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(chǔ)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(chǔ)方式，它的存儲(chǔ)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（即SQL）來對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行查詢，SQL早已獲得了各個(gè)數(shù)據(jù)庫廠商的支持，成為數(shù)據(jù)庫行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)，它能夠支持?jǐn)?shù)據(jù)庫的CRUD（增加，查詢，更新，刪除）操作。具有非常強(qiáng)大的功能，SQL可以采用類似索引的方法來加快查詢操作。NoSQL數(shù)據(jù)庫使用的是非結(jié)構(gòu)化查詢語言（UnQL），它以數(shù)據(jù)集（像文檔）為單位來管理和操作數(shù)據(jù)，由于它沒有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，所以每個(gè)數(shù)據(jù)庫廠商提供產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)是不一樣的，NoSQL中的文檔Id與關(guān)系型表中主鍵的概念類似。大數(shù)據(jù)提供了一種人類認(rèn)識(shí)復(fù)雜系統(tǒng)的新思維和新手段。溫江區(qū)購物中心數(shù)據(jù)分析

    這個(gè)平臺(tái)也是企業(yè)必須要做的平臺(tái)，只不過當(dāng)時(shí)叫數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我稱作為大數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)平臺(tái)。這部分是整個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的。我們接下來會(huì)詳細(xì)討論。大數(shù)據(jù)門戶，是數(shù)據(jù)成果的集成一體化平臺(tái)，包含大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)和數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)。大數(shù)據(jù)門戶作為整個(gè)數(shù)據(jù)部門的窗口，所有數(shù)據(jù)研究成果都會(huì)展現(xiàn)在數(shù)據(jù)門戶中，極大的方便了企業(yè)各層級(jí)、各職能人員使用數(shù)據(jù)。我們接下來也將會(huì)詳細(xì)討論下這部分內(nèi)容。用戶服務(wù)，使用我們數(shù)據(jù)的人主要有公司的各層級(jí)的管理人員、數(shù)據(jù)分析人員、運(yùn)營人員、產(chǎn)品經(jīng)理、技術(shù)研發(fā)工程師、企業(yè)的投資相關(guān)方，還可能有部分的公司提供對(duì)外的數(shù)據(jù)服務(wù)。提供服務(wù)的方式有多種多樣，或通過大數(shù)據(jù)門戶、或通過API接口、或是直接在分析報(bào)告中體現(xiàn)。注：詳細(xì)分享每個(gè)平臺(tái)如何構(gòu)建的內(nèi)容，歡迎大家參加小講“企業(yè)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略及價(jià)值變現(xiàn)”，會(huì)有很多的干貨和獨(dú)門絕技分享。第三部分：大數(shù)據(jù)的價(jià)值（注：本文根據(jù)小講“企業(yè)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略及價(jià)值變現(xiàn)”中大數(shù)據(jù)價(jià)值章節(jié)的分享整理而成）大數(shù)據(jù)的價(jià)值，從業(yè)務(wù)角度出發(fā)，主要有如下的3點(diǎn)：a.數(shù)據(jù)輔助決策：為企業(yè)提供基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)報(bào)表分析服務(wù)。分析師能夠輕易獲取數(shù)據(jù)產(chǎn)出分析報(bào)告指導(dǎo)產(chǎn)品和運(yùn)營。高新區(qū)市場數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)庫就像是按行列順序排列的很科學(xué)的數(shù)據(jù)整合。

    數(shù)據(jù)庫是一個(gè)按數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)的計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)。數(shù)據(jù)庫的概念實(shí)際包括兩層意思：數(shù)據(jù)庫是一個(gè)實(shí)體，它是能夠合理保管數(shù)據(jù)的“倉庫”，用戶在該“倉庫”中存放要管理的事務(wù)數(shù)據(jù)，“數(shù)據(jù)”和“庫”兩個(gè)概念結(jié)合成為數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)庫是數(shù)據(jù)管理的新方法和技術(shù)，它能更合適的組織數(shù)據(jù)、更方便的維護(hù)數(shù)據(jù)、更嚴(yán)密的控制數(shù)據(jù)和更有效的利用數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫發(fā)展現(xiàn)狀在數(shù)據(jù)庫的發(fā)展歷史上，數(shù)據(jù)庫先后經(jīng)歷了層次數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)狀數(shù)據(jù)庫和關(guān)系數(shù)據(jù)庫等各個(gè)階段的發(fā)展，數(shù)據(jù)庫技術(shù)在各個(gè)方面的快速的發(fā)展。特別是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫已經(jīng)成為目前數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品中重要的一員，0年代以來，幾乎所有的數(shù)據(jù)庫廠商新出的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品都支持關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，即使一些非關(guān)系數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品也幾乎都有支持關(guān)系數(shù)據(jù)庫的接口。這主要是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫可以比較好的解決管理和存儲(chǔ)關(guān)系型數(shù)據(jù)的問題。隨著云計(jì)算的發(fā)展和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫越來越無法滿足需要，這主要是由于越來越多的半關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)需要用數(shù)據(jù)庫進(jìn)行存儲(chǔ)管理，以此同時(shí)。分布式技術(shù)等新技術(shù)的出現(xiàn)也對(duì)數(shù)據(jù)庫的技術(shù)提出了新的要求，于是越來越多的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫就開始出現(xiàn)。

    大數(shù)據(jù)平臺(tái)該怎樣搭建呢？請(qǐng)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幅圖進(jìn)行一些簡單的適應(yīng)企業(yè)的調(diào)整，就可以完全搬過來使用了。針對(duì)上面這幅圖，有幾點(diǎn)跟大家講解說明下：1）大數(shù)據(jù)平臺(tái)由三個(gè)平臺(tái)+一個(gè)服務(wù)組成：工具平臺(tái)，大數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)平臺(tái)、大數(shù)據(jù)門戶，其中，工具平臺(tái)又包含運(yùn)維平臺(tái)和數(shù)據(jù)采集平臺(tái)，大數(shù)據(jù)門戶又包含大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)和大數(shù)據(jù)產(chǎn)品應(yīng)用平臺(tái)。2）講講每個(gè)平臺(tái)的作用。運(yùn)維平臺(tái)主要負(fù)責(zé)整個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的任務(wù)調(diào)度、任務(wù)監(jiān)控、元數(shù)據(jù)管理、權(quán)限管理等，分別由調(diào)度系統(tǒng)、任務(wù)監(jiān)控中心、元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)、權(quán)限管理系統(tǒng)等系統(tǒng)組成。大數(shù)據(jù)采集平臺(tái)主要負(fù)責(zé)把數(shù)據(jù)采集到大數(shù)據(jù)倉庫平臺(tái)中。企業(yè)的大數(shù)據(jù)來源從大的角度來說，主要是從三個(gè)方面獲取數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)系統(tǒng)、行為日志采集系統(tǒng)、外部數(shù)據(jù)來源。每一個(gè)方面來源又包含途徑，大家可以看上面的圖就了解。這里特別要強(qiáng)調(diào)的是外部數(shù)據(jù)來源，可以通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲工具收集，通過和相應(yīng)的合作方進(jìn)行數(shù)據(jù)交換，通過從數(shù)據(jù)商那里采購過來，也有極少部分可以通過一些大公司的開放平臺(tái)接口獲取，比如阿里、騰訊等。大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)，在傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫時(shí)代。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(hào)的介質(zhì)的總稱。

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)是指對(duì)客觀事件進(jìn)行記錄并可以鑒別的符號(hào)。溫江區(qū)購物中心數(shù)據(jù)分析

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。溫江區(qū)購物中心數(shù)據(jù)分析

    并且一旦操作有誤或者有需要，可以馬上回滾事務(wù)。而NoSQL數(shù)據(jù)庫強(qiáng)調(diào)BASE原則（基本可用（BasicallyAvailble）、軟狀態(tài)（Soft-state）、終一致性（EventualConsistency）），它減少了對(duì)數(shù)據(jù)的強(qiáng)一致性支持，從而獲得了基本一致性和柔性可靠性，并且利用以上的特性達(dá)到了高可靠性和高性能，終達(dá)到了數(shù)據(jù)的終一致性。NoSQL數(shù)據(jù)庫雖然對(duì)于事務(wù)操作也可以使用，但由于它是一種基于節(jié)點(diǎn)的分布式數(shù)據(jù)庫，對(duì)于事務(wù)的操作不能很好的支持，也很難滿足其全部的需求，所以NoSQL數(shù)據(jù)庫的性能和優(yōu)點(diǎn)更多的體現(xiàn)在大數(shù)據(jù)的處理和數(shù)據(jù)庫的擴(kuò)展方面。[]數(shù)據(jù)庫讀寫性能關(guān)系型數(shù)據(jù)庫十分強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的一致性，并為此降低讀寫性能付出了巨大的代價(jià)，雖然關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)數(shù)據(jù)和處理數(shù)據(jù)的可靠性很不錯(cuò)，但一旦面對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理的時(shí)候效率就會(huì)變得很差，特別是遇到高并發(fā)讀寫的時(shí)候性能就會(huì)下降的非常厲害。而NoSQL數(shù)據(jù)庫相對(duì)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫優(yōu)勢比較大的恰恰是應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)方面，也就是對(duì)于大量的每天都產(chǎn)生非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)能夠高性能的讀寫，這是因?yàn)镹oSQL數(shù)據(jù)庫是按key-value類型進(jìn)行存儲(chǔ)的，以數(shù)據(jù)集的方式存儲(chǔ)的，因此無論是擴(kuò)展還是讀寫都非常容易，并且NoSQL數(shù)據(jù)庫不需要關(guān)系型數(shù)據(jù)庫繁瑣的解析。溫江區(qū)購物中心數(shù)據(jù)分析

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