大橙子网站建设,新征程启航
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一般将NoSQL数据库分为四大类:键值(Key-Value)存储数据库、列存储数据库、文档型数据库和图形(Graph)数据库。它们的数据模型、优缺点、典型应用场景。
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键值(Key-Value)存储数据库Key指向Value的键值对,通常用hash表来实现查找速度快数据无结构化(通常只被当作字符串或者二进制数据)内容缓存,主要用于处理大量数据的高访问负载,也用于一些日志系统等。
列存储数据库,以列簇式存储,将同一列数据存在一起查找速度快,可扩展性强,更容易进行分布式扩展功能相对局限分布式的文件系统。
文档型数据库,Key-Value对应的键值对,Value为结构化数据,数据结构要求不严格,表结构可变(不需要像关系型数据库一样需预先定义表结构),查询性能不高,而且缺乏统一的查询语法,Web应用。
图形(Graph)数据库,图结构,利用图结构相关算法(如最短路径寻址,N度关系查找等),很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息,而且这种结构不太好做分布式的集群方案,社交网络,推荐系统等。
你好,很高兴回答你的问题。
该题的答案是A。
NoSql是区别与传统数据库存储和管理技术的一个新技术。
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大数据时代的到来,意味着数据增长的速度急速攀升。一方面,互联网+的经济模式使得传统行业也迸发出了巨大的数据体量。另一方面,传统互联网企业如今也做的风生水起,产业链不断完善,譬如BAT巨擘,每天产生的数据量非常惊人。
在这样的背景下,数据分析师开始应运而生,并蓬勃发展,而数据分析师也成为当下炙手可热的职位。那究竟应该如何成为一名数据分析师呢。在我看来,数据分析师需要从统计学,分析技能以及业务常识三个方面进行入手学习,这里重点说一下后两者。
首先来说分析技能。
Excel作为经典的数据分析工具,是数据分析师必备的武器库。灵活的Excel有两大经典利器,透视表以及灵活的函数。而在函数中,尤为重要的便是Vlookup。这个函数是用于进行字段匹配的,在实际工作中应用非常广泛。
Excel常用于基本的数据描述,并且可以处理的样本量非常有限。而在大数据时代,为了解决海量数据的查询,SQL就应运而生了。SQL基本可以分为增删改查四大模块,其中具体的语法又有where,select等。
除了Excel以及SQL之外,数据挖掘的工具也是必不可少的。如果没有编程基础,可以学习SPSS。而如果有编程,建议学习Python以及R。
说完分析技能,我们再来说一下业务知识。
业务知识并不是简单就能学会的,本质上是需要在企业中摸爬滚打才能学会的。然而,好的书籍也可以让你对业务知识有一定的了解。推荐两本书:《增长黑客》以及《精益数据分析》。
如果有问题,欢迎评论,一同探讨。
答案:A
1.文档型数据库
作为最受欢迎的NoSQL产品,文档型数据库MongoDB当仁不让地占据了第一的位置,同时它也是所有NoSQL数据库中排名最靠前的产品(总排行榜第七名)。Apache基金会的CouchDB排在第二,基于.Net的数据库RavenDB排在第三,Couchbase排在第四。
2.键值(Key-value)数据库
键值(Key-value)数据库是NoSQL领域中应用范围最广的,也是涉及产品最多的一种模型。从最简单的BerkeleyDB到功能丰富的分布式数据库Riak再到Amazon托管的DynamoDB不一而足。
在键值数据库流行度排行中,Redis不出意外地排名第一,它是一款由Vmware支持的内存数据库,总体排名第十一。排在第二位的是Memcached,它在缓存系统中应用十分广泛。排在之后的是Riak、BerkeleyDB、SimpleDB、DynamoDB以及甲骨文的Oracle NoSQL数据库。值得注意的是,Oracle NoSQL数据库上榜不久,得分已经翻番,上升势头非常迅猛。
3. 列式存储
列式存储被视为NoSQL数据库中非常重要的一种模式,其中Cassandra流行度最高,它已经由Facebook转交给到Apache进行管理,同时Cassandra在全体数据库排名中排在第十位,紧随MongoDB成为第二受欢迎的NoSQL数据库。基于Hadoop的Hbase排在第二位,Hypertable排在第三。而Google的BigTable并未列入排名,原因是它并未正式公开。