大数据的数据库设计，大数据的数据库设计是什么

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据的数据库设计的问题，于是小编就整理了3个相关介绍大数据的数据库设计的解答，让我们一起看看吧。

大数据技术主修课程有哪些？

专业基础课程： 数理统计基础、环境保护概论、环境监测基础、环境信息技术导论、 操作系统、程序设计基础、数据库基础。

专业核心课程： 环境大数据采集技术、大数据存储技术、大数据平台搭建与运维、 环境大数据可视化技术、数据分析与应用、 Hadoop 应用开发。

在大数据时代，关系型数据库有哪些缺点？

在大数据时代，关系型数据库有哪些缺点呢？接下来，做些个人总结，欢迎大家拍砖！

1. 对非结构化的数据支持有限。

1） 对于列可变这样的情况，关系型数据库当然是无能为力了。

2） 对于长文本，音频，视频等这样的二进制数据，虽然关系型数据库也能在一定程度上支持，但是数据量上去的情况下，其性能就比较差了。

2. 分布式事务问题。这个问题我只是知道，但因为没有做过类似的项目，所以在这儿提出来跟大家讨论。当数据库节点有多个的情况下，如何保证事务的一致性。

3.扩展性。关系型数据库只能纵向扩展。

4. 成本。主流的商业关系型数据库有DB2，Oracle，TeraData等，这些商业型关系数据库无疑是很贵的，在大数据环境下，如果要增加节点，无疑会带来很高的成本。当前很火的词汇——去“IOE”，其中的O指的就是Oracle。

关系型数据库的主要特征1）数据集中控制，在文件管理方法中，文件是分散的，每个用户或每种处理都有各自的文件，这些文件之间一般是没有联系的，因此，不能按照统一的方法来控制、维护和管理。而数据库则很好地克服了这一缺点，可以集中控制、维护和管理有关数据。2）数据独立，数据库中的数据独立于应用程序，包括数据的物理独立性和逻辑独立性，给数据库的使用、调整、优化和进一步扩充提供了方便，提高了数据库应用系统的稳定性。3）数据共享，数据库中的数据可以供多个用户使用，每个用户只与库中的一部分数据发生联系；用户数据可以重叠，用户可以同时存取数据而互不影响，大大提高了数据库的使用效率。4）减少数据冗余，数据库中的数据不是面向应用，而是面向系统。数据统一定义、组织和存储，集中管理，避免了不必要的数据冗余，也提高了数据的一致性。5）数据结构化，整个数据库按一定的结构形式构成，数据在记录内部和记录类型之间相互关联，用户可通过不同的路径存取数据。6）统一的数据保护功能，在多用户共享数据资源的情况下，对用户使用数据有严格的检查，对数据库规定密码或存取权限，拒绝非法用户进入数据库，以确保数据的安全性、一致性和并发控制。

数据分析常用的数据库有？

数据分析中常用的数据库包括以下几种：

1. 关系型数据库（RDBMS）：如MySQL、PostgreSQL、Microsoft SQL Server等，用于存储结构化数据。

2. 非关系型数据库（NoSQL）：如MongoDB、Redis、Cassandra等，用于存储非结构化数据或半结构化数据。

3. 数据仓库（Data Warehouse）：如Amazon Redshift、Google BigQuery等，用于批量处理和分析大规模数据集。

4. 图数据库（Graph Database）：如Neo4j、ArangoDB等，用于存储和查询图形结构的数据。

到此，以上就是小编对于大数据的数据库设计的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据的数据库设计的3点解答对大家有用。