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redis与oracle那个强大

Oracle是关系型数据库，Redis是K/V数据库，两者各有不同的应用领域几乎不能对比，NoSQL虽然性能比RDMS要高，但它同时牺牲了很多有用的功能，所以要完全用NoSQL替换关系型数据库是非常困难的，但两者可以共存使用互补不足。

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为什么选择使用NoSQL数据库开发如此困难

传统观念中 NoSQL数据库非常适合某些数据类型，如：非关系数据源。同时，NoSQL被吹捧为最适合Web应用程序的优秀平台。然而他适合大多数数据，特别是web应用程序的数据是相关型。那么，这是否可以给你一个坚持使用RDMS的理由呢？也不一定，即使很困难，我们还是要做出选择。

评估NoSQL是一个很茅盾的理论，一些人认为，应该将所有文档数据存储在一个文档中，做链接代码就是亵渎神明。另外一部分人认为，存储应用文档，

加入代码，才是合理选择。与此同时，不同的数据库，需要在文档中限制嵌套数据数量。有的人会鼓励文档引用。这是NoSQL数据模型的基本部分，也没有一个

明确的共识。

曾经有一篇很热的帖子"Why you should never use

XYZ"，我想，读到这里，一定会有人搜索这篇文章。当然，这种文章各式各样，太过于笼统的标题也没什么帮助。毫无疑问，会有人会搜索这个文章，然后再找

到这个文章，进一步深入，找到该文章的方法远比成功（理解问题）的故事多。很难知道谁提供了一个有效的技术问题，谁又误读了这个问题（或者缺少证据证明其

观点）。

有大量选择，RDBMS的世界，选择就很容易。你有4或5个目标，大家工作方式差不多，来选择环境、预算支持的平台。对于成熟的产品，风险比较小。 NoSQL的世界，有很多数据库引擎功能选择。每一个有自己的独特优势，也有致命弱点。所以选择很难， NoSQL项目生命周期短，尝试新项目或者流行项目也会有风险。上次，我的的项目是在 CouchDB上，而现在似乎停摆了。

做出这个痛苦决定的原因是，这可能是一个案例：你需要做一大堆工作，才能知道，你做出的选择对与错。你可以实体化你的数据模型，了解他与系统的工作

情况，但是，这只有你正真撞到南墙，才可以找到裂缝（答案）。以我为例，我建的应用程序是关系数据库，移动文件存储的主要因素是，需要一个无模式设计来达

到我的目标。使用NoSQL 数据库存储关系型数据库并不是我们所常说的，虽然，这种事常常发生。

现在我在用 Couchbase 和

MongoDB，Mongo对我没多大吸引力，不过鉴于他非常流行，对于引起来说，很有好处。当然，很多都可以以同样的方式流行。PHP很流行，因为他的

易用性，而不是因为他很好。我现在在使用MongoDB和PHP，也在学习Couchbase，如果你有任何NoSQL平台的使用感想，欢迎交流。

大数据技术包括哪些

大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。

1、数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。

2、数据存取：大数据的存去采用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据，

3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。

4、数据处理：对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。

5、统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。

6、数据挖掘：目前，还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

7、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。

8、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

为什么选择NoSQL数据库如此困难

传统观念中 NoSQL数据库非常适合某些数据类型，如：非关系数据源。同时，NoSQL被吹捧为最适合Web应用程序的优秀平台。然而他适合大多数数据，特别是web应用程序的数据是相关型。那么，这是否可以给你一个坚持使用RDMS的理由呢？也不一定，即使很困难，我们还是要做出选择。

评估NoSQL是一个很茅盾的理论，一些人认为，应该将所有文档数据存储在一个文档中，做链接代码就是亵渎神明。另外一部分人认为，存储应用文档，加入代码，才是合理选择。与此同时，不同的数据库，需要在文档中限制嵌套数据数量。有的人会鼓励文档引用。这是NoSQL数据模型的基本部分，也没有一个明确的共识。

曾经有一篇很热的帖子"Why you should never use XYZ"，我想，读到这里，一定会有人搜索这篇文章。当然，这种文章各式各样，太过于笼统的标题也没什么帮助。毫无疑问，会有人会搜索这个文章，然后再找

到这个文章，进一步深入，找到该文章的方法远比成功（理解问题）的故事多。很难知道谁提供了一个有效的技术问题，谁又误读了这个问题（或者缺少证据证明其观点）。

有大量选择，RDBMS的世界，选择就很容易。你有4或5个目标，大家工作方式差不多，来选择环境、预算支持的平台。对于成熟的产品，风险比较小。 NoSQL的世界，有很多数据库引擎功能选择。每一个有自己的独特优势，也有致命弱点。所以选择很难， NoSQL项目生命周期短，尝试新项目或者流行项目也会有风险。上次，我的的项目是在 CouchDB上，而现在似乎停摆了。

做出这个痛苦决定的原因是，这可能是一个案例：你需要做一大堆工作，才能知道，你做出的选择对与错。你可以实体化你的数据模型，了解他与系统的工作情况，但是，这只有你正真撞到南墙，才可以找到裂缝（答案）。以我为例，我建的应用程序是关系数据库，移动文件存储的主要因素是，需要一个无模式设计来达到我的目标。使用NoSQL 数据库存储关系型数据库并不是我们所常说的，虽然，这种事常常发生。

现在我在用 Couchbase 和 MongoDB，Mongo对我没多大吸引力，不过鉴于他非常流行，对于引起来说，很有好处。当然，很多都可以以同样的方式流行。PHP很流行，因为他的易用性，而不是因为他很好。