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。[]數據庫存儲規范關系型數據庫為了避免重復、規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量。數據也可以是離散的，如符號、文字，稱為數字數據。金牛區城市數據調研分析

    大數據開啟了一個大規模生產、分享和應用數據的時代，它給技術和商業帶來了巨大的變化。麥肯錫研究表明，在醫療、零售和制造業領域，大數據每年可以提高勞動生產率。大數據技術，就是從各種類型的數據中快速獲得有價值信息的技術。大數據領域已經涌現出了大量新的技術，它們成為大數據采集、存儲、處理和呈現的有力武器。大數據關鍵技術大數據處理關鍵技術一般包括：大數據采集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用（大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等）。然而調查顯示，未被使用的信息比例高達，很大程度都是由于高價值的信息無法獲取采集。如何從大數據中采集出有用的信息已經是大數據發展的關鍵因素之一。因此在大數據時代背景下，如何從大數據中采集出有用的信息已經是大數據發展的關鍵因素之一，數據采集才是大數據產業的基石。那么什么是大數據采集技術呢？什么是數據采集？?數據采集(DAQ)：又稱數據獲取，是指從傳感器和其它待測設備等模擬和數字被測單元中自動采集信息的過程。數據分類新一代數據體系中，將傳統數據體系中沒有考慮過的新數據源進行歸納與分類，可將其分為線上行為數據與內容數據兩大類。溫江區數據采集大數據是互聯網開展到如今階段的一種表象或特征。

    []標準SQL語句雖然關系型數據庫有很多，但是大多數都遵循SQL（結構化查詢語言，StructuredQueryLanguage）標準。常見的操作有查詢，新增，更新，刪除，求和，排序等。[]查詢語句：SELECTparamFROMtableWHEREcondition該語句可以理解為從table中查詢出滿足condition條件的字段param。[]新增語句：INSERTINTOtable（param，param，param）VALUES（value，value，value）該語句可以理解為向table中的param，param，param字段中分別插入value，value，value。[]更新語句：UPDATEtableSETparam=new_valueWHEREcondition該語句可以理解為將滿足condition條件的字段param更新為new_value值。[]刪除語句：DELETEFROMtableWHEREcondition該語句可以理解為將滿足condition條件的數據全部刪除。[]去重查詢：SELECTDISTINCTparamFROMtableWHEREcondition該語句可以理解為從表table中查詢出滿足條件condition的字段param，但是param中重復的值只能出現一次。[]排序查詢：SELECTparamFROMtableWHEREconditionORDERBYparam該語句可以理解為從表table中查詢出滿足condition條件的param，并且要按照param升序的順序進行排序。[]總體來說，數據庫的SELECT，INSERT。UPDATE。

如今數據呈爆發式增長，已進入數據‘狂潮’時代，過去3年的數據量超過此前400年的數據總量。但是，高容量的數據要能夠具體應用在各個行業才能算是有價值。”國雙科技首席執行官祁國晟認為，大數據具有高容量、多元化、持續性和高價值4個明顯特征。目前，各行各業的數據量正在迅速增長，使用傳統的數據庫工具已經無法處理這些數據。在硬件發展有限的條件下，通過軟件技術的提升來處理不斷增長的數據量，對數據利用率的提升以及各行業的發展起著重要的推動作用。數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析。

    即工作完成質量會隨著節點的變化而產生波動，當節點過多時，相關工作結果就無法那么準確。這一問題使整個系統的工作效率受到影響，導致整個數據庫系統的數據亂碼與出錯率提高，甚至會出現數據節點的內容遷移，產生錯誤的代碼信息。但盡管如此，NoSQL數據庫技術還是具有非常明顯的應用優勢，如數據庫結構相對簡單，在大數據量下的讀寫性能好；能滿足隨時存儲自定義數據格式需求，非常適用于大數據處理工作。[]NoSQL數據庫適合追求速度和可擴展性、業務多變的應用場景。[]對于非結構化數據的處理更合適，如文章、評論，這些數據如全文搜索、機器學習通常只用于模糊處理，并不需要像結構化數據一樣，進行精確查詢，而且這類數據的數據規模往往是海量的，數據規模的增長往往也是不可能預期的，而NoSQL數據庫的擴展能力幾乎也是無限的，所以NoSQL數據庫可以很好的滿足這一類數據的存儲。NoSQL數據庫利用key-value可以大量的獲取大量的非結構化數據，并且數據的獲取效率很高，但用它查詢結構化數據效果就比較差。[]目前NoSQL數據庫仍然沒有一個統一的標準，它現在有四種大的分類：（）鍵值對存儲（key-value）：軟件Redis，它的優點能夠進行數據的快速查詢。地圖、表格、影像、磁帶、紙帶，按數字化方式分為矢量數據、格網數據等。崇州商業街數據智慧科技系統

在計算機系統中，數據以二進制信息單元0、1的形式表示。金牛區城市數據調研分析

    維度表上又關聯了其他維度表。這種模型使用過程中會造成大量的join，維護成本高，性能方面也較差，所以一般不建議使用。尤其是基于hadoop體系構建數倉，減少join就是減少shuffle，性能差距會很大。c.星座模型星座模型，是對星型模型的擴展延伸，多張事實表共享維度表。數倉模型建設后期，當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。構建企業級數據倉庫，必不可少的就是制定數倉規范。包括命名規范，流程規范，設計規范，開發規范等。開發規范示例：開發語言，傳統數倉一般SQL/Shell為主，互聯網數倉又對Python、Java、Scala提出了新的要求。不管是傳統數倉，還是基于Hadoop生態的構建的(hive、spark、flink)數倉，SQL雖然戲碼在下降，但依然是重頭戲。在數倉中sql的基本操作既簡單又實用，sql中比較復雜和重要的就是join，下面用一張圖清晰的解釋了各種join的邏輯SQL開發規范：在大數據生態，不管哪種數據處理框架，總有都會孵化出強大SQL的支持。如HiveSQL，SparkSQL，BlinkSQL等。但本質上還是SQL.數據治理大數據時代必不可少的一個重要環節，可從元數據管理、業務實體數據。金牛區城市數據調研分析

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