十大數據類型

❶ 大數據時代有哪些趨勢

數據驅動。實施國家大數據戰略。大數據時代的到來，讓「數據驅動」成為新的全球大趨勢。《政府工作報告》

❷ 國產十大資料庫排名

1、openGauss企業。

2、達夢。

3、GaussDB。

4、PolarDB。

5、人大金倉。

6、GBase。

7、TDSQL。

8、SequoiaDB。

9、OushuDB。

10、AnalyticDB。

詳細介紹：

1、南大通用：

南大通用提供具有國際先進技術水平的資料庫產品。南大通用已經形成了在大規模、高性能、分布式、高安全的數據存儲、管理和應用方面的技術儲備，同時對於數據整合、應用系統集成、PKI安全等方面具有豐富的應用開發經驗。

2、武漢達夢：

武漢達夢資料庫有限公司成立於2000年，為國有控股的基礎軟體企業，專業從事資料庫管理系統研發、銷售和服務。其前身是華中科技大學資料庫與多媒體研究所，是國內最早從事資料庫管理系統研發的科研機構。達夢資料庫為中國資料庫標准委員會組長單位，得到了國家各級政府的強力支持。

3、人大金倉：

人大金倉資料庫管理系統KingbaseES是北京人大金倉信息技術股份有限公司自主研製開發的具有自主知識產權的通用關系型資料庫管理系統。

金倉資料庫主要面向事務處理類應用，兼顧各類數據分析類應用，可用做管理信息系統、業務及生產系統、決策支持系統、多維數據分析、全文檢索、地理信息系統、圖片搜索等的承載資料庫。

4、神舟通用：

神通資料庫是一款計算機資料庫。神通資料庫標准版提供了大型關系型資料庫通用的功能，豐富的數據類型、多種索引類型、存儲過程、觸發器、內置函數、視圖、Package、行級鎖、完整性約束、多種隔離級別、在線備份、支持事務處理等通用特性，系統支持SQL通用資料庫查詢語言。

❸ 如何從tushare中調取十大股東數據

0. 簡介

TuShare是一個免費、開源的Python財經數據介麵包。主要實現對股票等金融數據從數據採集、清洗加工 到 數據存儲的過程，能夠為金融分析人員提供快速、整潔、和多樣的便於分析的數據，為他們在數據獲取方面極大地減輕工作量，使他們更加專注於策略和模型的研究與實現上。考慮到Python pandas包在金融量化分析中體現出的優勢，TuShare返回的絕大部分的數據格式都是pandas DataFrame類型。
1. 歷史行情
獲取個股歷史交易數據（包括均線數據），可以通過參數設置獲取日k線、周k線、月k線，以及5分鍾、15分鍾、30分鍾和60分鍾k線數據。本介面只能獲取近3年的日線數據，適合搭配均線數據進行選股和分析。

參數說明：
code：股票代碼，即6位數字代碼，或者指數代碼（sh=上證指數 sz=深圳成指 hs300=滬深300指數 sz50=上證50 zxb=中小板 cyb=創業板）
start：開始日期，格式YYYY-MM-DD
end：結束日期，格式YYYY-MM-DD
ktype：數據類型，D=日k線 W=周 M=月 5=5分鍾 15=15分鍾 30=30分鍾 60=60分鍾，默認為D
retry_count：當網路異常後重試次數，默認為3
pause:重試時停頓秒數，默認為0
返回值說明：
date：日期
open：開盤價
high：最高價
close：收盤價
low：最低價
volume：成交量
price_change：價格變動
p_change：漲跌幅
ma5：5日均價
ma10：10日均價
ma20:20日均價
v_ma5:5日均量
v_ma10:10日均量
v_ma20:20日均量
turnover:換手率[註：指數無此項]
(1) #獲取全部日k線數據（查看前11行）

❹ 大數據具有什麼特徵

第一、海量的數據規模。
大數據相較於傳統數據最大的區別就是海量的數據規模，這種規模大到「在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合」。就商業WiFi企業所擁有的數據而言，即便整合一個商場或者商業中心所採集到的數據也很難達到這種「超出范圍」的數據量，更不要說少有WiFi企業可以做到布點一整個商業中心，現在多數的商業WiFi企業還是處於小規模發展階段，所得到的數據多是某一個門店或者單獨營業個體的數據，並不能稱之為大數據。所以要想收集海量的數據，就目前的行業發展態勢而言，最佳的選擇是企業合作，通過合作，集合多家企業的數據，填補數據空白區域，增加數據量，真正意義上實現大數據到大數據的跨步。
第二、快速的數據流轉。
數據也是具有時效性的，採集到的大數據如果不經過流轉，最終只會過期報廢。尤其是對於商業WiFi企業來說，大多數商業WiFi企業採集到的數據都是在一些用戶的商業行為，這些行為往往具備時效性，例如，採集到某位用戶天在服裝商場的消費行為軌跡，如果不能做到這些數據的快速流轉、及時分析，那麼本次所採集到的數據可能便失去了價值，因為這位用戶不會每一天都在買衣服。快速流轉的數據就像是不斷流動的水，只有不斷流轉才能保證大數據的新鮮和價值。
第三、多樣的數據類型。
大數據的第三特徵就是數據類型的多樣性，首先用戶是一個復雜的個體，單一的行為數據是不足以描述用戶的。目前WiFi行業對大數據的使用多是通過分析用戶軌跡，了解用戶的行為習慣，由此進行用戶畫像，從而實現精確推送。但是單一的類型的數據並不足以實現用戶畫像，例如，筆者之前了解過一些企業可通過用戶某一段時間的在某一區域內的飲食數據，並由此在用戶進入這一區域的時候推送相關信息，但是這一信息只是單純的分析了用戶一段時間的飲食數據，並沒有考慮到用戶現階段的身體狀況、個人需求和經濟承受能力等等，所以這種推送的轉化率也就可想而知。
第四、價值密度低。
大數據本身擁有海量的信息，這種信息從採集到變現不要一個重要的過程——分析，只有通過分析才能實現大數據從數據到價值的轉變，但是眾所周知，大數據雖然擁有海量的信息，但是真正可用的數據可能只有很小一部分，從海量的數據中挑出一小部分數據本身就是各巨大的工作量，所以大數據的分析也常和雲計算聯繫到一起。只有集數十、數百或甚至數千的電腦分析能力於一身的雲計算才能完成對海量數據的分析，而很遺憾的是，目前WiFi行業中的絕大部分企業並不具備雲計算的能力

❺ nosql資料庫一般有哪幾種類型分別用在什麼場景

特點：
它們可以處理超大量的數據。

它們運行在便宜的PC伺服器集群上。

PC集群擴充起來非常方便並且成本很低，避免了「sharding」操作的復雜性和成本。

它們擊碎了性能瓶頸。
NoSQL的支持者稱，通過NoSQL架構可以省去將Web或Java應用和數據轉換成SQL友好格式的時間，執行速度變得更快。
「SQL並非適用於所有的程序代碼，」 對於那些繁重的重復操作的數據，SQL值得花錢。但是當資料庫結構非常簡單時，SQL可能沒有太大用處。

沒有過多的操作。
雖然NoSQL的支持者也承認關系資料庫提供了無可比擬的功能集合，而且在數據完整性上也發揮絕對穩定，他們同時也表示，企業的具體需求可能沒有那麼多。

Bootstrap支持
因為NoSQL項目都是開源的，因此它們缺乏供應商提供的正式支持。這一點它們與大多數開源項目一樣，不得不從社區中尋求支持。

優點：
易擴展
NoSQL資料庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關系資料庫的關系型特性。數據之間無關系，這樣就非常容易擴展。也無形之間，在架構的層面上帶來了可擴展的能力。

大數據量，高性能
NoSQL資料庫都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數據量下，同樣表現優秀。這得益於它的無關系性，資料庫的結構簡單。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一種大粒度的Cache，在針對web2.0的交互頻繁的應用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是記錄級的，是一種細粒度的Cache，所以NoSQL在這個層面上來說就要性能高很多了。

靈活的數據模型
NoSQL無需事先為要存儲的數據建立欄位，隨時可以存儲自定義的數據格式。而在關系資料庫里，增刪欄位是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數據量的表，增加欄位簡直就是一個噩夢。這點在大數據量的web2.0時代尤其明顯。

高可用
NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便的實現高可用的架構。比如Cassandra，HBase模型，通過復制模型也能實現高可用。

主要應用：
Apache HBase
這個大數據管理平台建立在谷歌強大的BigTable管理引擎基礎上。作為具有開源、Java編碼、分布式多個優勢的資料庫，Hbase最初被設計應用於Hadoop平台，而這一強大的數據管理工具，也被Facebook採用，用於管理消息平台的龐大數據。

Apache Storm
用於處理高速、大型數據流的分布式實時計算系統。Storm為Apache Hadoop添加了可靠的實時數據處理功能，同時還增加了低延遲的儀錶板、安全警報，改進了原有的操作方式，幫助企業更有效率地捕獲商業機會、發展新業務。

Apache Spark
該技術採用內存計算，從多迭代批量處理出發，允許將數據載入內存做反復查詢，此外還融合數據倉庫、流處理和圖計算等多種計算範式，Spark用Scala語言實現，構建在HDFS上，能與Hadoop很好的結合，而且運行速度比MapRece快100倍。

Apache Hadoop
該技術迅速成為了大數據管理標准之一。當它被用來管理大型數據集時，對於復雜的分布式應用，Hadoop體現出了非常好的性能，平台的靈活性使它可以運行在商用硬體系統，它還可以輕松地集成結構化、半結構化和甚至非結構化數據集。

Apache Drill
你有多大的數據集？其實無論你有多大的數據集，Drill都能輕松應對。通過支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了互動式分析平台，允許大規模數據吞吐，而且能很快得出結果。

Apache Sqoop
也許你的數據現在還被鎖定於舊系統中，Sqoop可以幫你解決這個問題。這一平台採用並發連接，可以將數據從關系資料庫系統方便地轉移到Hadoop中，可以自定義數據類型以及元數據傳播的映射。事實上，你還可以將數據（如新的數據）導入到HDFS、Hive和Hbase中。

Apache Giraph
這是功能強大的圖形處理平台，具有很好可擴展性和可用性。該技術已經被Facebook採用，Giraph可以運行在Hadoop環境中，可以將它直接部署到現有的Hadoop系統中。通過這種方式，你可以得到強大的分布式作圖能力，同時還能利用上現有的大數據處理引擎。

Cloudera Impala
Impala模型也可以部署在你現有的Hadoop群集上，監視所有的查詢。該技術和MapRece一樣，具有強大的批處理能力，而且Impala對於實時的SQL查詢也有很好的效果，通過高效的SQL查詢，你可以很快的了解到大數據平台上的數據。

Gephi
它可以用來對信息進行關聯和量化處理，通過為數據創建功能強大的可視化效果，你可以從數據中得到不一樣的洞察力。Gephi已經支持多個圖表類型，而且可以在具有上百萬個節點的大型網路上運行。Gephi具有活躍的用戶社區，Gephi還提供了大量的插件，可以和現有系統完美的集成到一起，它還可以對復雜的IT連接、分布式系統中各個節點、數據流等信息進行可視化分析。

MongoDB
這個堅實的平台一直被很多組織推崇，它在大數據管理上有極好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的員工創建，現在該技術已經被廣泛的應用於大數據管理。MongoDB是一個應用開源技術開發的NoSQL資料庫，可以用於在JSON這樣的平台上存儲和處理數據。目前，紐約時報、Craigslist以及眾多企業都採用了MongoDB，幫助他們管理大型數據集。（Couchbase伺服器也作為一個參考）。

十大頂尖公司：
Amazon Web Services
Forrester將AWS稱為「雲霸主」，談到雲計算領域的大數據，那就不得不提到亞馬遜。該公司的Hadoop產品被稱為EMR（Elastic Map Rece），AWS解釋這款產品採用了Hadoop技術來提供大數據管理服務，但它不是純開源Hadoop，經過修改後現在被專門用在AWS雲上。
Forrester稱EMR有很好的市場前景。很多公司基於EMR為客戶提供服務，有一些公司將EMR應用於數據查詢、建模、集成和管理。而且AWS還在創新，Forrester稱未來EMR可以基於工作量的需要自動縮放調整大小。亞馬遜計劃為其產品和服務提供更強大的EMR支持，包括它的RedShift數據倉庫、新公布的Kenesis實時處理引擎以及計劃中的NoSQL資料庫和商業智能工具。不過AWS還沒有自己的Hadoop發行版。
Cloudera
Cloudera有開源Hadoop的發行版，這個發行版採用了Apache Hadoop開源項目的很多技術，不過基於這些技術的發行版也有很大的進步。Cloudera為它的Hadoop發行版開發了很多功能，包括Cloudera管理器，用於管理和監控，以及名為Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop發行版基於開源Hadoop，但也不是純開源的產品。當Cloudera的客戶需要Hadoop不具備的某些功能時，Cloudera的工程師們就會實現這些功能，或者找一個擁有這項技術的合作夥伴。Forrester表示：「Cloudera的創新方法忠於核心Hadoop，但因為其可實現快速創新並積極滿足客戶需求，這一點使它不同於其他那些供應商。」目前，Cloudera的平台已經擁有200多個付費客戶，一些客戶在Cloudera的技術支持下已經可以跨1000多個節點實現對PB級數據的有效管理。
Hortonworks
和Cloudera一樣，Hortonworks是一個純粹的Hadoop技術公司。與Cloudera不同的是，Hortonworks堅信開源Hadoop比任何其他供應商的Hadoop發行版都要強大。Hortonworks的目標是建立Hadoop生態圈和Hadoop用戶社區，推進開源項目的發展。Hortonworks平台和開源Hadoop聯系緊密，公司管理人員表示這會給用戶帶來好處，因為它可以防止被供應商套牢（如果Hortonworks的客戶想要離開這個平台，他們可以輕松轉向其他開源平台）。這並不是說Hortonworks完全依賴開源Hadoop技術，而是因為該公司將其所有開發的成果回報給了開源社區，比如Ambari，這個工具就是由Hortonworks開發而成，用來填充集群管理項目漏洞。Hortonworks的方案已經得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP這些供應商的支持。
IBM
當企業考慮一些大的IT項目時，很多人首先會想到IBM。IBM是Hadoop項目的主要參與者之一，Forrester稱IBM已有100多個Hadoop部署，它的很多客戶都有PB級的數據。IBM在網格計算、全球數據中心和企業大數據項目實施等眾多領域有著豐富的經驗。「IBM計劃繼續整合SPSS分析、高性能計算、BI工具、數據管理和建模、應對高性能計算的工作負載管理等眾多技術。」
Intel
和AWS類似，英特爾不斷改進和優化Hadoop使其運行在自己的硬體上，具體來說，就是讓Hadoop運行在其至強晶元上，幫助用戶打破Hadoop系統的一些限制，使軟體和硬體結合的更好，英特爾的Hadoop發行版在上述方面做得比較好。Forrester指出英特爾在最近才推出這個產品，所以公司在未來還有很多改進的可能，英特爾和微軟都被認為是Hadoop市場上的潛力股。
MapR Technologies
MapR的Hadoop發行版目前為止也許是最好的了，不過很多人可能都沒有聽說過。Forrester對Hadoop用戶的調查顯示，MapR的評級最高，其發行版在架構和數據處理能力上都獲得了最高分。MapR已將一套特殊功能融入其Hadoop發行版中。例如網路文件系統（NFS）、災難恢復以及高可用性功能。Forrester說MapR在Hadoop市場上沒有Cloudera和Hortonworks那樣的知名度，MapR要成為一個真正的大企業，還需要加強夥伴關系和市場營銷。
Microsoft
微軟在開源軟體問題上一直很低調，但在大數據形勢下，它不得不考慮讓Windows也兼容Hadoop，它還積極投入到開源項目中，以更廣泛地推動Hadoop生態圈的發展。我們可以在微軟的公共雲Windows Azure HDInsight產品中看到其成果。微軟的Hadoop服務基於Hortonworks的發行版，而且是為Azure量身定製的。
微軟也有一些其他的項目，包括名為Polybase的項目，讓Hadoop查詢實現了SQLServer查詢的一些功能。Forrester說：「微軟在資料庫、數據倉庫、雲、OLAP、BI、電子表格（包括PowerPivot）、協作和開發工具市場上有很大優勢，而且微軟擁有龐大的用戶群，但要在Hadoop這個領域成為行業領導者還有很遠的路要走。」
Pivotal Software
EMC和Vmware部分大數據業務分拆組合產生了Pivotal。Pivotal一直努力構建一個性能優越的Hadoop發行版，為此，Pivotal在開源Hadoop的基礎上又添加了一些新的工具，包括一個名為HAWQ的SQL引擎以及一個專門解決大數據問題的Hadoop應用。Forrester稱Pivotal Hadoop平台的優勢在於它整合了Pivotal、EMC、Vmware的眾多技術，Pivotal的真正優勢實際上等於EMC和Vmware兩大公司為其撐腰。到目前為止，Pivotal的用戶還不到100個，而且大多是中小型客戶。
Teradata
對於Teradata來說，Hadoop既是一種威脅也是一種機遇。數據管理，特別是關於SQL和關系資料庫這一領域是Teradata的專長。所以像Hadoop這樣的NoSQL平台崛起可能會威脅到Teradata。相反，Teradata接受了Hadoop，通過與Hortonworks合作，Teradata在Hadoop平台集成了SQL技術，這使Teradata的客戶可以在Hadoop平台上方便地使用存儲在Teradata數據倉庫中的數據。
AMPLab
通過將數據轉變為信息，我們才可以理解世界，而這也正是AMPLab所做的。AMPLab致力於機器學習、數據挖掘、資料庫、信息檢索、自然語言處理和語音識別等多個領域，努力改進對信息包括不透明數據集內信息的甄別技術。除了Spark，開源分布式SQL查詢引擎Shark也源於AMPLab，Shark具有極高的查詢效率，具有良好的兼容性和可擴展性。近幾年的發展使計算機科學進入到全新的時代，而AMPLab為我們設想一個運用大數據、雲計算、通信等各種資源和技術靈活解決難題的方案，以應對越來越復雜的各種難題。

❻ 資料庫中所有的數據類型

SQL 用於各種資料庫抄的數據類型襲：

一、MySQL 數據類型：

在 MySQL 中，有三種主要的類型：Text（文本）、Number（數字）和 Date/Time（日期/時間）類型。

1、Text 類型。

❼ 數據驅動的思維方式包含哪五個方面

每日干貨好文分享丨請點擊+關注

歡迎關注天善智能微信公眾號，我們是專注於商業智能BI，大數據，數據分析領域的垂直社區。

對商業智能BI、數據分析挖掘、大數據、機器學習，python，R感興趣同學加微信：fridaybifly，邀請你進入頭條數據愛好者交流群，數據愛好者們都在這兒。

本文作者：天善智能聯合創始人&運營總監 呂品，微信：tianshanlvpin，原文發表於天善智能服務號，歡迎討論交流。

開篇語

看過不少講解大數據思維的文章，文章的一些觀點能夠帶給我很多的啟發，很有見地也很受用。在跟一些企業的負責人聊起大數據項目規劃和建設的時候，發現大家對大數據並不缺少自己的認識和看法，只是這些認識和看法沒有被系統性的組織起來，形成一個比較有深度的思考問題、解決問題的套路。

這篇文章結合我在和一些朋友溝通過程中看到的一些問題，將大數據思維和價值做了一些聚焦和分解。我來拋磚引玉，希望這篇文章能夠讓大家從另外的一個角度去了解和思考一下到底什麼是大數據思維和價值。

這篇文章適合企業高層、即將或者正在規劃大數據項目、思考如何對大數據進行頂層設計、大數據項目管理人員一讀。作為補充，我在此也推薦幾篇文章以豐富大家思考問題的維度（角度）：

【概念篇】大數據思維十大核心原理

【分析篇】趨勢 | 大數據應用落地分析

【案例篇】深入解讀民生銀行阿拉丁大數據生態圈如何養成

【案例篇】大數據如何聚焦業務價值，美的大數據建設的啟發

本文作者：呂品 天善智能聯合創始人

本文整理自 2017年3月3日 美雲智數新品發布會數據雲分論壇呂品的演講內容

人人必談大數據

說到大數據，大家並不陌生，從各種自媒體、線上線下沙龍，包括生活中大家經常提起。早在 2010 年之前，國內的很多互聯網公司都已經在處理 「大數據」，只不過那時對大數據還沒有一個清晰的定義。2013 年起，我們注意到在國內大數據這個詞開始火了，火到什麼程度？ 舉個例子：我每次回家，家裡的親人朋友都在問我是做什麼的，我說我們是搞商業智能 BI 的，基本上聽不懂。什麼把數據變為信息、信息產生決策，什麼 ETL、報表，幾乎是懵圈的。後來提了一句，我們有一個技術網站，裡面都是玩數據的，比如大數據、數據分析、數據挖掘...。「大數據啊！大數據我知道！」，我問什麼是大數據，回答很簡潔乾脆：「大數據就是數據大唄！」。

其實這種理解不能說錯，只能說不全面，但是從某種角度上來說大數據還是比較深入人心的，「大數據」這三個字起到了一個很好的名詞普及作用，至少不會像商業智能 BI 那樣很難用一句或者幾句話讓大家有個哪怕是很基礎的概念。

大數據 4V

我們經常提到的大數據四大特徵：4個V

Volume 數據容量大：數據量從 GB 到 TB 到 PB 或以上的級別。
Variety 數據類型多：企業在解決好內部數據之後，開始向外部數據擴充。同時，從以往處理結構化的數據到現在需要處理大量非結構化的數據。社交網路數據採集分析、各種日誌文本、視頻圖片等等。
Value 價值高，密度低：數據總量很大，但真正有價值的數據可能只有那麼一部分，有價值的數據所佔比例很小。就需要通過從大量不相關的、各種類型的數據中去挖掘對未來趨勢和模型預測分析有價值的數據，發現新的規律和新的價值。
Velocity 快速化：數據需要快速處理和分析。2010年前後做過一個美國醫療保險的數據遷移項目，有一個 ETL 需要處理該公司幾十年的歷史文件和歷史數據，文件數據量很大，並且邏輯非常復雜，一個流程幾十個包，一趟下來 35 個小時執行完畢。這種情形如果放在現在的互聯網比如電商平台很顯然是不允許的。比如像電商促銷、或者要打促銷價格戰，實時處理傳統的 BI 是無法完成的。對有這種實時處理實時分析要求的企業來說，數據就是金錢，時間就是生命。
我相信上面提到的大數據的四個 V、核心特徵還是比較容易理解的。如果我們不是站在技術層面去聊的話，大家對大數據或多或少都會有一些比較接近和類似的看法，並且在理解和認識上基本也不會有太大的偏差。

但是當我們談到大數據，大家真正關心的問題在哪裡呢？ 從技術角度大家可能關心的是大數據的架構、大數據處理用到了什麼樣的技術。但是站在一個企業層面，特別是在著手考察或者規劃大數據項目建設的負責人、企業高層來說，更多關心的應該是下面這幾個問題：

1. 大數據到底能幫我們企業做什麼，或者說能夠帶給我們企業什麼變化。上了大數據對我們有什麼用，會有什麼樣的改變，是經營成本下降、還是幫我們把產品賣的更多？

2. 我們的企業現在能不能上大數據？如果不能上大數據，為什麼，那又需要怎麼做？

3. 我們企業也想跟隨潮流上大數據，問題是要怎麼做。需要准備什麼，關於投入、人才、還缺什麼、需要用到什麼樣的技術？

4. 我們怎麼驗證這個大數據項目是成功還是失敗，我們判斷的標準是什麼？

我相信這些問題都是大家比較關心的一些點，包括我自己。我們目前還是以 BI 分析為主，但我們也會去爬一些外部的數據，後面也在規劃大數據相關的一些項目和開發。

當然大數據這個話題是非常大的，我們很難從一個或者兩個角度把這些問題回答的非常全面。但是我覺得有一點是我們的企業高層或者決策者可以注意的：在規劃和考慮大數據的時候需要具備一定的大數據思維，或者說是面對大數據時我們所要具備的考慮問題和看問題的角度。

大數據思維方式

大數據思維方式我簡單概括為兩個方面：第一個是以數據為核心、數據驅動的思維方式。第二個是業務核心，業務場景化的思維方式。

以數據為核心、數據驅動的思維方式包含這幾個方面：

1. 盡可能完善自己的數據資源。我們手上握有什麼樣的數據資源，我們數據資源的質量如何？

企業需要關注和梳理我們有什麼樣的數據，以前是關注企業的流程，IT的流程、業務流程再造。現在大多數企業這些 IT 基礎和應用的建設都已經完成了，更加關心的應該是在我們的企業里到底握有什麼樣的數據資源，在不同的行業我們的數據主題是不一樣的。

比如電商零售行業，我們考慮更多的可能是消費數據、涉及到用戶、產品、消費記錄。因為我們可以圍繞這些數據比如做用戶畫像、精準營銷、定製化的產品、產品的市場定位分析等等。

比如製造生產行業，我們涉及更多的數據可能是產品本身、我們的生產流程、供應商等。因為我們可以圍繞這些數據比如做我們的生產質量檢查、降低生產成本、工藝流程再造等。

只有了解我們目前自身的數據資源，才能知道我們還缺少哪些數據資源。而這些缺少的數據資源從哪裡來，如何獲得，就是我們在規劃大數據項目的時候是需要解決的。如果缺乏這種意識，等在規劃和上大數據項目的時候你的大數據資源非常有限的。

2. 增加數據觸點、盡可能多的去收集數據，增加數據收集和採集渠道。大數據的建設和大數據分析它是一個迭代的過程，很多的分析場景都是在不斷的探索中找出來的，它有一定的不確定性。正是因為這種不確定性所以才需要我們盡可能收集更多的數據。

現在是移動互聯網時代，人人都是數據的生產者和製造者。比如每天的社交數據、互聯網點擊網路的數據、刷卡消費的數據、電信運營、互聯網運營數據。像我們的製造和生產行業，有自動化的感測器、生產流水線、自動設施的數據等。有些數據放在以前可能不值錢，但是現在看呢？這些數據現在或者在將來的某一天就會變得很有價值。

比如像我最開始提到的那家美國醫療保險公司，我看過他們的 COBOL 代碼注釋都有是七幾年、八幾年前的。他們積累了幾十年的數據，突然在 2010 年前後開始意識到數據的價值了，開始通過數據進行一些變現了。之前知道這些數據的價值嗎？不知道，但是嘗試到數據的甜頭，比如做自己的數據分析，咨詢機構購買一些脫敏的數據，或者給咨詢機構提供數據做市場研究用途。

所以大數據的構建不會是一天兩天的，這個過程會持續很長的時間，我們需要為將來做准備。所以如果你的公司連個最簡單的業務系統，IT 應用系統都沒有，數據連存放的地方都沒有，怎麼能夠上大數據呢？不合理。

數據越多，數據種類越豐富，我們觀察數據的角度維度就越豐富，我們利用大數據從中就能夠發掘出以前更多沒有看到的東西。

3. 數據開放和共享思維。這一點在我們國內其實說起來很容易，但是實際上很難。

去年的時候我去看了一個市公安局的大數據項目（可參看這篇文章 政府大數據面臨的問題和阻力在哪裡？），他們有兩點意識非常好：

1）非常清楚的知道自己擁有哪些數據資源。比如市公安局以及下屬分局、各個支隊各個應用系統的數據：基礎的人口管理、信訪、犯罪信息、情報。包括數據監控所涉及到的鐵路、網吧、民航購票、ETC 卡口等。

2）為了納入更多的社會化數據資源、實現全行業的數據覆蓋，他們准備接入交通、服務、科技信息化、教育、社保、民政等各個行業的數據。包括他們給下面的單位下了數據的指標，每個單位或者每個民警都有這種收集數據的指標，比如哪個單位今天上傳了什麼樣的多少數據，每個月哪個單位上傳的最多，這都是很好的數據收集的意識。

但問題在哪裡？問題在於很多機構比如銀行受國家政策限制很多數據是沒有辦法共享的、還有像教育機構，我憑什麼把數據給你，在行政上大家是並級的機構。

所以這個時候就需要考慮數據開放和共享的思維，在滿足數據安全性的基礎之上我們可以不可以考慮數據互換共享的可能。公安局有的數據一定是教育機構沒有的數據，那麼同樣的教育機構有的數據，公安機構也不一定有。如果兩者數據在某種程度上形成共享，在保證數據安全和不沖突的情況下是可以創造出更多的社會價值的。比如公安局可以提供教育機構關於各個地區犯罪率的信息，包括交通安全事故多發地等，教育機構可以針對

❽ 資料庫中數據類型有哪些呢

數據類型 類型 描 述 bit 整型 bit 數據類型是整型，其值只能是0、1或空值。這種數據類型用於存儲只有兩種可能值的數據，如Yes 或No、True 或Fa lse 、On 或Off int 整型 int 數據類型可以存儲從- 231(-2147483648)到231 (2147483 647)之間的整數。存儲到資料庫的幾乎所有數值型的數據都可以用這種數據類型。這種數據類型在資料庫里佔用4個位元組 smallint 整型 smallint 數據類型可以存儲從- 215(-32768)到215(32767)之間的整數。這種數據類型對存儲一些常限定在特定范圍內的數值型數據非常有用。這種數據類型在資料庫里佔用2 位元組空間 tinyint 整型 tinyint 數據類型能存儲從0到255 之間的整數。它在你只打算存儲有限數目的數值時很有用。 這種數據類型在資料庫中佔用1 個位元組 numeric精確數值型 numeric數據類型與decimal 型相同 decimal 精確數值型 decimal 數據類型能用來存儲從-1038-1到1038-1的固定精度和范圍的數值型數據。使用這種數據類型時，必須指定范圍和精度。 范圍是小數點左右所能存儲的數字的總位數。精度是小數點右邊存儲的數字的位數 money 貨幣型 money 數據類型用來表示錢和貨幣值。這種數據類型能存儲從-9220億到9220 億之間的數據，精確到貨幣單位的萬分之一 smallmoney 貨幣型 smallmoney 數據類型用來表示錢和貨幣值。這種數據類型能存儲從-214748.3648 到214748.3647 之間的數據，精確到貨幣單位的萬分之一 float 近似數值型 float 數據類型是一種近似數值類型，供浮點數使用。說浮點數是近似的，是因為在其范圍內不是所有的數都能精確表示。浮點數可以是從-1.79E+308到1.79E+308 之間的任意數 real 近似數值型 real 數據類型像浮點數一樣，是近似數值類型。它可以表示數值在-3.40E+38到3.40E+38之間的浮點數 datetime 日期時間型 datetime數據類型用來表示日期和時間。這種數據類型存儲從1753年1月1日到9999年12月3 1日間所有的日期和時間數據， 精確到三百分之一秒或3.33毫秒 Smalldatetime 日期時間型 smalldatetime 數據類型用來表示從1900年1月1日到2079年6月6日間的日期和時間，精確到一分鍾 cursor 特殊數據型 cursor 數據類型是一種特殊的數據類型，它包含一個對游標的引用。這種數據類型用在存儲過程中，而且創建表時不能用 timestamp 特殊數據型 timestamp 數據類型是一種特殊的數據類型，用來創建一個資料庫范圍內的唯一數碼。 一個表中只能有一個timestamp列。每次插入或修改一行時，timestamp列的值都會改變。盡管它的名字中有「time」， 但timestamp列不是人們可識別的日期。在一個資料庫里，timestamp值是唯一的 Uniqueidentifier 特殊數據型 Uniqueidentifier數據類型用來存儲一個全局唯一標識符，即GUID。GUID確實是全局唯一的。這個數幾乎沒有機會在另一個系統中被重建。可以使用NEWID 函數或轉換一個字元串為唯一標識符來初始化具有唯一標識符的列 char 字元型 char數據類型用來存儲指定長度的定長非統一編碼型的數據。當定義一列為此類型時，你必須指定列長。當你總能知道要存儲的數據的長度時，此數據類型很有用。例如，當你按郵政編碼加4個字元格式來存儲數據時，你知道總要用到10個字元。此數據類型的列寬最大為8000 個字元 varchar 字元型 varchar數據類型，同char類型一樣，用來存儲非統一編碼型字元數據。與char 型不一樣，此數據類型為變長。當定義一列為該數據類型時，你要指定該列的最大長度。 它與char數據類型最大的區別是，存儲的長度不是列長，而是數據的長度 text 字元型 text 數據類型用來存儲大量的非統一編碼型字元數據。這種數據類型最多可以有231-1或20億個字元 nchar 統一編碼字元型 nchar 數據類型用來存儲定長統一編碼字元型數據。統一編碼用雙位元組結構來存儲每個字元，而不是用單位元組(普通文本中的情況)。它允許大量的擴展字元。此數據類型能存儲4000種字元，使用的位元組空間上增加了一倍 nvarchar 統一編碼字元型 nvarchar 數據類型用作變長的統一編碼字元型數據。此數據類型能存儲4000種字元，使用的位元組空間增加了一倍 ntext 統一編碼字元型 ntext 數據類型用來存儲大量的統一編碼字元型數據。這種數據類型能存儲230 -1或將近10億個字元，且使用的位元組空間增加了一倍 binary 二進制數據類型 binary數據類型用來存儲可達8000 位元組長的定長的二進制數據。當輸入表的內容接近相同的長度時，你應該使用這種數據類型 varbinary 二進制數據類型 varbinary 數據類型用來存儲可達8000 位元組長的變長的二進制數據。當輸入表的內容大小可變時，你應該使用這種數據類型 image 二進制數據類型 image 數據類型用來存儲變長的二進制數據，最大可達231-1或大約20億位元組

❾ 資料庫中的十種數據類型都是什麼

Character 數據類型
Character 數據類型用來存儲字母數字型數據。當你在oracle 中定義一個character 數據時，通常需要制定欄位的長度，它是該欄位的最大長度。ORACLE提供以下幾種character 數據類型：

CHAR() CHAR數據類型是一種有固定長度和最大長度的字元串。存儲在數據類型為CHAR欄位中的數據將以空格的形式補到最大長度。長度定義在1——2000位元組之間。

當你創建一個CHAR型欄位，資料庫將保證在這個欄位中的所有數據是定義長度，如果某個數據比定義長度短，那麼將用空格在數據的右邊補到定義長度。如果長度大於定義長度將會觸發錯誤信息。

VARCHAR() varchar型數據是varchar2型數據的快照。

VARCHAR2() varchar2數據類型是一種可變長度的、有最大長度的字母數字型數據。Varchar2類型的欄位長度可以達到4000位元組，Varchar2類型的變數長度可以達到32676位元組。

一個空的varchar2(2000)欄位和一個空的varchar2(2)欄位所佔用的空間是一樣的。

NCHAR() 和 NVARCHAR2() NCHAR() 和 NVARCHAR2()數據類型分別與CHAR() 和 VARCHAR2()類型是相同的，只不過它們用來存儲NLS（National Language Support）數據。

LONG LONG 數據類型是一個遺留下來的而且在將來不會被支持的數據類型。它將被LOB(Large Object)數據類型所代替。

比較規則 Varchar2和char數據類型根據尾部的空格有不同的比較規則。對Char型數據，尾部的空格將被忽略掉，對於Varchar2型數據尾部帶空格的數據排序比沒有空格的要大些。比如：

Char 型數據： 『YO』=『YO 』

Varchar2型數據： 『YO』<』YO 』

Numberic 數據類型

Numberic 數據類型用來存儲負的和正的整數、分數和浮點型數據，范圍在-1*10-103 和9.999…99*10125之間，有38位的精確度。標識一個數據超出這個范圍時就會出錯。

Number(

,) Number數據類型存儲一個有p位精確度的s位等級的數據。

DATE 數據類型
DATE 數據類型用來存儲日期和時間格式的數據。這種格式可以轉換為其他格式的數據去瀏覽，而且它有專門的函數和屬性用來控制和計算。以下的幾種信息都包含在DATE數據類型中：

Century

Year

Month

Day

Hour

Minute

Second

LOB 數據類型
LOB(Large Object) 數據類型存儲非結構化數據，比如二進制文件，圖形文件，或其他外部文件。LOB 可以存儲到4G位元組大小。數據可以存儲到資料庫中也可以存儲到外部數據文件中。LOB數據的控制通過DBMS_LOB 包實現。BLOB, NCLOB, 和CLOB 數據可以存儲到不同的表空間中，BFILE存儲在伺服器上的外部文件中。LOB數據類型有以下幾種：

BLOB: 二進制數據

CLOB: 字元型數據

BFILE: 二進制文件

其他數據類型

ROWID ROWID 數據類型是ORACLE數據表中的一個偽列，它是數據表中每行數據內在的唯一的標識。

❿ 學習C語言需要掌握哪些基本知識

(這是別人回答我的問題，感覺很有幫助你可以了解了解)如何學好c語言
教了多年《C程序設計》課程，大多學生覺的這門課程難學。其實，按照我們現在的教學大綱和教學要求，只要同學們掌握一些方法，克服心理上畏難、不輕言放棄，是完全可以學好的。
《C程序設計》的內容很豐富，按照我們現在的教學大綱，教學的主要內容是基礎知識、四種結構的的程序設計、函數與數組的應用和一些簡單的演算法。在學習時，同學們應該把主要精力放在這些部分，通過實踐（練習和上機調試等熟練掌握。當然，在初學C語言時，可能會遇到有些問題理解不透，或者表達方式與以往數學學習中不同（如運算符等），這就要求不氣餒，不明白的地方多問多想，鼓足勇氣進行學習，待學完後面的章節知識，前面的問題也就迎刃而解了，這一方面我感覺是我們同學最欠缺，大多學不好的就是因為一開始遇到困難就放棄，曾經和好多同學談他的問題，回答是聽不懂、不想聽、放棄這樣三個過程，我反問，這節課你聽過課嗎？回答又是沒有，根本就沒聽過課，怎麼說自己聽不懂呢？相應的根本就沒學習，又談何學的好？
學習C語言始終要記住「曙光在前頭」和「千金難買回頭看」，「千金難買回頭看」是學習知識的重要方法，就是說，學習後面的知識，不要忘了回頭弄清遺留下的問題和加深理解前面的知識，這是我們學生最不易做到的，然而卻又是最重要的。比如：在C語言中最典型的是關於結構化程序設計構思，不管是那種教材，一開始就強調這種方法，這時也許你不能充分體會，但是學到函數時，再回頭來仔細體會，溫故知新，理解它就沒有那麼難了。學習C語言就是要經過幾個反復，才能前後貫穿，積累應該掌握的C知識。
那麼，我們如何學好《C程序設計》呢？
一．學好C語言的運算符和運算順序
這是學好《C程序設計》的基礎，C語言的運算非常靈活，功能十分豐富，運算種類遠多於其它程序設計語言。在表達式方面較其它程序語言更為簡潔，如自加、自減、逗號運算和三目運算使表達式更為簡單，但初學者往往會覺的這種表達式難讀，關鍵原因就是對運算符和運算順序理解不透不全。當多種不同運算組成一個運算表達式，即一個運算式中出現多種運算符時，運算的優先順序和結合規則顯得十分重要。在學習中，只要我們對此合理進行分類，找出它們與我們在數學中所學到運算之間的不同點之後，記住這些運算也就不困難了，有些運算符在理解後更會牢記心中，將來用起來得心應手，而有些可暫時放棄不記，等用到時再記不遲。
先要明確運算符按優先順序不同分類，《C程序設計》運算符可分為15種優先順序，從高到低，優先順序為1 ~ 15，除第2、3級和第14級為從右至左結合外，其它都是從左至右結合，它決定同級運算符的運算順序。下面我們通過幾個例子來說明：
（1） 5*8/4%10 這個表達式中出現3種運算符，是同級運算符，運算順序按從左至右結合，因此先計算5 *8=40，然後被4除，結果為10，最後是%（求余數）運算，所以表達式的最終結果為10%10 = 0；
（2）a = 3;b = 5;c =++ a* b ；d =a + +* b；
對於c=++a*b來說，按表中所列順序，+ +先執行，*後執行，所以+ + a執行後，a的值為4，由於+ +為前置運算，所以a的值4參與運算，C的值計算式為4*5=20而不是3*5=15了；而對於d=a++*b來說，由於a + +為後置運算，所以a值為4參與運算，使得d的值仍為20，而a參與運算後其值加1，值為5。 這個例子執行後，a的值為5，b的值為5，c的值為20，d的值也是20；
（3）（a = 3，b = 5，b+ = a，c = b* 5）
例子中的「，」是逗號結合運算，上式稱為逗號表達式，自左向右結合，最後一個表達式的結果值就是逗號表達式的結果，所以上面的逗號表達式結果為40，a的值為3，b的值為8，c的值為40。
（4）a=5;b=6;c=a>b?a:b;
例中的a>b?a:b是一個三目運算，它的功能是先做關系運算a>b部分，若結果為真，則取問號後a的值，否則取冒號後b的值，因此c的值應該為6，這個運算可以用來代替if…else…語句的簡單應用。
二．學好C語言的四種程序結構
（1）順序結構
順序結構的程序設計是最簡單的，只要按照解決問題的順序寫出相應的語句就行，它的執行順序是自上而下，依次執行。
例如；a = 3，b = 5，現交換a，b的值，這個問題就好象交換兩個杯子水，這當然要用到第三個杯子，假如第三個杯子是c，那麼正確的程序為： c = a； a = b； b = c； 執行結果是a = 5，b = c = 3如果改變其順序，寫成：a = b； c = a； b = c； 則執行結果就變成a = b = c = 5，不能達到預期的目的，初學者最容易犯這種錯誤。 順序結構可以獨立使用構成一個簡單的完整程序，常見的輸入、計算，輸出三步曲的程序就是順序結構，例如計算圓的面積，其程序的語句順序就是輸入圓的半徑r，計算s = 3.14159*r*r,輸出圓的面積s。不過大多數情況下順序結構都是作為程序的一部分，與其它結構一起構成一個復雜的程序，例如分支結構中的復合語句、循環結構中的循環體等。
（2） 分支結構
順序結構的程序雖然能解決計算、輸出等問題，但不能做判斷再選擇。對於要先做判斷再選擇的問題就要使用分支結構。分支結構的執行是依據一定的條件選擇執行路徑，而不是嚴格按照語句出現的物理順序。分支結構的程序設計方法的關鍵在於構造合適的分支條件和分析程序流程，根據不同的程序流程選擇適當的分支語句。分支結構適合於帶有邏輯或關系比較等條件判斷的計算，設計這類程序時往往都要先繪制其程序流程圖，然後根據程序流程寫出源程序，這樣做把程序設計分析與語言分開，使得問題簡單化，易於理解。程序流程圖是根據解題分析所繪制的程序執行流程圖。
學習分支結構不要被分支嵌套所迷惑，只要正確繪制出流程圖，弄清各分支所要執行的功能，嵌套結構也就不難了。嵌套只不過是分支中又包括分支語句而已，不是新知識，只要對雙分支的理解清楚，分支嵌套是不難的。下面我介紹幾種基本的分支結構。
①if(條件)
{
分支體
}
這種分支結構中的分支體可以是一條語句，此時「{ }」可以省略，也可以是多條語句即復合語句。它有兩條分支路徑可選，一是當條件為真，執行分支體，否則跳過分支體，這時分支體就不會執行。如：要計算x的絕對值，根據絕對值定義，我們知道，當x>=0時，其絕對值不變，而x<0時其絕對值是為x的反號，因此程序段為：if(x<0) x=-x;
②if(條件)
{分支1}
else
{分支2}
這是典型的分支結構，如果條件成立，執行分支1，否則執行分支2，分支1和分支2都可以是1條或若干條語句構成。如：求ax^2+bx+c=0的根
分析：因為當b^2-4ac>=0時,方程有兩個實根，否則（b^2-4ac<0）有兩個共軛復根。其程序段如下：

d=b*b-4*a*c;
if(d>=0)
{x1=(-b+sqrt(d))/2a;
x1=(-b-sqrt(d))/2a;
printf(「x1=%8.4f,x2=%8.4f\n」,x1,x2);
}
else
{r=-b/(2*a);
i =sqrt(-d)/(2*a);
printf(「x1=%8.4f+%8.4fi\n」r, i);
printf(「x2=%8.4f-%8.4fi\n」r,i)
}
③嵌套分支語句：其語句格式為：
if(條件1) {分支1}；
else if（條件2） {分支2}
else if（條件3） {分支3}
……
else if（條件n） {分支n}
else {分支n+1}
嵌套分支語句雖可解決多個入口和出口的問題，但超過3重嵌套後，語句結構變得非常復雜，對於程序的閱讀和理解都極為不便，建議嵌套在3重以內，超過3重可以用下面的語句。
④switch開關語句：該語句也是多分支選擇語句，到底執行哪一塊，取決於開關設置，也就是表達式的值與常量表達式相匹配的那一路，它不同if…else 語句，它的所有分支都是並列的，程序執行時，由第一分支開始查找，如果相匹配，執行其後的塊，接著執行第2分支，第3分支……的塊，直到遇到break語句；如果不匹配，查找下一個分支是否匹配。這個語句在應用時要特別注意開關條件的合理設置以及break語句的合理應用。
（3）循環結構：
循環結構可以減少源程序重復書寫的工作量，用來描述重復執行某段演算法的問題，這是程序設計中最能發揮計算機特長的程序結構，C語言中提供四種循環，即goto循環、while循環、do –while循環和for循環。四種循環可以用來處理同一問題，一般情況下它們可以互相代替換，但一般不提倡用goto循環，因為強制改變程序的順序經常會給程序的運行帶來不可預料的錯誤，在學習中我們主要學習while、do…while、for三種循環。常用的三種循環結構學習的重點在於弄清它們相同與不同之處，以便在不同場合下使用，這就要清楚三種循環的格式和執行順序，將每種循環的流程圖理解透徹後就會明白如何替換使用，如把while循環的例題，用for語句重新編寫一個程序，這樣能更好地理解它們的作用。特別要注意在循環體內應包含趨於結束的語句（即循環變數值的改變），否則就可能成了一個死循環，這是初學者的一個常見錯誤。
在學完這三個循環後，應明確它們的異同點：用while和do…while循環時，循環變數的初始化的操作應在循環體之前，而for循環一般在語句1中進行的；while 循環和for循環都是先判斷表達式，後執行循環體，而do…while循環是先執行循環體後判斷表達式，也就是說do…while的循環體最少被執行一次，而while 循環和for就可能一次都不執行。另外還要注意的是這三種循環都可以用break語句跳出循環，用continue語句結束本次循環，而goto語句與if構成的循環，是不能用break和 continue語句進行控制的。
順序結構、分支結構和循環結構並不彼此孤立的，在循環中可以有分支、順序結構，分支中也可以有循環、順序結構，其實不管哪種結構，我們均可廣義的把它們看成一個語句。在實際編程過程中常將這三種結構相互結合以實現各種演算法，設計出相應程序，但是要編程的問題較大，編寫出的程序就往往很長、結構重復多，造成可讀性差，難以理解，解決這個問題的方法是將C程序設計成模塊化結構。
(4)模塊化程序結構
C語言的模塊化程序結構用函數來實現，即將復雜的C程序分為若干模塊，每個模塊都編寫成一個C函數，然後通過主函數調用函數及函數調用函數來實現一大型問題的C程序編寫，因此常說：C程序=主函數+子函數。 因些，對函數的定義、調用、值的返回等中要尤其注重理解和應用，並通過上機調試加以鞏固。
三．掌握一些簡單的演算法
編程其實一大部分工作就是分析問題，找到解決問題的方法，再以相應的編程語言寫出代碼。這就要求掌握演算法，根據我們的《C程序設計》教學大綱中，只要求我們掌握一些簡單的演算法，在掌握這些基本演算法後，要完成對問題的分析就容易了。如兩個數的交換、三個數的比較、選擇法排序和冒泡法排序，這就要求我們要清楚這些演算法的內在含義，其中選擇法排序和冒泡法排序稍難，但只要明白排序的具體過程，對代碼的理解就不難了。如用選擇法對10個不同整數排序（從小到大），選擇法排序思路：設有10個元素a[1]~a[10],將a[1]與a[2]~a[10]比較，若a[1]比a[2]~a[10]都小，則不進行交換，即無任何操作；若a[2]~a[10] 中有一個比a[1]小，則將其中最大的一個（假設為a[i]）與a[1]交換，此時a[1]中存放了10個中最小的數。第二輪將a[2]與a[3]~a[10]比較，將剩下9個數中的最小者a[i]與a[2]交換，此時a[2] 中存放的10個數中第2小的數；依此類推，共進行9輪比較，a[1]到a[10]就已按從小到大的順序存放。即每一輪都找出剩下數中的最小一個，代碼如下：
for(i=1;i<=9;i++)
for(j=i+1;j<=10;j++)
if(a[i]>a[j]
{temp=a[i];
a[i]=a[j];
a[j]=temp;
}
結語：當我們把握好上述幾方面後，只要同學們能克服畏難、厭學、上課能專心聽講，做好練習與上機調試，其實C語言並不難學。