)持維護(hù)細(xì)粒度的數(shù)據(jù)、維護(hù)微觀層次的數(shù)據(jù)關(guān)系、保存數(shù)據(jù)歷史。所以在構(gòu)建完畢的數(shù)據(jù)平臺中可以從中映射并檢查業(yè)務(wù)信息的完整性（同時(shí)也是養(yǎng)數(shù)據(jù)過程中的重要反饋點(diǎn)），這種方式還可以找出多個(gè)系統(tǒng)...

所謂‘小數(shù)據(jù)’，并不是因?yàn)閿?shù)據(jù)量小，而是通過海量數(shù)據(jù)分析找出真正能幫助用戶做決策的客觀依據(jù)，讓其真正實(shí)現(xiàn)商業(yè)智能。”日前，在線業(yè)務(wù)優(yōu)化產(chǎn)品與服務(wù)提供商國雙科技揭幕成立“國雙數(shù)據(jù)中心”，該公司高級副總裁續(xù)揚(yáng)向記者表示，數(shù)據(jù)對企業(yè)決策運(yùn)營越來越重要，大數(shù)據(jù)時(shí)代來臨，企業(yè)需要的數(shù)據(jù)不是單純意義上的大數(shù)據(jù)，而是通過海量數(shù)據(jù)挖掘用戶特征獲取的有價(jià)值的“小數(shù)據(jù)”，進(jìn)而使企業(yè)獲取有價(jià)值的用戶信息，科學(xué)地分析用戶行為，幫助企業(yè)明確品牌定位、優(yōu)化營銷策略。數(shù)據(jù)分析成為大數(shù)據(jù)技術(shù)的重點(diǎn)。四川數(shù)據(jù)海 大數(shù)據(jù)平臺該怎樣搭建呢？請看下面這幅圖，不管我之前在阿里還是在騰訊工作，還是到哪個(gè)企業(yè)工作，基本上我都是通過這...

數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)與文件系統(tǒng)兩者之間的主要區(qū)別是組織數(shù)據(jù)的方式不同，文件系統(tǒng)是面向組織數(shù)據(jù)的，而數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是面向全局組織數(shù)據(jù)的，這種組織方式可以解決數(shù)據(jù)冗余問題。數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)主要管理數(shù)據(jù)庫的存儲、事務(wù)以及對數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫系統(tǒng)會調(diào)用文件系統(tǒng)來管理自己的數(shù)據(jù)文件，但也有些數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)能夠自己管理數(shù)據(jù)文件，甚至在裸設(shè)備上。文件系統(tǒng)是操作系統(tǒng)必須的，而數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)只是數(shù)據(jù)庫管理和應(yīng)用所必需的。計(jì)算機(jī)存儲和處理的對象比較多，表示這些對象的數(shù)據(jù)也隨之變得越來越復(fù)雜。崇州數(shù)據(jù)調(diào)研數(shù)據(jù)采集(DAQ)，又稱...

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(dòng)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...

大數(shù)據(jù)創(chuàng)新企業(yè)管理模式，挖掘管理潛力當(dāng)下，有多少企業(yè)還會要求員工像士兵一樣無條件服從上級的指示？還在通過大量的中層管理者來承擔(dān)管理下屬和傳遞信息的職責(zé)？還在禁止員工之間談?wù)撔匠甑刃畔?？《華爾街日報(bào)》曾有一篇文章就說，NO。這一切已經(jīng)過時(shí)了，嚴(yán)格控制，內(nèi)部猜測和小道消息無疑更會降低企業(yè)效率。一個(gè)管理學(xué)者曾經(jīng)將企業(yè)內(nèi)部關(guān)系比喻為成本和消耗中心，如果內(nèi)部都難以協(xié)作或者有效降低管理成本和消耗，你又如何指望在現(xiàn)今瞬息萬變的市場和競爭環(huán)境下生存、創(chuàng)新和發(fā)展呢？數(shù)據(jù)是所有能輸入計(jì)算機(jī)并被計(jì)算機(jī)程序處理的符號的介質(zhì)的總稱。四川商業(yè)數(shù)據(jù)可行性報(bào)告數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)與文件系統(tǒng)兩者之間的主要區(qū)別是組織數(shù)據(jù)的方式不同，文件系...

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)...

NoSQL數(shù)據(jù)庫采用的數(shù)據(jù)訪問模式相對SQL更簡單而精確。[]數(shù)據(jù)庫規(guī)范化在數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)開發(fā)過程中開發(fā)人員通常會面對同時(shí)需要對一個(gè)或者多個(gè)數(shù)據(jù)實(shí)體（包括數(shù)組、列表和嵌套數(shù)據(jù)）進(jìn)行操作，這樣在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，一個(gè)數(shù)據(jù)實(shí)體一般首先要分割成多個(gè)部分，然后再對分割的部分進(jìn)行規(guī)范化，規(guī)范化以后再分別存入到多張關(guān)系型數(shù)據(jù)表中，這是一個(gè)復(fù)雜的過程。好消息是隨著軟件技術(shù)的發(fā)展，相當(dāng)多的軟件開發(fā)平臺都提供一些簡單的解決方法，例如，可以利用ORM層（也就是對象關(guān)系映射）來將數(shù)據(jù)庫中對象模型映射到基于SQL的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中去以及進(jìn)行不同類型系統(tǒng)的數(shù)據(jù)之間的轉(zhuǎn)換。對于NoSQL數(shù)據(jù)庫則沒有這方面的問題，它不需...

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。計(jì)算機(jī)存儲和處理的對象比較多，表示這些對象的數(shù)據(jù)也隨之變得越來越復(fù)雜。新都區(qū)商業(yè)地產(chǎn)數(shù)據(jù)庫常見的數(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，...

大數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)分析大量數(shù)據(jù)而進(jìn)一步挖掘市場機(jī)會和細(xì)分市場，然后對每個(gè)群體量體裁衣般的采取獨(dú)特的行動(dòng)。獲得好的產(chǎn)品概念和創(chuàng)意，關(guān)鍵在于我們到底如何去搜集消費(fèi)者相關(guān)的信息，如何獲得趨勢，挖掘出人們頭腦中未來會可能消費(fèi)的產(chǎn)品概念。用創(chuàng)新的方法解構(gòu)消費(fèi)者的生活方式，剖析消費(fèi)者的生活密碼，才能讓吻合消費(fèi)者未來生活方式的產(chǎn)品研發(fā)不再成為問題，如果你了解了消費(fèi)者的密碼，就知道其潛藏在背后的真正需求。大數(shù)據(jù)分析是發(fā)現(xiàn)新客戶群體、確定極好供應(yīng)商、創(chuàng)新產(chǎn)品、理解銷售季節(jié)性等問題的極好方法。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。錦江區(qū)購物中心數(shù)據(jù)洞察 這個(gè)數(shù)據(jù)倉庫平臺計(jì)劃三年...

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...

大數(shù)據(jù)提高決策能力當(dāng)前，企業(yè)管理者還是更多依賴個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和直覺做決策，而不是基于數(shù)據(jù)。在信息有限、獲取成本高昂，而且沒有被數(shù)字化的時(shí)代，讓身居高位的人做決策是情有可原的，但是大數(shù)據(jù)時(shí)代，就必須要讓數(shù)據(jù)說話。大數(shù)據(jù)能夠有效的幫助各個(gè)行業(yè)用戶做出更為準(zhǔn)確的商業(yè)決策，從而實(shí)現(xiàn)更大的商業(yè)價(jià)值，它從誕生開始就是站在決策的角度出發(fā)。雖然不同行業(yè)的業(yè)務(wù)不同，所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)及其所支撐的管理形態(tài)也千差萬別，但從數(shù)據(jù)的獲取，數(shù)據(jù)的整合，數(shù)據(jù)的加工，數(shù)據(jù)的綜合應(yīng)用，數(shù)據(jù)的服務(wù)和推廣，數(shù)據(jù)處理的生命線流程來分析，所有行業(yè)的模式是一致的。數(shù)據(jù)是關(guān)于事件之一組離散且客觀的事實(shí)描述，是構(gòu)成消息和知識的原始材料。四川數(shù)據(jù)庫對象數(shù)...

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(dòng)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)?！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。錦江區(qū)城市數(shù)據(jù)價(jià)格 ...

如果通過技術(shù)將人無法通過肉眼找到的價(jià)值信息呈現(xiàn)出來，這是重要的！大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式計(jì)算架構(gòu)。它的特色在于對海量數(shù)據(jù)的挖掘，但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫、云存儲和虛擬化技術(shù)。隨著云時(shí)代的來臨，大數(shù)據(jù)（Bigdata）也吸引了越來越多的關(guān)注?！吨婆_》的分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)（B...

普遍采用實(shí)時(shí)性的數(shù)據(jù)處理方式在現(xiàn)如今人們的生活中，人們獲取信息的速度較快。為了更好地滿足人們的需求，大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的處理方式也需要不斷地與時(shí)俱進(jìn)。目前大數(shù)據(jù)的處理系統(tǒng)采用的主要是批量化的處理方式，這種數(shù)據(jù)處理方式有一定的局限性，主要是用于數(shù)據(jù)報(bào)告的頻率不需要達(dá)到分鐘級別的場合，而對于要求比較高的場合，這種數(shù)據(jù)處理方式就達(dá)不到要求。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)、鏈路挖掘等應(yīng)用對數(shù)據(jù)處理的時(shí)間往往以小時(shí)或者天為單位。這與大數(shù)據(jù)自身的發(fā)展有點(diǎn)不相適應(yīng)。大數(shù)據(jù)突出強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性，因而對數(shù)據(jù)處理也要體現(xiàn)出實(shí)時(shí)性。如在線個(gè)性化推薦、實(shí)時(shí)路況信息等數(shù)據(jù)處理時(shí)間要求在分鐘甚至秒極。要求極高。在一些大數(shù)據(jù)的...