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    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。大数据提供了一种人类认识复杂系统的新思维和新手段。都江堰大数据采集

所谓‘小数据’，并不是因为数据量小，而是通过海量数据分析找出真正能帮助用户做决策的客观依据，让其真正实现商业智能。”日前，在线业务优化产品与服务提供商国双科技揭幕成立“国双数据中心”，该公司高级副总裁续扬向记者表示，数据对企业决策运营越来越重要，大数据时代来临，企业需要的数据不是单纯意义上的大数据，而是通过海量数据挖掘用户特征获取的有价值的“小数据”，进而使企业获取有价值的用户信息，科学地分析用户行为，帮助企业明确品牌定位、优化营销策略。都江堰大数据采集一般而言，数据缺乏组织及分类，无法明确的表达事物的意义。

    []标准SQL语句虽然关系型数据库有很多，但是大多数都遵循SQL（结构化查询语言，StructuredQueryLanguage）标准。常见的操作有查询，新增，更新，删除，求和，排序等。[]查询语句：SELECTparamFROMtableWHEREcondition该语句可以理解为从table中查询出满足condition条件的字段param。[]新增语句：INSERTINTOtable（param，param，param）VALUES（value，value，value）该语句可以理解为向table中的param，param，param字段中分别插入value，value，value。[]更新语句：UPDATEtableSETparam=new_valueWHEREcondition该语句可以理解为将满足condition条件的字段param更新为new_value值。[]删除语句：DELETEFROMtableWHEREcondition该语句可以理解为将满足condition条件的数据全部删除。[]去重查询：SELECTDISTINCTparamFROMtableWHEREcondition该语句可以理解为从表table中查询出满足条件condition的字段param，但是param中重复的值只能出现一次。[]排序查询：SELECTparamFROMtableWHEREconditionORDERBYparam该语句可以理解为从表table中查询出满足condition条件的param，并且要按照param升序的顺序进行排序。[]总体来说，数据库的SELECT，INSERT。UPDATE。

    维度表上又关联了其他维度表。这种模型使用过程中会造成大量的join，维护成本高，性能方面也较差，所以一般不建议使用。尤其是基于hadoop体系构建数仓，减少join就是减少shuffle，性能差距会很大。c.星座模型星座模型，是对星型模型的扩展延伸，多张事实表共享维度表。数仓模型建设后期，当一个星型模型为一个实体，又有多个是实体，实体间又共用维表(这个是很常见的)，就自然成了星座模型了。大部分维度建模都是星座模型。构建企业级数据仓库，必不可少的就是制定数仓规范。包括命名规范，流程规范，设计规范，开发规范等。开发规范示例：开发语言，传统数仓一般SQL/Shell为主，互联网数仓又对Python、Java、Scala提出了新的要求。不管是传统数仓，还是基于Hadoop生态的构建的(hive、spark、flink)数仓，SQL虽然戏码在下降，但依然是重头戏。在数仓中sql的基本操作既简单又实用，sql中比较复杂和重要的就是join，下面用一张图清晰的解释了各种join的逻辑SQL开发规范：在大数据生态，不管哪种数据处理框架，总有都会孵化出强大SQL的支持。如HiveSQL，SparkSQL，BlinkSQL等。但本质上还是SQL.数据治理大数据时代必不可少的一个重要环节，可从元数据管理、业务实体数据。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

    数据库是一个按数据结构来存储和管理数据的计算机软件系统。数据库的概念实际包括两层意思：数据库是一个实体，它是能够合理保管数据的“仓库”，用户在该“仓库”中存放要管理的事务数据，“数据”和“库”两个概念结合成为数据库。数据库是数据管理的新方法和技术，它能更合适的组织数据、更方便的维护数据、更严密的控制数据和更有效的利用数据。数据库发展现状在数据库的发展历史上，数据库先后经历了层次数据库、网状数据库和关系数据库等各个阶段的发展，数据库技术在各个方面的快速的发展。特别是关系型数据库已经成为目前数据库产品中重要的一员，0年代以来，几乎所有的数据库厂商新出的数据库产品都支持关系型数据库，即使一些非关系数据库产品也几乎都有支持关系数据库的接口。这主要是传统的关系型数据库可以比较好的解决管理和存储关系型数据的问题。随着云计算的发展和大数据时代的到来，关系型数据库越来越无法满足需要，这主要是由于越来越多的半关系型和非关系型数据需要用数据库进行存储管理，以此同时。分布式技术等新技术的出现也对数据库的技术提出了新的要求，于是越来越多的非关系型数据库就开始出现。“小数据”是什么意思？成华区商业数据采集

数据（data）是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。都江堰大数据采集

    还得考虑可操作性、约束性（备注约束性是完成数据质量提升的一个关键要素，未来新话题主题会讨论这些），这个既要顾业务、数据源、合理的整合的角色是数据模型设计师，又叫数据模型师。平台中模型设计所关注的是企业分散在各角落数据、未知的商业模式与未知的分析报表，通过模型的步骤，理解业务并结合数据整合分析，建立数据模型为Datacleaning指定清洗规则、为源数据与目标提供ETLmapping（备注：ETL代指数据从不同源到数据平台的整个过程，ETLMapping可理解为数据加工算法，给数码看的，互联网与非互联网此处差异性也较为明显，非互联网数据平台对ETL定义与架构较为复杂）支持、理清数据与数据之间的关系。（备注：Datacleaning是指的数据清洗数据质量相关不管是在哪个行业，是令人的问题，分业务域、技术域的数据质量问题，需要通过事前盘点、事中监控、事后调养，有机会在阐述）。大家来看一张较为严谨的数据模型关系图：数据模型是整个数据平台的数据建设过程的导航图。有利于数据的整合。数据模型是整合各种数据源指导图，对现有业务与数据从逻辑层角度进行了描述，通过数据模型，可以建立业务系统与数据之间的映射与转换关系。排除数据描述的不一致性。都江堰大数据采集

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