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)就是個體化的數(shù)據(jù)，是我們每個個體的數(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，這天喝的酒是個新牌子，可能就是喝了這個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，從而造成存儲空間被浪費的問題（從當(dāng)前的計算機(jī)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(kuò)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(kuò)展性能，并且要求數(shù)據(jù)庫支持更多數(shù)據(jù)并發(fā)量。邛崍數(shù)據(jù)策略咨詢數(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。

大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)，大量數(shù)據(jù)的區(qū)別與轉(zhuǎn)變就是，放棄對因果關(guān)系的渴求，而取而代之關(guān)注相關(guān)關(guān)系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。這就顛覆了千百年來人類的思維慣例，對人類的認(rèn)知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰(zhàn)。2.還有一個重要的區(qū)別是在用途上，過去的數(shù)據(jù)很大程度上停留在說明過去的狀態(tài)，拿數(shù)據(jù)說話，實際上是用過去的數(shù)據(jù)說明過去，而大數(shù)據(jù)的重點就是預(yù)測。大數(shù)據(jù)將為人類的生活創(chuàng)造前所未有的可量化的維度。

    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，堅持小權(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)庫審核功能，對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行的事件跟蹤和日志記錄。[]數(shù)據(jù)庫類型編輯數(shù)據(jù)庫關(guān)系數(shù)據(jù)庫關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，存儲的格式可以直觀地反映實體間的關(guān)系。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和常見的表格比較相似，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中表與表之間是有很多復(fù)雜的關(guān)聯(lián)關(guān)系的。常見的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫有Mysql，SqlServer等。在輕量或者小型的應(yīng)用中。使用不同的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫對系統(tǒng)的性能影響不大，但是在構(gòu)建大型應(yīng)用時，則需要根據(jù)應(yīng)用的業(yè)務(wù)需求和性能需求。選擇合適的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。大數(shù)據(jù)提供了一種人類認(rèn)識復(fù)雜系統(tǒng)的新思維和新手段。

    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：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。其實大數(shù)據(jù)是一個概念，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明確地概念來描述它，但是，我們可以說明它的一些屬性，比如4v。無論安全性，還是難處理，這些都是描述大數(shù)據(jù)的屬性，當(dāng)你有了這些屬性，把他們總結(jié)到一起的時候，那就是你理解的大數(shù)據(jù)，就像當(dāng)初有人和你說什么是CPU一個道理，從懵懂到理解，需要實踐中的積累。，大數(shù)據(jù)是信息技術(shù)發(fā)展到如今的一個產(chǎn)物，它也會過時，當(dāng)下人們談?wù)摰拇髷?shù)據(jù)基本屬性包括：全量，大，多樣性，低價值密度等！對于決策者來說，數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)是大數(shù)據(jù)比較大的價值；對于技術(shù)人員來說。“小數(shù)據(jù)”是什么意思？崇州商業(yè)數(shù)據(jù)解決方案

數(shù)據(jù)是關(guān)于事件之一組離散且客觀的事實描述，是構(gòu)成消息和知識的原始材料。商務(wù)數(shù)據(jù)采集

    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(qiáng)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)。商務(wù)數(shù)據(jù)采集

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