數據庫有哪些類型?

數據庫有兩種類型，分別是關系型數據庫與非關系型數據庫。

10年積累的成都網站建設、網站設計經驗，可以快速應對客戶對網站的新想法和需求。提供各種問題對應的解決方案。讓選擇我們的客戶得到更好、更有力的網絡服務。我雖然不認識你，你也不認識我。但先制作網站后付款的網站建設流程，更有西安免費網站建設讓你可以放心的選擇與我們合作。

數據庫，簡而言之可視為電子化的文件柜——存儲電子文件的處所，用戶可以對文件中的數據進行新增、截取、更新、刪除等操作。

關系型數據庫主要有：

Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等等。

非關系型數據庫主要有：

NoSql、Cloudant、MongoDb、redis、HBase等等。

擴展資料：

非關系型數據庫的優勢：

1、性能高：NOSQL是基于鍵值對的，可以想象成表中的主鍵和值的對應關系，而且不需要經過SQL層的解析，所以性能非常高。

2、可擴展性好：同樣也是因為基于鍵值對，數據之間沒有耦合性，所以非常容易水平擴展。

關系型數據庫的優勢：

1、可以復雜查詢：可以用SQL語句方便的在一個表以及多個表之間做非常復雜的數據查詢。

2、事務支持良好：使得對于安全性能很高的數據訪問要求得以實現。

參考資料來源：百度百科-數據庫

數據分析和數據收集 需要什么方法

1.可視化分析

大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

2. 數據挖掘算法

大數據分析的理論核心就是數據挖掘算法，各種數據挖掘的算法基于不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的算法才能更快速的處理大數據，如 果一個算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。

3. 預測性分析

大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

4. 語義引擎

非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智能以足以從數據中主動地提取信息。

5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。

大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

大數據的技術

數據采集： 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后進行清洗、轉換、集成，最后加載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： 關系數據庫、NOSQL、SQL等。

基礎架構： 云存儲、分布式文件存儲等。

數據處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)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也稱為計算語言學。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能的核心課題之一。

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、建模仿真。

結果呈現： 云計算、標簽云、關系圖等。

大數據的處理

1. 大數據處理之一：采集

大數據的采集是指利用多個數據庫來接收發自客戶端（Web、App或者傳感器形式等）的 數據，并且用戶可以通過這些數據庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型數據庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除 此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數據庫也常用于數據的采集。

在大數據的采集過程中，其主要特點和挑戰是并發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶 來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們并發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在采集端部署大量數據庫才能支撐。并且如何在這些數據庫之間 進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。

2. 大數據處理之二：導入/預處理

雖然采集端本身會有很多數據庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這 些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式數據庫，或者分布式存儲集群，并且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使 用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。

導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鐘的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。

3. 大數據處理之三：統計/分析

統計與分析主要利用分布式數據庫，或者分布式計算集群來對存儲于其內的海量數據進行普通 的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基于半結構化數據的需求可以使用Hadoop。

統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的占用。

4. 大數據處理之四：挖掘

與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什么預先設定好的主題，主要是在現有數 據上面進行基于各種算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型算法有用于聚類的Kmeans、用于 統計學習的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用于挖掘的算法很復雜，并 且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘算法都以單線程為主。

整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。

你身邊的數據庫系統有哪些請列舉3到5個？

1、MySQL

MySQL是一個快速的、多線程、多用戶和健壯的SQL數據庫服務器。MySQL服務器支持關鍵任務、重負載生產系統的使用，也可以將它嵌入到一個大配置(mass- deployed)的軟件中去。

2、SQL Server

SQL Server 提供了眾多的Web和電子商務功能，如對XML和Internet標準的豐富支持，通過Web對數據進行輕松安全的訪問，具有強大的、靈活的、基于Web的和安全的應用程序管理等。

3、Oracle

Oracle產品系列齊全，幾乎囊括所有應用領域，大型，完善，安全，可以支持多個實例同時運行，功能強。能在所有主流平臺上運行。完全支持所有的工業標準。采用完全開放策略。可以使客戶選擇最適合的解決方案。對開發商全力支持。

擴展資料：

數據庫的發展現狀：

在數據庫的發展歷史上，數據庫先后經歷了層次數據庫、網狀數據庫和關系數據庫等各個階段的發展，數據庫技術在各個方面的快速的發展。

特別是關系型數據庫已經成為目前數據庫產品中最重要的一員，80年代以來， 幾乎所有的數據庫廠商新出的數據庫產品都支持關系型數據庫，即使一些非關系數據庫產品也幾乎都有支持關系數據庫的接口。這主要是傳統的關系型數據庫可以比較好的解決管理和存儲關系型數據的問題。

隨著云計算的發展和大數據時代的到來，關系型數據庫越來越無法滿足需要，這主要是由于越來越多的半關系型和非關系型數據需要用數據庫進行存儲管理，以此同時，分布式技術等新技術的出現也對數據庫的技術提出了新的要求，于是越來越多的非關系型數據庫就開始出現；

這類數據庫與傳統的關系型數據庫在設計和數據結構有了很大的不同， 它們更強調數據庫數據的高并發讀寫和存儲大數據，這類數據庫一般被稱為NoSQL（Not only SQL）數據庫。 而傳統的關系型數據庫在一些傳統領域依然保持了強大的生命力。

參考資料來源：百度百科-數據庫

參考資料來源：百度百科-數據庫系統

大數據是什么，是怎么帶動經濟發展的

大數據的概念

概念：難以用常規的數據庫工具獲取、存儲、管理、分析的數據集合。

特征：

1、數據量大：起始單位是PB級的。

1KB=1024B

1MB=1024KB

1GB=1024MB

1TB=1024GB

1PB=1024TB

1EB=1024PB

1ZB=1024EB

2、類型多：

結構化、板結構化、非結構化：網諾日志、音頻、視頻、圖片、地理位置等信息混雜。

3、價值密度低：

獲取數據的價值就像是淘金一般。

4、速度快時效高：

數據呈指數倍增長，時效性要求高，比如搜索引擎要求幾分鐘前的新聞能夠被用戶查詢到，個性化推薦算法盡可能的完成實時推薦。

5、永遠在線：

大數據時代的數據是永遠在線的，隨時應用計算，這也是區別于傳統的數據的最大特征。

大數據從哪來

1、搜索引擎服務

百度數據量1000PB，每天響應138個國家數十億次請求，每日新增10TB

2、電子商務

3、社交網絡

QQ：8.5億用戶，用4400臺服務器存儲用戶產生的信息，壓縮后的數據100PB，每天新增200~300TB

4、音視頻在線服務

5、個人數據業務

6、地理信息數據

7、傳統企業

8、公共機構

智慧城市：攝像頭拍攝的圖片，1080P高清網絡攝像機一月產生1.8TB數據，大點的城市50萬個攝像頭，一個月3PB的數據量。

醫療、中國的氣象系統。

大數據的存儲與計算模式

存儲：

面臨的問題：數據量大、類型復雜（結構化、非結構化、半結構化）

關鍵技術：

1、分布式文件系統（高效元數據管理技術、系統彈性擴展技術、存儲層級內的優化、針對應用和負載的存儲優化技術、針對存儲器件的優化技術）

2、分布式數據庫

事務性數據庫技術：NoSQL：（支持非關系數據庫、具有多個節點分割和復制數據的能力、用最終一致性機制解決并發讀操作與控制問題、充分利用分布式索引及內存提高性能）代表有：BigTable、HBase、MongoDB、Dynamo。

分析型的數據庫技術：Hive 、Impala

3、大數據索引和查詢技術

4、實時流式大數據存儲與處理技術

計算：

面臨的問題：數據結構特征、并行計算（以分布式文件為基礎的Hadoop\以分布式內存緩存為基礎的Spark）、數據獲取（批處理\流處理）、數據處理類型（傳統查詢\數據挖掘分析計算）、實時響應性能、迭代計算、數據關聯性（先map一下再reduce一下）。

關鍵技術：

1、大數據查詢分析計算模式與技術：HBase、Hive、Cassandra、Impala

2、批處理計算：Hadoop MapReduce、Spark

3、流式計算：Storm、Spark Steaming

4、圖計算：Giraph、GraphX

5、內存計算：Spark、Hana（SAP公司全內存式分布式數據庫系統）、Dremel

應用領域

1、智慧醫療（臨床數據、公共衛生數據、移動醫療健康數據）（共享疾病案例，基因分類參考）

2、智慧農業（主要指依據商業需求進行農產品生產，降低菜殘傷農概率）

3、金融行業：

精準的營銷：根據可與習慣進行推銷

風險管控：根據用戶的交易流水實施反欺詐

決策支持：抵押貸款這一塊，實施產業信貸的風險控制。

效率提升：加快內部數據處理。

產品設計：根據客戶的投資行為設計滿足客戶需求的金融產品。

4、零售行業（對零售商來說：精準營銷（降低營銷成本，擴大營銷額）；對廠商：降低產品過剩）

5、電子商務行業

6、電子政務

希望對您有所幫助！~

newsql和nosql的區別和聯系

在大數據時代，“多種架構支持多類應用”成為數據庫行業應對大數據的基本思路，數據庫行業出現互為補充的三大陣營，適用于事務處理應用的OldSQL、適用于數據分析應用的NewSQL和適用于互聯網應用的NoSQL。但在一些復雜的應用場景中，單一數據庫架構都不能完全滿足應用場景對海量結構化和非結構化數據的存儲管理、復雜分析、關聯查詢、實時性處理和控制建設成本等多方面的需要，因此不同架構數據庫混合部署應用成為滿足復雜應用的必然選擇。不同架構數據庫混合使用的模式可以概括為：OldSQL+NewSQL、OldSQL+NoSQL、NewSQL+NoSQL三種主要模式。下面通過三個案例對不同架構數據庫的混合應用部署進行介紹。

OldSQL+NewSQL 在數據中心類應用中混合部署

采用OldSQL+NewSQL模式構建數據中心，在充分發揮OldSQL數據庫的事務處理能力的同時，借助NewSQL在實時性、復雜分析、即席查詢等方面的獨特優勢，以及面對海量數據時較強的擴展能力，滿足數據中心對當前“熱”數據事務型處理和海量歷史“冷”數據分析兩方面的需求。OldSQL+NewSQL模式在數據中心類應用中的互補作用體現在，OldSQL彌補了NewSQL不適合事務處理的不足，NewSQL彌補了OldSQL在海量數據存儲能力和處理性能方面的缺陷。

商業銀行數據中心采用OldSQL+NewSQL混合部署方式搭建，OldSQL數據庫滿足各業務系統數據的歸檔備份和事務型應用，NewSQL MPP數據庫集群對即席查詢、多維分析等應用提供高性能支持，并且通過MPP集群架構實現應對海量數據存儲的擴展能力。

商業銀行數據中心存儲架構

與傳統的OldSQL模式相比，商業銀行數據中心采用OldSQL+NewSQL混合搭建模式，數據加載性能提升3倍以上，即席查詢和統計分析性能提升6倍以上。NewSQL MPP的高可擴展性能夠應對新的業務需求，可隨著數據量的增長采用集群方式構建存儲容量更大的數據中心。

OldSQL+NoSQL 在互聯網大數據應用中混合部署

在互聯網大數據應用中采用OldSQL+NoSQL混合模式，能夠很好的解決互聯網大數據應用對海量結構化和非結構化數據進行存儲和快速處理的需求。在諸如大型電子商務平臺、大型SNS平臺等互聯網大數據應用場景中，OldSQL在應用中負責高價值密度結構化數據的存儲和事務型處理，NoSQL在應用中負責存儲和處理海量非結構化的數據和低價值密度結構化數據。OldSQL+NoSQL模式在互聯網大數據應用中的互補作用體現在，OldSQL彌補了NoSQL在ACID特性和復雜關聯運算方面的不足，NoSQL彌補了OldSQL在海量數據存儲和非結構化數據處理方面的缺陷。

數據魔方是淘寶網的一款數據產品，主要提供行業數據分析、店鋪數據分析。淘寶數據產品在存儲層采用OldSQL+NoSQL混合模式，由基于MySQL的分布式關系型數據庫集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存儲集群Prom組成。由于OldSQL強大的語義和關系表達能力，在應用中仍然占據著重要地位，目前存儲在MyFOX中的統計結果數據已經達到10TB，占據著數據魔方總數據量的95%以上。另一方面，NoSQL作為SQL的有益補充，解決了OldSQL數據庫無法解決的全屬性選擇器等問題。

淘寶海量數據產品技術架構

基于OldSQL+NoSQL混合架構的特點，數據魔方目前已經能夠提供壓縮前80TB的數據存儲空間，支持每天4000萬的查詢請求，平均響應時間在28毫秒，足以滿足未來一段時間內的業務增長需求。

NewSQL+NoSQL 在行業大數據應用中混合部署

行業大數據與互聯網大數據的區別在于行業大數據的價值密度更高，并且對結構化數據的實時處理、復雜的多表關聯分析、即席查詢、數據強一致性等都比互聯網大數據有更高的要求。行業大數據應用場景主要是分析類應用，如：電信、金融、政務、能源等行業的決策輔助、預測預警、統計分析、經營分析等。

在行業大數據應用中采用NewSQL+NoSQL混合模式，充分利用NewSQL在結構化數據分析處理方面的優勢，以及NoSQL在非結構數據處理方面的優勢，實現NewSQL與NoSQL的功能互補，解決行業大數據應用對高價值結構化數據的實時處理、復雜的多表關聯分析、即席查詢、數據強一致性等要求，以及對海量非結構化數據存儲和精確查詢的要求。在應用中，NewSQL承擔高價值密度結構化數據的存儲和分析處理工作，NoSQL承擔存儲和處理海量非結構化數據和不需要關聯分析、Ad-hoc查詢較少的低價值密度結構化數據的工作。

當前電信運營商在集中化BI系統建設過程中面臨著數據規模大、數據處理類型多等問題，并且需要應對大量的固定應用，以及占統計總數80%以上的突發性臨時統計(ad-hoc)需求。在集中化BI系統的建設中采用NewSQL+NoSQL混搭的模式，充分利用NewSQL在復雜分析、即席查詢等方面處理性能的優勢，及NoSQL在非結構化數據處理和海量數據存儲方面的優勢，實現高效低成本。

集中化BI系統數據存儲架構

集中化BI系統按照數據類型和處理方式的不同，將結構化數據和非結構化數據分別存儲在不同的系統中：非結構化數據在Hadoop平臺上存儲與處理;結構化、不需要關聯分析、Ad-hoc查詢較少的數據保存在NoSQL數據庫或Hadoop平臺;結構化、需要關聯分析或經常ad-hoc查詢的數據，保存在NewSQL MPP數據庫中，短期高價值數據放在高性能平臺，中長期放在低成本產品中。

結語

當前信息化應用的多樣性、復雜性，以及三種數據庫架構各自所具有的優勢和局限性，造成任何一種架構的數據庫都不能完全滿足應用需求，因此不同架構數據庫混合使用，從而彌補其他架構的不足成為必然選擇。根據應用場景采用不同架構數據庫進行組合搭配，充分發揮每種架構數據庫的特點和優勢，并且與其他架構數據庫形成互補，完全涵蓋應用需求，保證數據資源的最優化利用，將成為未來一段時期內信息化應用主要采用的解決方式。

目前在國內市場上，OldSQL主要為Oracle、IBM等國外數據庫廠商所壟斷，達夢、金倉等國產廠商仍處于追趕狀態;南大通用憑借國產新型數據庫GBase 8a異軍突起，與EMC的Greenplum和HP的Vertica躋身NewSQL市場三強;NoSQL方面用戶則大多采用Hadoop開源方案。

分享名稱：nosql電子商務,nosql產品
轉載來源：http://m.newbst.com/article40/dssiceo.html

成都網站建設公司_創新互聯，為您提供App開發、網站改版、搜索引擎優化、手機網站建設、移動網站建設、網頁設計公司

廣告

聲明：本網站發布的內容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉載內容為主，如果涉及侵權請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網站立場，如需處理請聯系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內容未經允許不得轉載，或轉載時需注明來源： 創新互聯