大資料庫擴

❶ 大數據正在如何改變資料庫格局

大數據正在如何改變資料庫格局

提及「資料庫」，大多數人會想到擁有30多年風光歷史的RDBMS。然而，這可能很快就會發生改變。

一大批新的競爭者都在爭奪這一塊重要市場，他們的方法是多種多樣的，卻都有一個共同點：極其專注於大數據。推動新的數據迭代衍生品大部分都是基於底層大數據的3V特徵：數量，速度和種類。本質上來講，今天的數據比以往任何時候都要傳輸更快，體積更大，同時更加多樣化。這是一個新的數據世界，換言之，傳統的關系資料庫管理系統並沒有真正為此而設計。「基本上，他們不能擴展到大量，或快速，或不同種類的數據。」一位數據分析、數據科學咨詢機構的總裁格雷戈里認為。這就是哈特漢克斯最近發現。截至到2013年左右，營銷服務機構使用不同的資料庫，包括MicrosoftSQLServer和Oracle真正應用集群（RAC）的組合。「我們注意到，數據隨著時間的增長，我們的系統不能足夠快速的處理信息」一位科技發展公司的負責人肖恩說到。「如果你不斷地購買伺服器，你只能繼續走到這幺遠，我們希望確保自己有向外擴展的平台。」最小化中斷是一個重要的目標，Iannuzzi說到，因逗首此「我們不能只是切換到Hadoop。」相反，卻選擇了拼接機器，基本上把完整的SQL資料庫放到目前流行的Hadoop大數據平台之上，並允許現有的應用程序能夠與它連接，他認為。哈特漢克斯現在是在執行的初期階段，但它已經看到了好處，Iannuzzi說，包括提高容錯性，高可用性，冗餘性，穩定性和「性能全面提升」。一種完美風暴推動了新的資料庫技術的出現，IDC公司研究副總裁CarlOlofson說到。首先，「我們正在使用的設備與過去對比，處理大數據集更加快速，靈活性更強」Olofson說。在過去，這樣的集合「幾乎必須放在旋轉磁碟上」，而且數據必須以特定的方式來結構化，他解釋說。現在有64位定址，使得能夠設置更大的存儲空間以及更快的網路，並能夠串聯多台計算器充當單個大型資料庫。「這些東西在不可用之前開辟了可能性」Olofson說。與此同時，工作負載也發生了變化。10年前的網站主要是靜態的，例如，今天我們享受到的網路服務環境和互動式購物體驗。反過來，需要新的可擴展性，他說。公司正在利用新的方式來使用數據。雖然傳統上我們大部分的精力都放在了對事務處理_銷售總額的記錄，比如，數據存儲在可以用來分析的地方_現在我們做的更多。應用狀態管理就是一個例子假設你正在玩一個網路游戲。該技術會記錄你與系統的每個會話並連接在一起，以呈現出連續的體驗，即使你切換設備或各種移動，不同的伺服器都會進行處理，Olofson解釋說。數據必須保持連續性，這樣企業才可以分析問題，例如「為什麼從來沒有人穿過水晶廳」。在網路購物方面，為什麼對方點擊配坦選擇顏色後大多數人不會購買某個特殊品牌的鞋子。「以前，我們並沒試圖解決這些問題，或者我們試圖扔進盒子也不太合適」Olofson說。Hadoop是當今新的競爭者中一個重量級的產品。雖然他本身不是一個資料庫，它的成長為企業解決大數據扮演關鍵角色。從本質上講，Hadoop是一個運行高度並行應用程序的數據中心平台，它有很強的可擴展性。通過允許企業擴展「走出去」的分布方式，而不是通過額外昂貴的伺服器「向上」擴展，「它使得我們可以低成本地把一個大的數據集匯總，然後進行分析研究成果」Olofson說。其他新的RDBMS的替代品如NoSQL家族產品，其中包括MongoDB-目前第四大流行資料庫管理系統，比照DB引擎山賣數和MarkLogic非結構化數據存儲服務。「關系型資料庫一直是一項偉大的技術持續了30年，但它是建立在不同的時代有不同的技術限制和不同的市場需求，」MarkLogic的執行副總裁喬·產品帕卡說。大數據是不均勻的，他說。許多傳統的技術，這仍然是一個基本要求。「想像一下，你的筆記本電腦上唯一的程序是Excel」帕卡說。「設想一下，你要和你的朋友利用網路保持聯系_或者你正在寫一個合約卻不適合放進行和列中。」拼接數據集是特別棘手的「關系型，你把所有這些數據集中在一起前，必須先決定如何去組織所有的列，」他補充說。「我們可以採取任何形式或結構，並立即開始使用它。」NoSQL資料庫沒有使用關系數據模型，並且它們通常不具有SQL介面。盡管許多的NoSQL存儲折中支持速度等其他因素，MarkLogic為企業定身量做，提供更為周全的選擇。NoSQL儲存市場有相當大的增長，據市場研究媒體，不是每個人都認為這是正確的做法-至少，不是在所有情況下。NoSQL系統「解決了許多問題，他們橫向擴展架構，但他們卻拋出了SQL，」一位CEO-MonteZweben說。這反過來，又為現有的代碼構成問題。SpliceMachine是一家基於Hadoop的實時大數據技術公司，支持SQL事務處理，並針對OLAP和OLAP應用進行實時優化處理。它被稱為替代NewSQL的一個例子，另一類預期會在未來幾年強勁增長。「我們的理念是保持SQL，但橫向擴展架構」Zweben說。「這是新事物，但我們正在努力試圖使它讓人們不必重寫自己的東西。」深度信息科學選擇並堅持使用SQL，但需要另一種方法。公司的DeepSQL資料庫使用相同的應用程序編程介面（API）和關系模型如MySQL，意味著沒有應用變化的需求而使用它。但它以不同的方式處理數據，使用機器學習。DeepSQL可以自動適應使用任何工作負載組合的物理，虛擬或雲主機，該公司表示，從而省去了手動優化資料庫的需要。該公司的首席戰略官ChadJones表示，在業績大幅增加的同時，也有能力將「規模化」為上千億的行。一種來自Algebraix數據完全不同的方式，表示已經開發了數據的第一個真正的數學化基礎。而計算器硬體需在數學建模前建成，這不是在軟體的情況下，Algebraix首席執行官查爾斯銀說。「軟體，尤其是數據，從未建立在數學的基礎上」他說，「軟體在很大程度上是語言學的問題。」經過五年的研發，Algebraix創造了所謂的「數據的代數」集合論，「數據的通用語言」Silver說。「大數據骯臟的小秘密是數據仍然放在不與其他數據小倉融合的地方」Silver解釋說。「我們已經證明，它都可以用數學方法來表示所有的集成。」配備一個基礎的平台，Algebraix現在為企業提供業務分析作為一種服務。改進的性能，容量和速度都符合預期的承諾。時間會告訴我們哪些新的競爭者取得成功，哪些沒有，但在此期間，長期的領導者如Oracle不會完全停滯不前。「軟體是一個非常時尚行業」安德魯·門德爾松，甲骨文執行副總裁資料庫伺服器技術說。「事情經常去從流行到不受歡迎，回再次到流行。」今天的許多創業公司「帶回炒冷飯少許拋光或旋轉就可以了」他說。「這是一個新一代孩子走出學校和重塑的東西。」SQL是「唯一的語言，可以讓業務分析師提出問題並得到答案，他們沒有程序員，」門德爾松說。「大市場將始終是關系型。」至於新的數據類型，關系型資料庫產品早在上世紀90年代發展為支持非結構化數據，他說。在2013年，甲骨文的同名資料庫版本12C增加了支持JSON（JavaScript對象符號）。與其說需要一個不同類型的資料庫，它更是一種商業模式的轉變，門德爾松說。「雲，若是每個人都去，這將破壞這些小傢伙」他說。「大家都在雲上了，所以在這里有沒有地方來放這些小傢伙？「他們會去亞馬遜的雲與亞馬遜競爭？」他補充說。「這將是困難的。」甲骨文有「最廣泛的雲服務」門德爾松說。「在現在的位置，我們感覺良好。」Gartner公司的研究主任里克·格林沃爾德，傾向於採取了類似的觀點。「對比傳統強大的RDBMS，新的替代品並非功能齊全」格林沃爾德說。「一些使用案例可以與新的競爭者來解決，但不是全部，並非一種技術」。展望未來，格林沃爾德預計，傳統的RDBMS供貨商感到價格壓力越來越大，並為他們的產品增加新的功能。「有些人會自由地帶來新的競爭者進入管理自己的整個數據生態系統」他說。至於新的產品，有幾個會生存下來，他預測「許多人將被收購或資金耗盡」。今天的新技術並不代表傳統的RDBMS的結束，「正在迅速發展自己」IDC的Olofson。贊成這種說法，「RDBMS是需要明確定義的數據_總是會有這樣一個角色。」但也會有一些新的競爭者的角色，他說，特別是物聯網技術和新興技術如非易失性內存晶元模塊（NVDIMM）占據上風。

❷ 如何增加資料庫的大小

1. 修改數據文件的擴展性；

   alterdatabasedatafile'文件路徑';

   給表空間增加新的數據文件；

   altertablespace表空間名adddatafile'數據文件路徑'size1000m;

2. 在對象資源管理器中，連接到 SQL Server 資料庫引擎實例，然後展開該實例。
   

   展開「資料庫」，右鍵單擊要擴展的資料庫，再單擊「屬性」。

   在「資料庫屬性」中，選擇「文件」頁。

   若要增加現有文件的大小，請增加文件的「初始大小 (MB)」列中的值。資料庫的大小須至少增加 1 MB。

   若要通過添加新文件增加資料庫的大小，請單擊「添加」，然後輸入新文件的值。有關詳細信息，請參閱如何向資料庫中添加數據或日誌文件 (SQL Server Management Studio)。

   單擊「確定」。

❸ 什麼是大型資料庫

大型資料庫是IBM公司開發
他有兩種資料庫類型;一種是關系資料庫，典型代表產品內:DB2;另一種則是層次資料庫容，代表產品:IMS層次資料庫。
大型資料庫的數據定義包括資料庫模式定義和外模式定義。大型資料庫的資料庫模式是物理資料庫記錄型的集合。每個物理資料庫記錄型對應於層次數據模型中的一個層次模式，由一個DBD定義。物理資料庫記錄型到存儲資料庫的映射包含在這個物理資料庫記錄型的DBD定義中。
大型資料庫的外模式是邏輯資料庫記錄型的集合。每個邏輯資料庫記錄型由一個PCB定義。一個邏輯資料庫記錄型到大型資料庫模式的映射包含在這個邏輯資料庫記錄型的PCB定義中。用戶是按照外模式操縱數據的。

❹ SQLSERVER大資料庫解決方案

在微軟的大數據解決方案中，數據管理是最底層和最基礎的一環。

靈活的數據管理層，可以支持所有數據類型，包括結構化、半結構化和非結構化的靜態或動態數據。

在數據管理層中主要包括三款產品：SQLServer、SQLServer並行數據倉庫和

Hadoop on Windows。

針對不同的數據類型，微軟提供了不同的解決方案。

具體來說，針對結構化數據可以使用SQLServer和SQLServer並行數據倉庫處理。

非結構化數據可以使用Windows Azure和WindowsServer上基於Hadoop的發行版本處理;而流數據可以使用SQLServerStreamInsight管理，並提供接近實時的分析。

1、SQLServer。去年發布的SQLServer2012針對大數據做了很多改進，其中最重要的就是全面支持Hadoop，這也是SQLServer2012與SQLServer2008最重要的區別之一。今年年底即將正式發布的SQLServer2014中，SQLServer進一步針對大數據加入內存資料庫功能，從硬體角度加速數據的處理，也被看為是針對大數據的改進。

2、SQLServer並行數據倉庫。並行數據倉庫(Parallel Data Warehouse Appliance，簡稱PDW)是在SQLServer2008 R2中推出的新產品，目前已經成為微軟主要的數據倉庫產品，並將於今年發布基於SQLServer2012的新款並行數據倉庫一體機。SQLServer並行數據倉庫採取的是大規模並行處理(MPP)架構，與傳統的單機版SQLServer存在著根本上的不同，它將多種先進的數據存儲與處理技術結合為一體，是微軟大數據戰略的重要組成部分。

3、Hadoop on Windows。微軟同時在Windows Azure平台和WindowsServer上提供Hadoop，把Hadoop的高性能、高可擴展與微軟產品易用、易部署的傳統優勢融合到一起，形成完整的大數據解決方案。微軟大數據解決方案還通過簡單的部署以及與Active Directory和System Center等組件的集成，為Hadoop提供了Windows的易用性和可管理性。憑借Windows Azure上基於Hadoop的服務，微軟為其大數據解決方案在雲端提供了靈活性。

❺ 大資料庫和資料庫到底有什麼區別和聯系

大數據本質是一種概念，既數據體量大纖緩、數據格式復雜培世、數據來源廣。而資料庫則是一種具體的計算機技術，用來存儲數據，常見的資料庫有Mysql資料庫、Oracle資料庫等，底層還是基於磁碟來進行存儲。

從大數據在引申出來的技術，比如數據量大的情況，怎麼存儲數據，以及怎麼對這些數據進行加工處理。像現在HBase大數據組件，主要是針對大數據存儲的，HadoopMapRece計算框架、Spark計算框架等，則是針對大數據計算的。

大數據與資料庫之間的關系，從大數據涉及到的技術中，包括資料庫技術。因為在大數據情況下，也需要存儲這些數據，此時就需要使用到資料庫。當然，大數據技術存儲數據不僅僅能夠使用到資料庫，還可以使用分布式文件系統，比如HDFS分布式文件系統，亞馬遜的S3等。

同時，在大數據所涉及到的技術中，也包括了大數據計算、數據的展示等等。所以從技術領域來區分，大數據的技術會更廣，而資料庫技術則是更加配豎肢的具體，就是用來存儲數據。

目前在國內互聯網公司而言，大數據方面資料庫使用最多的還是HBase列式資料庫。比如阿里巴巴，其內部有很多使用HBase列式資料庫的場景。HBase資料庫支持水平擴展，同時由於其採用LSM架構，天然的對數據寫入支持非常好，因為是對磁碟進行追加寫的模式，這比對內存隨機寫要更加的快速。

不僅僅是阿里，像在小米其實也有很多使用HBase列式資料庫的場景，當然，其他小公司也在使用。所以在未來，我認為HBase列式資料庫的發展前景非常好，畢竟也有互聯網大廠在使用，開源社區方面也有它們在推動發展。如果你想學習一門大數據方面的資料庫技術的話，我推薦你可以學習HBase。

我是Lake，專注大數據技術原理、人工智慧、資料庫技術、程序員經驗分享，如果我的問答對你有幫助的話，希望你能點贊

❻ 建設大型數據倉庫推動解決業務需求

建設大型數據倉庫推動解決業務需求
建立一個擁有強大處理能力的大型數據倉庫，能夠幫助企業處理大規模數據集和建立一個覆蓋整個企業的全面視圖。從IT的角度看，建立這種大型高性能系統復雜且昂貴。但是，建立大型數據倉庫的優點不容忽視。
解決真正的業務需求
公司希望立即獲得關於企業活動的精確信息，通常都不考慮這個過程所帶來的成本。從IT角度看，如何提供此類環境信息的細節才是困難所在。
大多數高級數據分析都在一個聚合層中完成。大型零售商可能不關心誰在美國Buzzard商店購買了一盒回形針。他們通常關心的是回形針銷量的增長。除此之外，他們還關心辦公伺服器銷量的增長。為了能夠匯總大量的個體交易數據，幫助他們分析確定辦公用品需要增加的進貨量，避免因缺貨造成的客戶流失，系統需要一種可靠的分析結構創建方法。
說明：有時候，零售商確實會關心有人購買回形針這個信息。數據挖掘可以分析出相同的一類客戶，然後向客戶投放目標廣告，提升他們購買辦公產品的興趣。數據倉庫通常需要支持這兩種情況。
過去十年，我一直從事創建這種分析結構的工作。無論使用何種技術或產品，創建出一個既能夠操作百萬級數據、又能將它們轉換為分析結構以得到此類信息的系統，是一件極具挑戰性的任務。在建立OLAP資料庫的過程中，它們對於資料庫的信息查詢速度有很高的要求。如果數據以分析結構存儲來講，它們的性能是最好的，如星形模式。這通常需要復制多份數據，即規范化運營數據存儲和報表星形模式。這反過來會增加數據存儲需求，需要更多的數據倉庫處理能力。
公司需要訪問各種數據系統。在質量控制中，數據必須保持一致，才能使HR信息與會計、物流信息保持關聯。信息必須足夠詳細，才能發現特殊事件，然後才能夠匯總得到更高級的觀點。數據需要不停地收集，才能夠發現趨勢。
數據倉庫具有相同點，可以存儲細化數據和匯總數據，為企業各個部門提供單一且容易訪問的位置。這樣有利於實現快速的業務分析，高效地開發新報告和信息可視化。此外，它可以幫助決策制定者正確應對企業變化、利用成果和減小失誤。
為了支持這種遠景計劃，在整個企業中實現無所不在的報表和分析，數據倉庫必須能夠根據需求快速增長。對於成功的企業而言，數據倉庫的規模很快就能達到兆兆位元組信息。對一個數據倉庫架構進行規劃，使之能夠根據需求動態擴展，才能夠使信息系統跟上企業的發展。

❼ 大型資料庫的設計原則與開發技巧

隨著計算機技術越來越廣泛地應用於國民經濟的各個領域 在計算機硬體不斷微型化的同時 應用系統向著復雜化 大型化的方向發展 資料庫是整個系統的核心 它的設計直接關系系統執行的效率和系統的穩定性 因此在軟體系統開發中 資料庫設計應遵循必要的資料庫範式理論 以減少冗餘 保證數據的完整性與正確性 只有在合適的資料庫產品上設計出合理的資料庫模型 才能降低整個系統的編程和維護難度 提高系統的實際運行效率 雖然對於小項目或中等規模的項目開發人員可以很容易地利用範式理論設計出一套符合要求的資料庫 但對於一個包含大型資料庫的軟體項目 就必須有一套完整的設計原則與技巧

一 成立數據小組

大型資料庫數據元素多 在設計上有必要成立專門的數據小組 由於資料庫設計者不一定是使用者 對系統設計中的數據元素不可能考慮周全 資料庫設計出來後 往往難以找到所需的庫表 因此數據小組最好由熟悉業務的項目骨幹組成

數據小組的職能並非是設計資料庫 而是通過需求分析 在參考其他相似系統的基礎上 提取系統的基本數據元素 擔負對資料庫的審核 審核內容包括審核新的資料庫元素是否完全 能否實現全部業務需求 對舊資料庫（如果存在舊系統）的分析及數據轉換 資料庫設計的審核 控制及必要調整

二 設計原則

規范命名 所有的庫名 表名 域名必須遵循統一的命名規則 並進行必要說明 以方便設計 維護 查詢

控制欄位的引用 在設計時 可以選擇適當的資料庫設計管理工具 以方便開發人員的分布式設計和數據小組的集中審核管理 採用統一的命名規則 如果設計的欄位已經存在 可直接引用 否則 應重新設計

庫表重復控制 在設計過程中 如果發現大部分欄位都已存在 開發人員應懷疑所設計的庫表是否已存在 通過對欄位所在庫表及相應設計人員的查詢 可以確認庫表是否確實重復

並發控制 設計中應進行並發控制 即對於同一個庫表 在同一時間只有一個人有控制權 其他人只能進行查詢

必要的討論 資料庫設計完成後 數據小組應與相關人員進行討論 通過討論來熟悉資料庫 從而對設計中存在的問題進行控制或從中獲取資料庫設計的必要信息

數據小組的審核 庫表的定版 修改最終都要通過數據小組的審核 以保證符合必要的要求

頭文件處理 每次數據修改後 數據小組要對相應的頭文件進行修改（可由管理軟體自動完成） 並通知相關的開發人員 以便進行相應的程序修改

三 設計技巧

分類拆分數據量大的表 對於經常使用的表（如某些參數表或代碼對照表） 由於其使用頻率很高 要盡量減少表中的記錄數量 例如 銀行的戶主賬表原來設計成一張表 雖然可以方便程序的設計與維護 但經過分析發現 由於數據量太大 會影響數據的迅速定位 如果將戶主賬表分別設計為活期戶主賬 定期戶主賬及對公戶主賬等 則可以大大提高查詢效率

索引設計 對於大的資料庫表 合理的索引能夠提高整個資料庫的操作效率 在索引設計中 索引欄位應挑選重復值較少的欄位 在對建有復合索引的欄位進行檢索時 應注意按照復合索引欄位建立的順序進行 例如 如果對一個 萬多條記錄的流水表以日期和流水號為序建立復合索引 由於在該表中日期的重復值接近整個表的記錄數 用流水號進行查詢所用的時間接近 秒 而如果以流水號為索引欄位建立索引進行相同的查詢 所用時間不到 秒 因此在大型資料庫設計中 只有進行合理的索引欄位選擇 才能有效提高整個資料庫的操作效率

數據操作的優化 在大型資料庫中 如何提高數據操作效率值得關注 例如 每在資料庫流水表中增加一筆業務 就必須從流水控製表中取出流水號 並將其流水號的數值加一 正常情況下 單筆操作的反應速度尚屬正常 但當用它進行批量業務處理時 速度會明顯減慢 經過分析發現 每次對流水控製表中的流水號數值加一時都要鎖定該表 而該表卻是整個系統操作的核心 有可能在操作時被其他進程鎖定 因而使整個事務操作速度變慢 對這一問題的解決的辦法是 根據批量業務的總筆數批量申請流水號 並對流水控製表進行一次更新 即可提高批量業務處理的速度 另一個例子是對插表的優化 對於大批量的業務處理 如果在插入資料庫表時用普通的Insert語句 速度會很慢 其原因在於 每次插表都要進行一次I/O操作 花費較長的時間 改進後 可以用Put語句等緩沖區形式等滿頁後再進行I/O操作 從而提高效率 對大的資料庫表進行刪除時 一般會直接用Delete語句 這個語句雖然可以進行小表操作 但對大表卻會因帶來大事務而導致刪除速度很慢甚至失敗 解決的方法是去掉事務 但更有效的辦法是先進行Drop操作再進行重建

資料庫參數的調整 資料庫參數的調整是一個經驗不斷積累的過程 應由有經驗的系統管理員完成 以Informix資料庫為例 記錄鎖的數目太少會造成鎖表的失敗 邏輯日誌的文件數目太少會造成插入大表失敗等 這些問題都應根據實際情況進行必要的調整

必要的工具 在整個資料庫的開發與設計過程中 可以先開發一些小的應用工具 如自動生成庫表的頭文件 插入數據的初始化 數據插入的函數封裝 錯誤跟蹤或自動顯示等 以此提高資料庫的設計與開發效率

避免長事務 對單個大表的刪除或插入操作會帶來大事務 解決的辦法是對參數進行調整 也可以在插入時對文件進行分割 對於一個由一系列小事務順序操作共同構成的長事務（如銀行交易系統的日終交易） 可以由一系列操作完成整個事務 但其缺點是有可能因整個事務太大而使不能完成 或者 由於偶然的意外而使事務重做所需的時間太長 較好的解決方法是 把整個事務分解成幾個較小的事務 再由應用程序控制整個系統的流程 這樣 如果其中某個事務不成功 則只需重做該事務 因而既可節約時間 又可避免長事務

適當超前 計算機技術發展日新月異 資料庫的設計必須具有一定前瞻性 不但要滿足當前的應用要求 還要考慮未來的業務發展 同時必須有利於擴展或增加應用系統的處理功能

lishixin/Article/program/SQL/201311/16498

❽ 大數據資料庫有哪些

問題一：大數據技術有哪些 非常多的，問答不能發link，不然我給你link了。有譬如Hadoop等開源大數據項目的，編程語言的，以下就大數據底層技術說下。
簡單以永洪科技的技術說下，有四方面，其實也代表了部分通用大數據底層技術：
Z-Suite具有高性能的大數據分析能力，她完全摒棄了向上升級(Scale-Up)，全面支持橫向擴展(Scale-Out)。Z-Suite主要通過以下核心技術來支撐PB級的大數據：
跨粒度計算(In-Databaseputing)
Z-Suite支持各種常見的匯總，還支持幾乎全部的專業統計函數。得益於跨粒度計算技術，Z-Suite數據分析引擎將找尋出最優化的計算方案，繼而把所有開銷較大的、昂貴的計算都移動到數據存儲的地方直接計算，我們稱之為庫內計算(In-Database)。這一技術大大減少了數據移動，降低了通訊負擔，保證了高性能數據分析。
並行計算(MPP puting)
Z-Suite是基於MPP架構的商業智能平台，她能夠把計算分布到多個計算節點，再在指定節點將計算結果匯總輸出。Z-Suite能夠充分利用各種計算和存儲資源，不管是伺服器還是普通的PC，她對網路條件也沒有嚴苛的要求。作為橫向擴展的大數據平台，Z-Suite能夠充分發揮各個節點的計算能力，輕松實現針對TB/PB級數據分析的秒級響應。
列存儲 (Column-Based)
Z-Suite是列存儲的。基於列存儲的數據集市，不讀取無關數據，能降低讀寫開銷，同時提高I/O 的效率，從而大大提高查詢性能。另外，列存儲能夠更好地壓縮數據，一般壓縮比在5 -10倍之間，這樣一來，數據佔有空間降低到傳統存儲的1/5到1/10 。良好的數據壓縮技術，節省了存儲設備和內存的開銷，卻大大了提升計算性能。
內存計算
得益於列存儲技術和並行計算技術，Z-Suite能夠大大壓縮數據，並同時利用多個節點的計算能力和內存容量。一般地，內存訪問速度比磁碟訪問速度要快幾百倍甚至上千倍。通過內存計算，CPU直接從內存而非磁碟上讀取數據並對數據進行計算。內存計算是對傳統數據處理方式的一種加速，是實現大數據分析的關鍵應用技術。

問題二：大數據使用的資料庫是什麼資料庫 ORACLE、DB2、SQL SERVER都可以，關鍵不是選什麼資料庫，而是資料庫如何優化！ 需要看你日常如何操作，以查詢為主或是以存儲為主或2者，還要看你的數據結構，都要因地制宜的去優化！所以不是一句話說的清的！

問題三：什麼是大數據和大數據平台 大數據技術是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
大數據平台是為了計算，現今社會所產生的越來越大的數據量。以存儲、運算、展現作為目的的平台。

問題四：常用大型資料庫有哪些 FOXBASE
MYSQL
這倆可算不上大型資料庫管理系統
PB 是資料庫應用程序開發用的ide，根本就不是資料庫管理系統
Foxbase是dos時代的產品了，進入windows時代改叫foxpro，屬於桌面單機級別的小型資料庫系統，mysql是個中輕量級的，但是開源，大量使用於小型網站，真正重量級的是Oracle和DB2，銀行之類的關鍵行業用的多是這兩個，微軟的MS SQLServer相對DB2和Oracle規模小一些，多見於中小型企業單位使用，Sybase可以說是日薄西山，不行了

問題五：幾大資料庫的區別 最商業的是ORACLE,做的最專業,然後是微軟的SQL server,做的也很好,當然還有DB2等做得也不錯,這些都是大型的資料庫,,,如果掌握的全面的話,可以保證數據的安全. 然後就是些小的資料庫access,mysql等,適合於中小企業的資料庫100萬數據一下的數據.如有幫助請採納,謝!

問題六：全球最大的資料庫是什麼 應該是Oracle，第一，Oracle為商業界所廣泛採用。因為它規范、嚴謹而且服務到位，且安全性非常高。第二，如果你學習使用Oracle不是商用，也可以免費使用。這就為它的廣泛傳播奠定了在技術人員中的基礎。第三，Linux/Unix系統常常作為伺服器，伺服器對Oracle的使用簡直可以說極其多啊。建議樓梗多學習下這個強大的資料庫

問題七：什麼是大數據？ 大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經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《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而採用所有數據的方法[2]）大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。
說起大數據，就要說到商業智能：
商業智能（Business Intelligence，簡稱：BI），又稱商業智慧或商務智能，指用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。

商業智能作為一個工具，是用來處理企業中現有數據，並將其轉換成知識、分析和結論，輔助業務或者決策者做出正確且明智的決定。是幫助企業更好地利用數據提高決策質量的技術，包含了從數據倉庫到分析型系統等。

商務智能的產生發展
商業智能的概念經由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人們廣泛了解。當時將商業智能定義為一類由數據倉庫（或數據集市）、查詢報表、數據分析、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成的、以幫助企業決策為目的技術及其應用。

商務智能是20世紀90年代末首先在國外企業界出現的一個術語，其代表為提高企業運營性能而採用的一系列方法、技術和軟體。它把先進的信息技術應用到整個企業，不僅為企業提供信息獲取能力，而且通過對信息的開發，將其轉變為企業的競爭優勢，也有人稱之為混沌世界中的智能。因此，越來越多的企業提出他們對BI的需求，把BI作為一種幫助企業達到經營目標的一種有效手段。

目前，商業智能通常被理解為將企業中現有的數據轉化為知識，幫助企業做出明智的業務經營決策的工具。這里所談的數據包括來自企業業務系統的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應商資料及來自企業所處行業和競爭對手的數據，以及來自企業所處的其他外部環境中的各種數據。而商業智能能夠輔助的業務經營決策既可以是作業層的，也可以是管理層和策略層的決策。

為了將數據轉化為知識，需要利用數據倉庫、線上分析處理（OLAP）工具和數據挖掘等技術。因此，從技術層面上講，商業智能不是什麼新技術，它只是ETL、數據倉庫、OLAP、數據挖掘、數據展現等技術的綜合運用。

把商業智能看成是一種解決方案應該比較恰當。商業智能的關鍵是從許多來自不同的企業運作系統的數據中提取出有用的數據並進行清理，以保證數據的正確性，然後經過抽取（Extraction）、轉換（Transformation）和裝載（Load），即ETL過程，合並到一個企業級的數據倉庫里，從而得到企業數據的一個全局視圖，在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理（這時信息變為輔助決策的知識），最後將知識呈現給管理者，為管理者的決策過程提供支持。
企業導入BI的優點
1.隨機查詢動態報表

2.掌握指標管理

3.隨時線上分析處理

4.視覺化之企業儀表版

5.協助預測規劃

導入BI的目的
1.促進企業決策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process)：BIS增進企業的資訊整合與資訊分析的能力，匯總公司內、外部的資料，整合成有效的決策資訊，讓企業經理人大幅增進決策效率與改善決策品質。

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問題八：資料庫有哪幾種？ 常用的資料庫：oracle、sqlserver、mysql、access、sybase 2、特點。 -oracle： 1.資料庫安全性很高，很適合做大型資料庫。支持多種系統平台（HPUX、SUNOS、OSF/1、VMS、 WINDOWS、WINDOWS/NT、OS/2）。 2.支持客戶機/伺服器體系結構及混合的體系結構（集中式、分布式、 客戶機/伺服器）。 -sqlserver: 1.真正的客戶機/伺服器體系結構。 2.圖形化用戶界面，使系統管理和資料庫管理更加直觀、簡單。 3.具有很好的伸縮性，可跨越從運行Windows 95/98的膝上型電腦到運行Windows 2000的大型多處理器等多種平台使用。 -mysql: MySQL是一個開放源碼的小型關系型資料庫管理系統，開發者為瑞典MySQL AB公司，92HeZu網免費贈送MySQL。目前MySQL被廣泛地應用在Internet上的中小型網站中。提供由於其體積小、速度快、總體擁有成本低，尤其是開放源碼這一特點，許多中小型網站為了降低網站總體擁有成本而選擇了MySQL作為網站資料庫。 -access Access是一種桌面資料庫，只適合數據量少的應用，在處理少量數據和單機訪問的資料庫時是很好的，效率也很高。 但是它的同時訪問客戶端不能多於4個。 -

問題九：什麼是大數據 大數據是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。 大數據首先是指數據體量(volumes)?大，指代大型數據集，一般在10TB?規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量；其次是指數據類別(variety)大，數據來自多種數據源，數據種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化數據范疇，囊括了半結構化和非結構化數據。接著是數據處理速度（Velocity）快，在數據量非常龐大的情況下，也能夠做到數據的實時處理。最後一個特點是指數據真實性（Veracity）高，隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興趣，傳統數據源的局限被打破，企業愈發需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。
數據採集：ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取：關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。
數據處理：自然語言處理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機理解自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也稱為計算語言學(putational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。
統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
數據挖掘：分類 （Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。
要理解大數據這一概念，首先要從大入手，大是指數據規模，大數據一般指在10TB(1TB=1024GB)規模以上的數據量。大數據同過去的海量數據有所區別，其基本特徵可以用4個V來總結(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即體量大、多樣性、價值密度低、速度快。
第一，數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。
第二，數據類型繁多，如前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息，等等。
第三，價值密度低。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。
第四，處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的......>>

問題十：國內真正的大數據分析產品有哪些 國內的大數據公司還是做前端可視化展現的偏多，BAT算是真正做了大數據的，行業有硬性需求，別的行業跟不上也沒辦法，需求決定市場。
說說更通用的數據分析吧。
大數據分析也屬於數據分析的一塊，在實際應用中可以把數據分析工具分成兩個維度：
第一維度：數據存儲層――數據報表層――數據分析層――數據展現層
第二維度：用戶級――部門級――企業級――BI級
1、數據存儲層
數據存儲設計到資料庫的概念和資料庫語言，這方面不一定要深鑽研，但至少要理解數據的存儲方式，數據的基本結構和數據類型。SQL查詢語言必不可少，精通最好。可從常用的selece查詢，update修改，delete刪除，insert插入的基本結構和讀取入手。
Access2003、Access07等，這是最基本的個人資料庫，經常用於個人或部分基本的數據存儲；MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。
SQL Server2005或更高版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。
DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台。
BI級別，實際上這個不是資料庫，而是建立在前面資料庫基礎上的，企業級應用的數據倉庫。Data Warehouse，建立在DW機上的數據存儲基本上都是商業智能平台，整合了各種數據分析，報表、分析和展現！BI級別的數據倉庫結合BI產品也是近幾年的大趨勢。
2、報表層
企業存儲了數據需要讀取，需要展現，報表工具是最普遍應用的工具，尤其是在國內。傳統報表解決的是展現問題，目前國內的帆軟報表FineReport已經算在業內做到頂尖，是帶著數據分析思想的報表，因其優異的介面開放功能、填報、表單功能，能夠做到打通數據的進出，涵蓋了早期商業智能的功能。
Tableau、FineBI之類，可分在報表層也可分為數據展現層。FineBI和Tableau同屬於近年來非常棒的軟體，可作為可視化數據分析軟體，我常用FineBI從資料庫中取數進行報表和可視化分析。相對而言，可視化Tableau更優，但FineBI又有另一種身份――商業智能，所以在大數據處理方面的能力更勝一籌。
3、數據分析層
這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具；
Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的；當然對excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作！但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體；
SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體；
SAS軟體：SAS相對SPSS其實功能更強大，SAS是平台化的，EM挖掘模塊平台整合，相對來講，SAS比較難學些，但如果掌握了SAS會更有價值，比如離散選擇模型，抽樣問題，正交實驗設計等還是SAS比較好用，另外，SAS的學習材料比較多，也公開，會有收獲的！
JMP分析：SAS的一個分析分支
XLstat：Excel的插件，可以完......>>