而缺點是需要存儲數據之間的關系。[]（）列存儲：軟件Hbase，它的優(yōu)點是對數據能快速查詢，數據存儲的擴展性強。而缺點是數據庫的功能有局限性。[]（）文檔數據庫存儲：軟件MongoDB，它的優(yōu)點是對數據結構要求不特別的嚴格。而缺點是查詢性的性能不好，同時缺少一種統(tǒng)一查詢語言。[]（）圖形數據庫存儲：軟件InfoGrid，它的優(yōu)點可以方便的利用圖結構相關算法進行計算。而缺點是要想得到結果必須進行整個圖的計算，而且遇到不適合的數據模型時，圖形數據庫很難使用。[]數據庫NoSQL與關系型數據庫的區(qū)別編輯數據庫存儲方式傳統(tǒng)的關系型數據庫采用表格的儲存方式，數據以行和列的方式進行存儲，要讀取和查詢都十分方便。而非關系型數據不適合這樣的表格存儲方式，通常以數據集的方式，大量的數據集中存儲在一起，類似于鍵值對、圖結構或者文檔。[]數據庫存儲結構關系型數據庫按照結構化的方法存儲數據，每個數據表都必須對各個字段定義好（也就是先定義好表的結構），再根據表的結構存入數據，這樣做的好處就是由于數據的形式和內容在存入數據之前就已經定義好了，所以整個數據表的可靠性和穩(wěn)定性都比較高，但帶來的問題就是一旦存入數據后。數據描述事物的符號記錄，是可定義為意義的實體，涉及事物的存在形式。青白江區(qū)商業(yè)地產數據

    如果需要修改數據表的結構就會十分困難。而NoSQL數據庫由于面對的是大量非結構化的數據的存儲，它采用的是動態(tài)結構，對于數據類型和結構的改變非常的適應，可以根據數據存儲的需要靈活的改變數據庫的結構。[]數據庫存儲規(guī)范關系型數據庫為了避免重復、規(guī)范化數據以及充分利用好存儲空間，把數據按照小關系表的形式進行存儲，這樣數據管理的就可以變得很清晰、一目了然，當然這主要是一張數據表的情況。如果是多張表情況就不一樣了，由于數據涉及到多張數據表，數據表之間存在著復雜的關系，隨著數據表數量的增加，數據管理會越來越復雜。而NoSQL數據庫的數據存儲方式是用平面數據集的方式集中存放，雖然會存在數據被重復存儲，從而造成存儲空間被浪費的問題（從當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據庫都是采用單獨存放的形式，很少采用分割存放的方式，所以這樣數據往往能存成一個整體，這對于數據的讀寫提供了極大的方便。[]數據庫擴展方式當前社會和科學飛速發(fā)展，要支持日益增長的數據庫存儲需求當然要求數據庫有良好的擴展性能，并且要求數據庫支持更多數據并發(fā)量。青羊區(qū)大數據調研分析數據分析成為大數據技術的重點。

數據，除了它初次被使用時提供的價值以外，那些積累下來的數據海洋并不是無用的廢物，它還有著無窮無盡的“剩余價值”，關于這一點，人們已經有了越來越多的認識。事實上，大數據已經開始并將繼續(xù)影響我們的生活，接下來讓我們共同探索大數據的主要價值吧！當然這是需要借助于一些具體的應用模式和場景才能得到集中體現(xiàn)的。隨著大數據的發(fā)展，企業(yè)也越來越重視數據相關的開發(fā)和應用，從而獲取更多的市場機會。一方面，大數據能夠明顯提升企業(yè)數據的準確性和及時性；此外還能夠降低企業(yè)的交易摩擦成本；更為關鍵的是，大數據能夠幫助企業(yè)分析大量數據而進一步挖掘細分市場的機會，從而能夠縮短企業(yè)產品研發(fā)時間、提升企業(yè)在商業(yè)模式、產品和服務上的創(chuàng)新力，大幅提升企業(yè)的商業(yè)決策水平，降低了企業(yè)經營的風險。

    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(xié)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。大數據技術推動下，個人信息的應用已經由商業(yè)和經濟領域。

    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。大數據的價值體現(xiàn)在對大規(guī)模數據整合的智能處理方面，進而在大規(guī)模的數據中獲取有用的信息。青羊區(qū)購物中心數據調研

數據是信息的表現(xiàn)形式和載體，可以是符號、文字、數字、語音、圖像、視頻等。青白江區(qū)商業(yè)地產數據

數據分析成為大數據技術的重點數據分析在數據處理過程中占據十分重要的位置，隨著時代的發(fā)展，數據分析也會逐漸成為大數據技術的重點。大數據的價值體現(xiàn)在對大規(guī)模數據集和的智能處理方面，進而在大規(guī)模的數據中獲取有用的信息。要想逐步實現(xiàn)這個功能，就必須對數據進行分析和挖掘。而數據的采集、存儲、和管理都是數據分析步驟的基礎，通過進行數據分析得到的結果，將應用于大數據相關的各個領域。未來大數據技術的進一步發(fā)展，與數據分析技是密切相關的青白江區(qū)商業(yè)地產數據

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