大数据的数据库设计,大数据的数据库设计是什么

网络知识学习网站 大数据 2024-08-30 08:22:39 0

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。

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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。

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