成都数据库

    NoSQL数据库采用的数据访问模式相对SQL更简单而精确。[]数据库规范化在数据库的设计开发过程中开发人员通常会面对同时需要对一个或者多个数据实体（包括数组、列表和嵌套数据）进行操作，这样在关系型数据库中，一个数据实体一般首先要分割成多个部分，然后再对分割的部分进行规范化，规范化以后再分别存入到多张关系型数据表中，这是一个复杂的过程。好消息是随着软件技术的发展，相当多的软件开发平台都提供一些简单的解决方法，例如，可以利用ORM层（也就是对象关系映射）来将数据库中对象模型映射到基于SQL的关系型数据库中去以及进行不同类型系统的数据之间的转换。对于NoSQL数据库则没有这方面的问题，它不需要规范化数据，它通常是在一个单独的存储单元中存入一个复杂的数据实体。[]数据库事务性关系型数据库强调ACID规则（原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性。Isolation）、持久性（Durability）），可以满足对事务性要求较高或者需要进行复杂数据查询的数据操作，而且可以充分满足数据库操作的高性能和操作稳定性的要求。并且关系型数据库十分强调数据的强一致性，对于事务的操作有很好的支持。关系型数据库可以控制事务原子性细粒度。数据分析成为大数据技术的重点。成都数据库

    对于大数据而言，数据仓库承载着整个企业的全业务的数据。早期数仓在关系型数据如Oracle，MySql上。到大数据时代，基于hadoop生态的大数据架构，数仓基本上都是基于hive的数仓。对于很多大数据开发者而言，特别是早期，很多开发者认为hive数仓就是和业务相关，隐射Hdfs数据文件的一张张表。针对于hive数仓而言，终看到的确实是一张纸表，但这些表是如何根据业务抽象出来的、表之间的关系、表如何更好的服务应用这些问题是数仓建模、数仓技术架构的。一个好的数仓技术架构和数仓建模。可以减少开发的难度，提高数据服务性能，同时能够在很大层面上对业务形成数据中心，降低存储，计算资源的消耗等等.数仓架构的演变传统经典数仓架构->离线数仓架构->实时数仓架构->Lambda数仓架构->Kappa数仓架构->混合数仓架构a.传统数仓架构在大数据领域应用不多了，这类架构在早期数据量不大，对性能的要求不高，业务较单一的场景中应用比较多，这类数仓主要以oracle，mysql这种关系型数据库的范式设计原则设计b.离线数仓架构是在大数据领域应运而生的。主要是基于hadoop生态组件的大数据技术架构方案中以hive为主的，在设计层面遵循和借鉴传统数仓的设计思路和规范。湖北商业数据可行性报告数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据。

    DELETE对应了我们常用的增删改查四种操作。[]关系型数据库对于结构化数据的处理更合适，如学生成绩、地址等，这样的数据一般情况下需要使用结构化的查询，例如join，这样的情况下，关系型数据库就会比NoSQL数据库性能更优，而且精确度更高。由于结构化数据的规模不算太大，数据规模的增长通常也是可预期的，所以针对结构化数据使用关系型数据库更好。关系型数据库十分注意数据操作的事务性、一致性，如果对这方面的要求关系型数据库无疑可以很好的满足。[]数据库非关系型数据库（NoSQL）随着近些年技术方向的不断拓展，大量的NoSql数据库如MongoDB、Redis、Memcache出于简化数据库结构、避免冗余、影响性能的表连接、摒弃复杂分布式的目的被设计。[]指的是分布式的、非关系型的、不保证遵循ACID原则的数据存储系统。NoSQL数据库技术与CAP理论、一致性哈希算法有密切关系。所谓CAP理论。简单来说就是一个分布式系统不可能满足可用性、一致性与分区容错性这三个要求，一次性满足两种要求是该系统的上限。而一致性哈希算则指的是NoSQL数据库在应用过程中，为满足工作需求而在通常情况下产生的一种数据算法，该算法能有效解决工作方面的诸多问题但也存在弊端。

    同时淘宝的数据集群也变为国内比较大的数据仓库集群。随着2010年引入了hadoop&hive平台进行新一代的数据平台的构建，此时的Greenplum因为的IO吞吐量以及有限的任务并发安排到了网站日志的处理以及给分析师提供的数据分析服务。该阶段的数据模型是根据业务的特性采用退化、扁平化的模型设计方式去构建的。阶段二：互联网的数据平台除了受到技术、数据量的驱动外，同时还来自数据产品经理梳理用户的需求按照产品的思维去构建并部署在了数据的平台上。互联网是一个擅长制造流程新概念的行业。约在2011年到2014年左右，随着数据平台的建设逐渐的进入快速迭代期，数据产品、数据产品经理这两个词逐渐的升温以及被得到认可（备注：数据产品相关内容个人会在数据产品系列中做深入分享），同时数据产品也随着需求、平台特性分为面向用户级数据产品、面向平台工具型产品两个维度分别去建设数据平台。企业各个主要角色都是数据平台用户。各类数据产品经理（偏业务数据产品、偏工具平台数据产品）推进数据平台的建设。分析师参与数据平台直接建设比重增加。数据开发、数据模型角色都是数据平台的建设者与使用者（备注：相对与传统数据平台的数据开发来说。数据库就是"按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库"。

    逐渐忽略了数据质量的关注度，数据模型设计角色逐渐被弱化）。用户面对是数据源多样化，比如日志、生产数据库的数据、视频、音频等非结构化数据。原有ETL中部分数据转换功能逐渐前置化，放到业务系统端进行（备注：部分原有在ETL阶段需要数据标准化一些过程前置在业务系统数据产生阶段进行，比如Log日志。移动互联网的日志标准化。互联网企业随着数据更加逐渐被重视，分析师、数据开发在面对大量的数据需求、海量的临时需求疲惫不堪，变成了资源的瓶颈，在当时的状态传统的各类的Report、Olap工具都无法满足互联网行业个性化的数据需求。开始考虑把需求固定化变为一个面向终用户自助式、半自助的产品来满足快速获取数据&分析的结果，当总结出的指标、分析方法（模型）、使用流程与工具有机的结合在一起时数据产品就诞生了（备注：当时为了设计一个数据产品曾经阅读了某个部门的2000多个临时需求与相关SQL）。数据产品按照面向的功能与业务可以划分为面向平台级别的工具型产品、面向用户端的业务级数据产品。按照用户分类可以分为面向内部用户数据产品，面向外部用户个人数据产品、商户（企业）数据产品。2021年上海数据交易所成立，其面向全球开展大数据综合交易。成都数据库

这些数据具有规模大、形成速度快、类型多样以及价值性低，通常将其称之为“大数据”。成都数据库

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