如果需要修改數(shù)據(jù)表的結(jié)構(gòu)就會(huì)十分困難。而NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)由于面對(duì)的是大量非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，它采用的是動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)，對(duì)于數(shù)據(jù)類(lèi)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(chǔ)的需要靈活的改變數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)。[]數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)規(guī)范關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)為了避免重復(fù)、規(guī)范化數(shù)據(jù)以及充分利用好存儲(chǔ)空間，把數(shù)據(jù)按照小關(guān)系表的形式進(jìn)行存儲(chǔ)，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(huì)越來(lái)越復(fù)雜。而NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式是用平面數(shù)據(jù)集的方式集中存放，雖然會(huì)存在數(shù)據(jù)被重復(fù)存儲(chǔ)，從而造成存儲(chǔ)空間被浪費(fèi)的問(wèn)題（從當(dāng)前的計(jì)算機(jī)硬件的發(fā)展來(lái)看，這樣的存儲(chǔ)空間浪費(fèi)的問(wèn)題微不足道）。但是由于基本上單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)都是采用單獨(dú)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(gè)整體，這對(duì)于數(shù)據(jù)的讀寫(xiě)提供了極大的方便。[]數(shù)據(jù)庫(kù)擴(kuò)展方式當(dāng)前社會(huì)和科學(xué)飛速發(fā)展，要支持日益增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)需求當(dāng)然要求數(shù)據(jù)庫(kù)有良好的擴(kuò)展性能，并且要求數(shù)據(jù)庫(kù)支持更多數(shù)據(jù)并發(fā)量。數(shù)據(jù)也可以是離散的，如符號(hào)、文字，稱(chēng)為數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)。金牛區(qū)城市數(shù)據(jù)調(diào)研分析

    大數(shù)據(jù)開(kāi)啟了一個(gè)大規(guī)模生產(chǎn)、分享和應(yīng)用數(shù)據(jù)的時(shí)代，它給技術(shù)和商業(yè)帶來(lái)了巨大的變化。麥肯錫研究表明，在醫(yī)療、零售和制造業(yè)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)每年可以提高勞動(dòng)生產(chǎn)率。大數(shù)據(jù)技術(shù)，就是從各種類(lèi)型的數(shù)據(jù)中快速獲得有價(jià)值信息的技術(shù)。大數(shù)據(jù)領(lǐng)域已經(jīng)涌現(xiàn)出了大量新的技術(shù)，它們成為大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理和呈現(xiàn)的有力武器。大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)一般包括：大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)和應(yīng)用（大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全等）。然而調(diào)查顯示，未被使用的信息比例高達(dá)，很大程度都是由于高價(jià)值的信息無(wú)法獲取采集。如何從大數(shù)據(jù)中采集出有用的信息已經(jīng)是大數(shù)據(jù)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。因此在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，如何從大數(shù)據(jù)中采集出有用的信息已經(jīng)是大數(shù)據(jù)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一，數(shù)據(jù)采集才是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的基石。那么什么是大數(shù)據(jù)采集技術(shù)呢？什么是數(shù)據(jù)采集？?數(shù)據(jù)采集(DAQ)：又稱(chēng)數(shù)據(jù)獲取，是指從傳感器和其它待測(cè)設(shè)備等模擬和數(shù)字被測(cè)單元中自動(dòng)采集信息的過(guò)程。數(shù)據(jù)分類(lèi)新一代數(shù)據(jù)體系中，將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)體系中沒(méi)有考慮過(guò)的新數(shù)據(jù)源進(jìn)行歸納與分類(lèi)，可將其分為線上行為數(shù)據(jù)與內(nèi)容數(shù)據(jù)兩大類(lèi)。溫江區(qū)數(shù)據(jù)采集大數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)展到如今階段的一種表象或特征。

    []標(biāo)準(zhǔn)SQL語(yǔ)句雖然關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)有很多，但是大多數(shù)都遵循SQL（結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言，StructuredQueryLanguage）標(biāo)準(zhǔn)。常見(jiàn)的操作有查詢，新增，更新，刪除，求和，排序等。[]查詢語(yǔ)句：SELECTparamFROMtableWHEREcondition該語(yǔ)句可以理解為從table中查詢出滿足condition條件的字段param。[]新增語(yǔ)句：INSERTINTOtable（param，param，param）VALUES（value，value，value）該語(yǔ)句可以理解為向table中的param，param，param字段中分別插入value，value，value。[]更新語(yǔ)句：UPDATEtableSETparam=new_valueWHEREcondition該語(yǔ)句可以理解為將滿足condition條件的字段param更新為new_value值。[]刪除語(yǔ)句：DELETEFROMtableWHEREcondition該語(yǔ)句可以理解為將滿足condition條件的數(shù)據(jù)全部刪除。[]去重查詢：SELECTDISTINCTparamFROMtableWHEREcondition該語(yǔ)句可以理解為從表table中查詢出滿足條件condition的字段param，但是param中重復(fù)的值只能出現(xiàn)一次。[]排序查詢：SELECTparamFROMtableWHEREconditionORDERBYparam該語(yǔ)句可以理解為從表table中查詢出滿足condition條件的param，并且要按照param升序的順序進(jìn)行排序。[]總體來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)庫(kù)的SELECT，INSERT。UPDATE。

如今數(shù)據(jù)呈爆發(fā)式增長(zhǎng)，已進(jìn)入數(shù)據(jù)‘狂潮’時(shí)代，過(guò)去3年的數(shù)據(jù)量超過(guò)此前400年的數(shù)據(jù)總量。但是，高容量的數(shù)據(jù)要能夠具體應(yīng)用在各個(gè)行業(yè)才能算是有價(jià)值?！眹?guó)雙科技首席執(zhí)行官祁國(guó)晟認(rèn)為，大數(shù)據(jù)具有高容量、多元化、持續(xù)性和高價(jià)值4個(gè)明顯特征。目前，各行各業(yè)的數(shù)據(jù)量正在迅速增長(zhǎng)，使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)工具已經(jīng)無(wú)法處理這些數(shù)據(jù)。在硬件發(fā)展有限的條件下，通過(guò)軟件技術(shù)的提升來(lái)處理不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量，對(duì)數(shù)據(jù)利用率的提升以及各行業(yè)的發(fā)展起著重要的推動(dòng)作用。數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

    即工作完成質(zhì)量會(huì)隨著節(jié)點(diǎn)的變化而產(chǎn)生波動(dòng)，當(dāng)節(jié)點(diǎn)過(guò)多時(shí)，相關(guān)工作結(jié)果就無(wú)法那么準(zhǔn)確。這一問(wèn)題使整個(gè)系統(tǒng)的工作效率受到影響，導(dǎo)致整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)亂碼與出錯(cuò)率提高，甚至?xí)霈F(xiàn)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的內(nèi)容遷移，產(chǎn)生錯(cuò)誤的代碼信息。但盡管如此，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)還是具有非常明顯的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，如數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單，在大數(shù)據(jù)量下的讀寫(xiě)性能好；能滿足隨時(shí)存儲(chǔ)自定義數(shù)據(jù)格式需求，非常適用于大數(shù)據(jù)處理工作。[]NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)適合追求速度和可擴(kuò)展性、業(yè)務(wù)多變的應(yīng)用場(chǎng)景。[]對(duì)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理更合適，如文章、評(píng)論，這些數(shù)據(jù)如全文搜索、機(jī)器學(xué)習(xí)通常只用于模糊處理，并不需要像結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)一樣，進(jìn)行精確查詢，而且這類(lèi)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)規(guī)模往往是海量的，數(shù)據(jù)規(guī)模的增長(zhǎng)往往也是不可能預(yù)期的，而NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的擴(kuò)展能力幾乎也是無(wú)限的，所以NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)可以很好的滿足這一類(lèi)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)利用key-value可以大量的獲取大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且數(shù)據(jù)的獲取效率很高，但用它查詢結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)效果就比較差。[]目前NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)仍然沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，它現(xiàn)在有四種大的分類(lèi)：（）鍵值對(duì)存儲(chǔ)（key-value）：軟件Redis，它的優(yōu)點(diǎn)能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)的快速查詢。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。崇州商業(yè)街?jǐn)?shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)

在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)以二進(jìn)制信息單元0、1的形式表示。金牛區(qū)城市數(shù)據(jù)調(diào)研分析

    維度表上又關(guān)聯(lián)了其他維度表。這種模型使用過(guò)程中會(huì)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(cāng)，減少join就是減少shuffle，性能差距會(huì)很大。c.星座模型星座模型，是對(duì)星型模型的擴(kuò)展延伸，多張事實(shí)表共享維度表。數(shù)倉(cāng)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(jiàn)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(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，必不可少的就是制定數(shù)倉(cāng)規(guī)范。包括命名規(guī)范，流程規(guī)范，設(shè)計(jì)規(guī)范，開(kāi)發(fā)規(guī)范等。開(kāi)發(fā)規(guī)范示例：開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)一般SQL/Shell為主，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)倉(cāng)又對(duì)Python、Java、Scala提出了新的要求。不管是傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)，還是基于Hadoop生態(tài)的構(gòu)建的(hive、spark、flink)數(shù)倉(cāng)，SQL雖然戲碼在下降，但依然是重頭戲。在數(shù)倉(cāng)中sql的基本操作既簡(jiǎn)單又實(shí)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(kāi)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(huì)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(shí)代必不可少的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，可從元數(shù)據(jù)管理、業(yè)務(wù)實(shí)體數(shù)據(jù)。金牛區(qū)城市數(shù)據(jù)調(diào)研分析

成都達(dá)智咨詢股份有限公司是以提供數(shù)據(jù)調(diào)研分析，數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)策略咨詢，數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)內(nèi)的多項(xiàng)綜合服務(wù)，為消費(fèi)者多方位提供數(shù)據(jù)調(diào)研分析，數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)策略咨詢，數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)，公司成立于1999-01-07，旗下達(dá)智咨詢,達(dá)智方輿,達(dá)智品諾,達(dá)智智業(yè)，已經(jīng)具有一定的業(yè)內(nèi)水平。達(dá)智咨詢致力于構(gòu)建商務(wù)服務(wù)自主創(chuàng)新的競(jìng)爭(zhēng)力，將憑借高精尖的系列產(chǎn)品與解決方案，加速推進(jìn)全國(guó)商務(wù)服務(wù)產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力的發(fā)展。