資料庫布局

『壹』 如何布局提升大數據能力

業務篇
1.業務為核心，數據為王
· 了解整個產業鏈的結構
· 制定好業務的發展規劃
· 了解衡量的核心指標
有了數據必須和業務結合才有效果。
需要懂業務的整體概況，摸清楚所在產業鏈的整個結構，對行業的上游和下游的經營情況有大致的了解。然後根據業務當前的需要，指定發展計劃，從而歸類出需要整理的數據。最後一步詳細的列出數據核心指標（KPI），並且對幾個核心指標進行更細致的拆解，當然具體結合你的業務屬性來處理，找出那些對指標影響幅度較大的影響因子。前期資料的收集以及業務現況的全面掌握非常關鍵。
2.思考指標現狀，發現多維規律
· 熟悉產品框架，全面定義每個指標的運營現狀對
· 比同行業指標，挖掘隱藏的提升空間
· 拆解關鍵指標，合理設置運營方法來觀察效果
· 爭對核心用戶，單獨進行產品用研與需求挖掘
業務的分析大多是定性的，需要培養一種客觀的感覺意識。定性的分析則需要藉助技術、工具、機器。而感覺的培養，由於每個人的思維、感知都不同，只能把控大體的方向，很多數據元素之間的關系還是需要通過數據可視化技術來實現。
3.規律驗證，經驗總結
發現了規律之後不能立刻上線，需要在測試機上對模型進行驗證。
技能篇
1.Excel是否精鑽？
除了常用的Excel函數（sum、average、if、countifs、sumifs、offset、match、index等）之外，Excel圖表（餅圖、線圖、柱形圖、雷達圖等）和簡單分析技能也是經常用的，可以幫助你快速分析業務走勢和異常情況；另外，Excel裡面的函數結合透視表以及VBA功能是完善報表開發的利器，讓你一鍵輕松搞定報表。
2.你需要更懂資料庫
常用的資料庫如MySQL，Sql Server、Oracle、DB2、MongoDB等；除去SQL語句的熟練使用，對於資料庫的存儲讀取過程也要熟練掌握。在對於大數據量處理時，如何想辦法加快程序的運行速度、減少網路流量、提高資料庫的安全性是非常有必要的。
3.掌握數據整理、可視化和報表製作
數據整理，是將原始數據轉換成方便實用的格式，實用工具有Excel、R、Python等工具。數據可視化，是創建和研究數據的視覺表現，方便業務方快速分析數據並定位具體問題，實用工具有Tableau、FineBI、Qlikview.
如果常用excel，那需要用PPT展示，這項技能也需要琢磨透。如果用tableau、FineBI之類的工具做數據可視化，FineBI有推送查看功能，也就是在企業上下建立一套系統，通過許可權的分配讓不同的人看到許可權范圍內的報表。
4.多學幾項技能
大多數據分析師都是從計算機、數學、統計這些專業而來的，也就意味著數學知識是重要基礎。尤其是統計學，更是數據分析師的基本功，從數據採集、抽樣到具體分析時的驗證探索和預測都要用到統計學。
現在社會心理學也逐漸囊括到數據分析師的能力體系中來了，尤其是從事互聯網產品運營的同學，需要了解用戶的行為動向，分析背後的動機。把握了整體方向後，數據分析的過程也就更容易。

『貳』 修改MYSQL 資料庫表布局

你是增加欄位？又或者你是已經有日期這個欄位了要刪除含有日期的欄位？

『叄』 資料庫物理模型

資料庫物理模型設計的目標是根據選定的Oracle資料庫系統特點和航空物探數據管理與服務的業務處理需求,確定航空物探資料庫最優的物理環境、存取方法和存儲結構。即通過資料庫物理設計,以便達到物理資料庫結構的優化,使得在資料庫上運行的各種事務響應時間少、存儲空間利用率高、事務吞吐率大。

一、資料庫布局

航空物探信息系統的維護數據(部門、崗位、人員、人員許可權、數據入庫檢查規則及數據字典等)相對比較穩定。入庫前數據需經過各種檢查校對,確認數據正確後才能歸檔,存入航空物探資料資料庫,所以存入資料庫前的數據可能經常需要修改和刪除,相對變化較大;而存入資料資料庫中的數據一般不允許修改和刪除,以免誤操作破壞資料庫數據造成損失。

圖2-12 航空物探資料庫邏輯模型

圖2-13 航空物探資料庫布局與數據採集流程圖

據此,我們採用圖2-13所示的資料庫數據採集流程,並將航空物探資料庫分為資料採集資料庫、資料資料庫、系統維護資料庫分別進行存儲和管理,實現數據的統一管理和統一使用,便於數據入庫和易於維護等。

航空物探資料資料庫是航空物探所有數據最終存儲的場所。資料採集資料庫是數據歸檔存入資料資料庫前的臨時「集散地」,在此接收各項檢查,在確認數據無誤後歸檔到資料資料庫,然後刪除資料採集資料庫中已歸檔的數據。此外,資料採集資料庫中還保存數據入庫、維護、檢查日誌及歸檔記錄。

系統維護資料庫,存儲系統維護信息(如系統功能、資料庫表清單等)、安全信息(如信息系統用戶的角色、許可權、授權的系統功能等),數據字典、入庫數據檢查規則等。將其與航空物探數據分開,有利於系統維護和管理。

二、資料庫空間設置

資料庫空間設置包括磁碟空間設置、應用系統表空間設置、撤銷表空間、臨時表空間、日誌空間和索引空間設置。

(一)磁碟空間設置

磁碟空間設置的目標:磁碟性能不能阻礙實現資料庫性能,資料庫磁碟必須專用於資料庫文件,否則非資料庫將會影響到資料庫性能,且磁碟空間必須滿足恢復和性能的要求。

航空物探資料庫伺服器為IBMP620小型機,8塊硬碟,每塊硬碟36GB空間,每塊物理磁碟建立一個文件系統。為了提高磁碟的反應時間和尋道時間,提高I/O的存取效率,除了一塊硬碟用於UNIX操作系統外,其餘7塊磁碟分別存放資料採集資料庫、系統維護資料庫-日誌文件,資料資料庫及資料資料庫的大欄位數據、索引、回滾段和數據日誌文件。

(二)應用系統表空間設置

信息系統數據採集過程對數據的事務操作比較頻繁,經常進行數據插入(新數據入庫)、修改(入庫數據有誤)和刪除操作(數據重新導入或歸檔入庫),因此航空物探資料採集資料庫所在的表空間會很活躍。為了不影響其他I/O的競爭,同時也可以提高數據入庫的操作效率(50多年的歷史數據需要集中入庫),分配一個磁碟空間(36GB)為採集庫的表空間。由於採集數據歸檔入資料庫後被刪除,同時進行數據入庫的項目也不是很多,雖仍保留所有的採集日誌數據,一個磁碟空間也足夠使用。

航空物探資料資料庫的二維表和Oracle大欄位(BLOB)分別存放在不同的物理磁碟(每個磁碟36GB)上,對同時存在有表格數據和大欄位數據的資料庫表(如航跡線數據)時,可以提高磁碟I/O效率。隨著數據入庫的項目越來越多,需要增加相應的物理磁碟或磁碟陣列。

系統維護資料庫相對穩定,佔用磁碟空間約500M左右。由於系統磁碟有限,把日誌文件存放該磁碟中。

(三)撤銷表和臨時表空間的設置

在Oracle資料庫中,撤銷的目的是確保事務的回退和恢復。撤銷參數有UNDO_MANAGEMENT、UNDO_TABLESPACE和UNDO_RETENTION。

UNDO_MANAGEMENT參數用於資料庫中管理撤銷數據的方式,航空物探資料庫設置為自動模式(auto)。

UNDO_TABLESPACE參數用於指定資料庫中保存撤銷數據的撤銷表空間名稱,航空物探資料庫撤銷表空間名稱為UNDO_ARGS_TBSPACE,空間大小設置為20GB,以確保在保留時間內進行恢復。

UNDO_RETENTION參數用於指定已經提交事務的撤銷數據在能夠覆蓋之前應該保留多長時間,本資料庫系統設置為60min。

臨時表空間是用以存儲大量的排序,與撤銷表空間存放在一個物理磁碟上,本資料庫系統臨時表空間設置為500M。

(四)日誌空間設置

日誌的主要功能是記錄對資料庫已做過的全部操作。在系統出現故障時,如果不能將修改數據永久地寫入數據文件,則可利用日誌得到該修改,所以不會丟失已有操作結果。

日誌文件主要是保護資料庫以防止故障。為了防止日誌文件本身的故障,航空物探資料庫系統分別在一個獨立磁碟和系統維護庫磁碟中存放日誌文件。若系統出現故障,在下次打開資料庫時Oracle資料庫系統自動用日誌文件中的信息來恢復資料庫文件。

根據航空物探資料庫信息系統同時登錄的用戶數及使用的功能,將日誌文件大小設置為10GB。

(五)索引表空間設置

為了提高航空物探信息系統的查詢和統計速度,把所有索引空間與應用表空間完全分開,從而提高I/O存取效率。航空物探索引表空間大小設置為10GB。

聚集是表的一種存儲方法,一般每個基本表是單獨組織的,但對邏輯上經常在一起查詢的表,在物理上也鄰近存放,這樣可減少數據的搜索時間,提高性能。

當幾個關系(表)以聚集方式組織時,是通過公共屬性的值為表聚集的依據。航空物探資料庫系統是以項目標識(PROJ_ID)建立聚集的,所有涉及項目標識的資料庫表直接引用項目標識聚集。航空物探聚集表空間與索引表空間相同。

三、資料庫參數設置

在資料庫創建前需要對如下資料庫參數進行設置,航空物探參數文件名為Inito-raargs.ora,各種參數設置如下:

DB_block_size=16384

DB_name=oraagrs

DB_domain=oraargs.com

Compatible=9.1.0

Nls_characterset=ZHS16GBK

Open_Cursors=100

DB_files=100

DB_file_mutliblock_read_count=16

Log_checkpoint_interval=256000

Processes=200

四、內存設置

航空物探資料庫伺服器物理內存為4GB,除部分用於系統開銷外,其餘全部用於資料庫。

Oracle使用共享系統全局區(System Globla Area,SGA)內存來管理內存和文件結構,包含DB_block_Bufers、DB_cache_size、Shared_pool_size、Log_Buffer參數。航空物探資料庫系統的全局區內存參數設置如下。

DB_block_Buffers參數為SGA中存儲區高速緩存的緩沖區數目,每個緩沖區的大小等於參數DB_block_size的大小,DB_block_Buffers=19200(約300MB)。

Shared_pool_size參數為分配給共享SQL區的位元組數,是SGA大小的主要影響者,Shared_pool_size=1228800000(1.2GB)。

DB_cache_size參數是SGA大小和資料庫性能的最重要的決定因素。該值較高,可以提高系統的命中率,減少I/O,DB_cache_size=1024000000(1GB)。

Log_Bufer參數為重做日誌高速緩存大小,主要進行插入、刪除和修改回退操作,Log_buffer=5120000(5MB)。

五、優化設置

由於航空物探信息系統的採集軟體和應用軟體是採用MS.NETC#進行開發的,應用程序與資料庫之間的連接有傳統的ODBC和OLEDB兩種方式。為了支持ODBC在OLEDB技術上建立了相應的OLEDB到ODBC的調用轉換,而使用直接的OLEDB方式則不需轉換,從而提高處理速度。

在建立資料庫表時,參數Pctfree和Pctused設置不正確可能會導致數據出現行鏈接和行遷移現象,即同一行的數據被保存在不同的數據塊中。在進行數據查詢時,為了讀出這些數據,磁頭必須重新定位,這樣勢必會大大降低資料庫的執行速度。因此,在創建表時應充分估計到將來可能出現的數據變化,正確地設置這兩個參數,盡量減少資料庫中出現的行鏈接和行遷移現象。

航空物探資料採集資料庫表的插入、修改和刪除的頻率較高,Pctfree設置為20,Pctused設置為40;系統維護資料庫表相對穩定,Pctfree設置為10,Pctused設置為15;資料資料庫表除了增加數據外基本不進行修改和刪除操作,Pctfree設置為10,Pctused設置為5。

六、擴展性設置

多CPU和並行查詢PQO(Parallel Query Option)方式的利用:CPU的快速發展使得Oracle越來越重視對多CPU的並行技術的應用,一個資料庫的訪問工作可以用多個CPU相互配合來完成。對於多CPU系統盡量採用並行查詢選項方式進行資料庫操作。航空物探資料庫伺服器為2個CPU,在程序查詢中採用了並行查詢的方式。

在航空物探工作量統計、飛行小時統計、測量面積統計和岩石物性統計中,為了加快統計效率,在相應的查詢語句中增加了並行查詢語句。

隨著航空物探高精度測量程度的不斷提高,測量數據將越來越大。為了滿足航空物探查詢效率及發展,將航磁測量數據與校正後航磁測量數據按比例尺分1:20萬以下、20萬~50萬、1:50萬以上分別存放3張不同的資料庫表。

七、創建資料庫

在完成資料庫布局、空間設置、內存設置、資料庫參數設置、擴展性設置和優化設置後,進行航空物探資料庫物理模型設計,即航空物探資料庫實體創建。由於航空物探空間資料庫邏輯模型是採用ESRI提供的ArcGIS UML構建的Geodatabase模型,因此,使用ESRI公司提供的CaseTools將航空物探數據UML模型圖轉成空間資料庫(Geodatabase)實體(圖2-14)。

航空物探屬性資料庫表(二維表)是採用Power Designer資料庫設計平台直接把資料庫關系模型生成資料庫腳本來創建的。

經過資料庫的概念設計、邏輯設計和物理設計,最終生成航空物探資料庫。

圖2-14 航空物探資料庫物理模型實現

八、空間數據的索引機制

對於海量的空間資料庫而言,資料庫的操作效率是關繫到資料庫成敗的關鍵問題。為了提高數據的訪問、檢索和顯示速度,數據在載入到資料庫時,要素類數據建立了空間索引,柵格數據構建了金字塔結構,對象類數據採用與資料庫直接聯接的訪問機制。

(一)空間索引

為了提高要素類數據的查詢性能,在建立航空物探空間資料庫時,創建了空間索引機制。常用的空間索引有格網索引、R樹索引、四叉樹索引等。Geodatabase採用格網索引方式。所謂格網索引是將空間區域劃分成適合大小的正方形格網,記錄每一個格網內所包含的空間實體(對象)以及每一個實體的封裝邊界范圍,即包圍空間實體的左下角和右上角坐標。當用戶進行空間查詢時,首先計算出用戶查詢對象所在格網,然後通過格網編號,就可以快速檢索到所需的空間實體。

確定適合的格網級數、單元大小是建立空間格網索引的關鍵。格網太大,在一個格網內有多個空間實體,查詢檢索的准確度降低。格網太小,則索引數據量成倍增長和冗餘,檢索的速度和效率較低。資料庫的每一數據層採用不同大小、不同級數的空間索引格網單元,但每層最多級數不能超過三級。格網單元的大小不是一個確定性的值,需要根據對象的大小確定。空間索引格網的大小與檢索准確度之間的關系如圖2-15所示。

選擇格網單元的大小遵循下列基本原則:

1)對於簡單要素的數據層,盡可能選擇單級索引格網。減少RDBMS搜索格網單元索引的級數,縮短空間索引搜索的過程,例如航跡線要素類。

圖2-15 索引格網大小與檢索准確度的關系

2)如果數據層中的要素封裝邊界大小變化比較大,應選擇2或3級索引格網。Geodata-base最多提供三級格網單元。每一要素封裝邊界在適合的級內,減少了每一封裝邊界有多個格網的可能性。在空間索引搜索過程中,RDBMS則必須搜索所有3個格網單元級,這將消耗大量的時間。

3)若用戶經常對圖層執行相同的查詢,最佳格網的大小應是平均查尋空間范圍的1.5倍。

4)格網的大小不能小於要素封裝邊界的平均大小,為了減少每個格網單元有多個要素封裝邊界的可能性,格網單元的大小應取平均格網單元的3倍。最佳格網單元的大小可能受圖層平均查詢的影響。

空間域是按照要素數據集定義的,空間索引格網是按照要素類設置的。它們都是在創建Geodatabase資料庫時設置,並一經設置,中間不許改變;所以一定要在充分分析數據的情況下確定它們的值。航空物探數據主要是簡單要素類,空間跨度為70°。根據上述原則,航空物探數據選擇單級索引格網,格網大小為20°。

(二)金字塔結構

金字塔結構的核心是將柵格數據逐級進行抽稀,形成多級解析度的重采樣數據,並將其分割成塊,按一定的文件格式(金字塔文件格式)存儲成磁碟文件;在以後進行圖像顯示處理時,只需將要顯示的部分所覆蓋的塊從磁碟文件直接讀進內存緩沖區顯示即可。從金字塔的所有層中尋找與所要求顯示的比例相近或匹配的一層,並將該層的從某一點起的一定范圍的圖像所覆蓋的所有塊載入到內存緩沖區,提取所需部分並形成圖像。

金字塔演算法(圖2-16)是通過獲取顯示時所需要的一定解析度的數據來提高顯示速度。使用金字塔數據格式後,在顯示全圖時僅需要顯示一個較低解析度的數據,這樣既能加快顯示速度,又不會影響顯示效果。放大圖像,盡管顯示圖像解析度提高,由於顯示區域減小,所以顯示速度不會下降。如果沒有為柵格數據建立金字塔數據,則每次顯示都會讀取整個數據,然後進行重采樣得到顯示所需要的解析度,明顯地降低了顯示速度。

圖2-16 金字塔壓縮示意圖

金字塔數據重采樣方式有:最近鄰法、雙線性內插和立方卷積。其中最近鄰法適用於離散數據,而雙線性內插法和立方卷積法適合於連續數據。

在ArcGISEngine中提供了IRasterPyramid和IRasterPyramid2介面來實現金字塔數據的建立,而建立的數據保存在*.rrd格式的文件中。

(三)空間域定義

空間域是指數據的有效空間范圍,即Geodatabase資料庫的最大等效坐標的值域范圍,其定義主要是指比例系數和MinX、MinY的計算。

因為使用整數比浮點數有更高的壓縮率,並且對整數進行二進制搜索比較快,所以多用戶Geodatabase以4位元組正整數存儲坐標,其最大值為32位正整數所能表示的范圍是21.4億(2147483647),整數的范圍稱為空間域。在創建Geodatabase資料庫時需要定義合適的比例系數。大的整數值將消耗大量的計算機物理內存,所以選定的比例系數最好不要大於必須的比例系數。空間域隨坐標系的單位變化而變化。

比例系數和空間域之間成反比例關系,比例系數越大(存儲單位越小),表達的空間域也越小。為了使目標數據都存儲在系統中,需要謹慎地設置比例系數。將目標數據的寬度和高度較適中的數值乘以比例系數,如果結果小於21.4億,則比例系數是合適的。

航空物探數據模型是為我國的航空物探行業數據建庫設計的,它支持的空間數據的坐標范圍為我國領土覆蓋的海陸空間,最低緯度為赤道。根據概念設計的分析,航空物探數據模型採用的是地理坐標系,坐標系單位是度,基準是Beijing_1954,要求存儲的坐標數據精度達到0.01m。在赤道處,赤道圓周長為40075694.6m,則每度弧長=40075694.6×100/360cm=11132137.389cm,即1cm對應8.983000883E-8°。所以,航空物探數據模型的比例系數取為8.98E-8,即存儲單位為8.98E-8°,可滿足1cm精度要求。

將空間域移動到目標數據范圍之前,首先找到空間域在存儲單位的中心位置,目的是在必要時向各個方向擴展。4位元組正整數可表示的坐標范圍:2147483647×8.98E-8=192.84。我國的領土范圍是東經70°~140°,北緯0°~60°。所以,選取的比例系數是合適的。把空間域坐標系中心定為90°,然後,計算空間域的MinX、MinY。

MinX=((70+140)÷2)-90=15

MinY=((0+60)÷2)-90=-60

所以坐標的存儲數據是:

X_Storage=(X-MinX)/8.98E-8

Y_Storage=(Y-MinY)/8.98E-8

『肆』 如何布局大數據處理分析能力

當下，大數據作為最流行的一個方向，被很多企業重視。那麼如何提升企業的大數據能力，以發掘出它最大的價值？（遠標-ITjob）

一個成年人平均每天做出70個有意識的決定，一年就要做出超過25000個決定。企業的大部分決定是不重要的，但這其中會有一些決定給企業帶來重大的機遇或者嚴重的後果。企業無法避免做出壞的決定，但是可以通過提升數據和分析能力降低做出壞決定的概率。（遠標-ITjob）

數據和分析並不是一個新的概念，早在上個世紀的兩股宏觀經濟潮流中就已形成。第一股潮流是勞動力，從勞動力密集型產業向技術密集型產業轉型。第二股潮流是二十世紀六十年代，企業引入了決策支持系統。（遠標-ITjob）

隨著不斷增加的智力工作者從事高科技工作，存儲的資料和數據量也隨之提升，大數據分析在企業決策制定和執行中扮演越來越重要的角色。（遠標-ITjob）

但是企業在初期是很難整合數據並將數據分析應用於他們的日常運營中。他們所收集的數據變數有限，且數據以不同的格式和結構存儲在不同的地方。從這些含有噪音的數據中過濾出相關的，有效的數據困難程度會隨著數據量的增大呈指數級數上升。據IDC研究報告：2005年到2012年，全球的數據量翻了27番，約達到2.5ZB，其中僅有25%的數據是有用的。（遠標-ITjob）

許多具有行業領導地位的企業已經意識到需要提升組織內部收集、存儲和分析數據的必要性。企業需要為提升大數據能力投入更多的資源，以讓其全面發揮潛在的作用。對大數據能力的投資需要遵循數據分析的價值鏈，布局於5個方面。（遠標-ITjob）

(1)、大數據的收集與前期准備：要有效地收集和管理大規模、復雜的數據集。企業數據產生於各地獨立的資料庫。為了後期最大化數據的使用，企業應制定相應的數據標准，確保數據的准確性、一致性和可轉換性。（遠標-ITjob）

(2)、大數據處理：數據必須能被實時處理。在一些競爭激烈的領域，對企業來說，比競爭對手提前幾天可能就能存活下來。因此企業需要評估基礎架構、演算法，編程語言，以提高數據的處理速度。（遠標-ITjob）

(3)、大數據可視化：處理完的數據需要以簡單易懂的方式呈現出來。人腦對大規模數據或文本數據的處理是緩慢的，因此企業可使用可視化工具提升對數據認知、洞察的能力。（遠標-ITjob）

(4)、大數據分析技術：可視化數據應被解讀正確地解讀。企業應盡量避免錯誤的數據解讀對認知造成的偏差。僅靠直覺亦或是極端推崇數據結論都可能將企業引向歧途。（遠標-ITjob）

(5)、改進：智力工作者必須提供反饋與指導。企業要促進利益相關者的反饋機制，形成反饋閉環。這種反饋機制能夠連續的分析、學習、問題識別給予支持，從而擴大信息的數量與范圍。（遠標-ITjob）

企業要獲得大數據的潛在價值的困難是艱巨的。這些困難橫跨多個領域，如預算、技術的可獲得性、已有基礎架構的使用、運作模式等等。然而，能夠有效使用數據、洞悉先機的企業將在行業里佔有優勢地位。而從長遠來看，這樣的企業將變成這個行業的領導者而非僅僅是參與者。
（遠標-ITjob）

『伍』 多媒體資料庫管理系統層次結構有哪幾個層次

多媒體資料庫的層次結構(1)物理層物理層是多媒體資料庫的物理存儲描述，即形式描述多媒體數據在計算機的物理存儲設備上是如何存放的。對多媒體資料庫而言，實際的數據允許分散在不同的數據 庫中。例如在多媒體的人事檔案管理中，某人的聲音和照片可能保存在聲音資料庫和圖像資料庫中，他的其他的人事記錄可能保存在關系資料庫中。 (2)概念層概念層表示的是現實世界的抽象結構，是對現實世界事物對象的描述。多媒體應用開發人員通過該層提供的資料庫語言可以對存儲在多媒體資料庫中的各種多媒體數據進行統一的管理。 概念層由一組概念對象構成。概念對象涉及的對象可能來自幾個資料庫。例如，人是由人事記錄、照片等描述，它們可能分別來自一般的關系資料庫和圖像資料庫。在概念層上，模式必須按照幾個資料庫的概念模式來定義。 (3)表現層表現層可以分為視圖層和用戶層。用戶層是多媒體資料庫的外部表現形式，即用戶可見到的表格、圖形、畫面和播放的聲音等。用戶層可由專門的多媒體布局規格說 明語言來描述，並向用戶提供使用介面。多媒體數據管理系統的表現模式在多媒體資料庫系統的研究中是一個需要重視的問題。由於各種非格式數據的表現形式各不 相同，同時它們之間存在一定的關聯性，所以表現層在多媒體資料庫系統較之在傳統的資料庫中顯得格外重要。

『陸』 企業想要成功布局大數據的七大關鍵步驟

企業想要成功布局大數據的七大關鍵步驟
在這個大數據已經成為市場一個美味的「大蛋糕」的今日，大多數企業都很想要分得一塊。大多數企業正做好了布局大數據的准備，那麼，該怎麼做才能成功去布局?
最近，電子科技大學教授，雲基地大數據實驗室合夥人周濤在接受采訪時提出，對於普通企業要通過修煉成為大數據企業，關鍵要做好7個步驟：
1.要實現數據化。企業要為此做好計劃，到底需要保存什麼樣的數據，以人為中心的數據還是以產品為中心，還是更關注企業運營，需要做好這樣的計劃，然後再將企業生產經營中的數據保存下來，即便是現在看來沒什麼用的數據，未來也可能產生巨大的價值。比如說像售樓處、體驗店客戶的來訪數據，就有必要完整的記錄下來。包括怎麼過來的，一個人來還是幾個人，有老人和小孩嗎，穿什麼樣的衣服等等，還有客戶的情緒，看了什麼，問了什麼問題，最後買了什麼東西，都是非常重要的數據。
另外，企業內部人力資源的各個方面也都可以記錄下來，這些可以進行挖掘和分析的數據。他舉例說，長虹公司在自己的生產線設置了很多感測器，監測溫度、濕度、震動、噪音、顆粒等等因素，希望了解到生產過程中哪些因素會對員工產生明顯影響。他們此前都認為溫度和顆粒可能對於員工操作和產品質量影響最大，但是事實上最終數據分析的結果，溫度是沒有什麼影響的，恆溫的控制對於生產效率和合格率的貢獻並不像想像中那麼大，反而是噪音對於員工情緒以及生產的影響非常重要。要成為大數據企業，第一步企必須要實現數據化。
2.企業要自己培養一些大數據理念，或者是小數據挖掘的團隊。做大數據，企業的規模不一樣，要求也不一樣。如果企業規模足夠大，比如說是電信運營商或者電力、銀行這樣的行業，可能會形成一個大數據的團隊。如果不是，比如說就是簡單的服務企業，那麼形成理念就可以了。現在我們認為比較好的數據科學家，也不是說就是特別擅長或適應網路，這樣的人不重要了，重要的是要有武器，什麼樣的問題來了知道怎麼解決。
關鍵我們認識是要培養四種理念：
(1)除了結構化數據以外還有文本、音頻、圖像、遙感、網路、行為軌跡、時間數據，這些數據怎麼處理，它存在的大挑戰是什麼。
(2)一定要懂預測，因為絕大部分的大數據應用回到預測中，預測裡面很多方法都是基準學習的，而基準學習目前最火的方向是集群學習。
(3)要走分布式存儲計算，這絕對不是說我知道給Hadoop 、Maprece、Hbase就夠了，關鍵問題是首先要知道怎麼樣去搭一個混合式的，你的數據來了，我到底是應該犧牲我的一致性還是犧牲操作性，大概的成本多少，哪些數據挖掘的重要演算法我要把他Hadoop、Maprece實現，哪些演算法要通過SPTA，可變邏輯治理是在硬體裡面，從而替代CPU、GPU。
(4)需要整個數據向外的發展，知道哪些數據可能在外部產生什麼樣的重要價值，或者外部的數據能夠在你的企業產生什麼樣的重要價值。企業應該培養出這四個能力，建立起企業數據挖掘的人才團隊。
3.企業一定要做好自己的外部數據儲備。我們都說「書到用時方恨少」，很多的企業，比如說像服裝銷售這樣的傳統行業，我要進的貨在淘寶、天貓上賣的怎麼樣?在淘寶、天貓哪一個店鋪怎麼樣?它的競爭品牌是什麼樣售價，怎麼樣銷售的?對於這樣一些數據，如果到需要的時候才去找，往往都來不及了。同樣的道理。比如銀行給中小企業發放貸款的時候，希望了解到它的用水、用電、生產、交通數據，例如通過攝像頭就能知道這個企業到底有多少車運行，這些數據可能對於中小企業發放貸款決策都很重要。但是當你要發貸款的時候，再去問已經沒有機會了，或者說成本太高了。我們建議，企業應該學會通過公共渠道或者數據交換的方法，根據自己的業務需求來量身定做自己的外部數據和戰略數據。
4.企業要建設自己的大數據管理與應用平台。對於很多企業，做大數據並不是意味著要自己去建設數據中心。隨著雲計算和雲數據中心出現，使用外部數據中心的成本已經非常低了，數據存儲的費用也是在成倍的下降。但是，企業要做大數據，必須要在IT基礎設施方面具有比較好的數據處架構，要用大一些工具比如數據分布式存儲、Hadoop等等。很關鍵的企業不僅要具備一個數據中心的硬體，還要考慮和企業業務方向結合，不僅就是包括了數據的採集、資料庫架構，向上的分析模塊，再往上的API數據出口，以及橫向的一些業務模塊和出口這些東西。要做成企業的大數據管理應用平台，我們強調一定要從企業的業務出發，量體裁衣，企業首先必須要搞清楚自己的業務形態是什麼。
5.大企業一定要有數據偵測的能力，需要有創新思維的人隨時思考這些問題，比如企業佔有的數據到底在外部能夠產生什麼樣大的作用。就像我們經常拿雅昌藝術中心的例子，它存了很多藝術品的數據，所以最後它可以發布藝術指數。同樣國家電網也發布兩個指數，一個叫重工業用電指數，一個叫輕工業用電指數。淘寶網有它的CPI指數，還有很多企業的一些數據，實際上都可以發揮想像不到的價值。
6.一個大數據企業包括未來現代化企業，一定要有開放共享的態度。一方面需要企業把自己的很多問題社會化，另一方面企業要盡量去通過一些平等辦法，通過數據交換的方式互相共享形成數據化。
7.企業還要做好數據方面的戰略投資。我認為有三種比較先進的模式。
一種模式叫做產業鏈布局，比如說海爾、長虹可以投物聯網，對物聯網企業創新進行投入。比如說中信集團可以關注醫療，在這個方面尋找相關的數據應用。
第二個方面就是技術，你要知道哪些是硬技術創新，特別是在基礎術設施層面的，比如加速存儲，雲計算的一些技術，比如數據挖掘，垂直應用分析，這個方面集中了很多創新也可以形成很大的規模。
第三種模式是數據集方面的投資，我們知道阿里巴巴投資高德是為了數據，它投資新浪微博不僅是要投錢還要花錢買數據，所有這一切本質還是想把數據流動起來做更大的事情。這種投資就是集成數據，強調數據流動性。這些投資裡面有幾點是需要注意的，一是要去關注企業的數據價值，其次要關注早期的投資，去長期指引而不是短期追逐回報率，最後還要多關注傳統行業。
周濤教授提出，大數據的本質不在於數據量有多少，也不在於是否是異構的數據，而是在於數據是關聯的，整體的數據可以流動起來。他認為，跨領域關聯，通過一加一產生遠大於二的價值才是大數據的精髓。
當然，數據本身並不產生價值，只有通過大數據的分析去解決難題才是價值，而大數據對於企業營銷的作用是可大可小的，不過在這個把大數據作為概念的時代，企業還是要做好布局大數據的准備，向大數據企業修煉。

『柒』 access中怎樣將當前資料庫設置「啟用布局視圖」

方法是：

1、首先，打開一個的MicrosoftOfficeAccess的資料庫管理界面當中。點擊左上角中的更多菜單的選項。

『捌』 資料庫報表的布局設置為遞階在哪設置

資料庫報表的布局設置為遞階在哪設置
可以再設計界面更改,在報表的排列選項卡中可以更改為堆積和表格,以及網格線!

『玖』 位元組跳動萬億級圖資料庫ByteGraph架構是怎樣的

位元組跳動萬億級圖資料庫ByteGraph架構挺好的。

北京位元組跳動的發展：

2021年6月21日，位元組跳動全資子公司入股上海斕星網路科技有限公司。

2021年6月30日，北京位元組跳動科技有限公司全資子公司的北京吉雲互動科技有限公司入股合肥皖音智服科技有限公司。

2021年8月報道，位元組跳動將以50億元人民幣收購VR初創企業Pico。

位元組跳動的全球化布局始於2015年 ，「技術出海」是位元組跳動全球化發展的核心戰略，其旗下產品有今日頭條，西瓜視頻，抖音，火山小視頻，皮皮蝦，懂車帝，悟空問答等。

『拾』 為什麼很多國內外的科技巨頭都要把資料庫放在貴州

一、基礎網路能力強悍，是數據中心的必須的基礎設施

中國移動、中國聯通和中國電信三大運營商大數據中心的建立為貴陽奠定了產業發展的基礎。三大運營商數據中心在貴安新區相繼開工建設，其中：中國電信雲計算中心用地500畝，總投資70億元；中國移動（貴州）數據中心項目用地275畝，總投資20億元；中國聯通（貴安）雲計算基地用地500畝，總投資50億元。

三、電力充足

對於大數據中心來說，斷電或者電力不足是非常恐怖的事情。而貴陽，點亮充足，也是建立數據中心的亮點。貴州省電力充沛，能源富足，是「西電東送」的起源。貴州省水資源豐富，電力水火並濟，穩定可靠。

四、均衡城市資源，以獲取更多的政府資源扶持

蘋果公司目前已經在北京和深圳建立或開建了研發中心，並計劃在上海和蘇州也建立研發中心。對於都希望蘋果落地支持的各大城市來說，蘋果公司自然也得平衡一下各方的需求，同時分散到不同的城市也非常利於談判，獲得優厚政策支持。所以在北京、深圳、上海、蘇州等落地或者即將落地，在選擇一個新城市，就合情合理了。另一個原因，貴陽地處西部，也是布局數據中心的合理地方之一，西部無非成都，其次就是貴陽可選了。

五、優惠政策

在吸引公司前來投資方面，政府也做出了出色的工作，推出了試點工程，並為用電等的使用提供優惠。

事實上很多互聯網企業數據中心放在一般意義的中西部省份，確實是存在的。除了貴州以外，其實還包括寧夏固原、內蒙古的烏蘭察布等地區都有一些大型企業的數據和計算中心進駐，包括題主提到的這些企業，還有亞馬遜雲、華為等。

這些企業的計算和數據中心落戶這些地區，可能出於如下原因：第一，地方政府出於發展地方經濟，招商引資的結果。因為計算和數據服務業，屬於典型的生產性服務業，附加值高，利於地方經濟發展和區域品牌打造。第二，對企業而言，計算和數據中心等放在一線城市和中心城市成本偏高，而基礎設施較好的中西部地區成本（空間成本、能源成本、運維成本等）相對要低很多。第三，安全考慮。數據和計算中心是互聯網企業的命脈，特別是大型互聯網企業，更是如此。在這種情況下，類似於美國把最前沿的科技研究放在人跡罕至的51區，很多大型互聯網企業把數據中心放在不引人注目中西部地區就可以理解了。

最後，貴州一直得到國家支持建設信息產業基地，各種人才政策、財稅政策和產業政策大力傾斜，這也是吸引互聯網企業進駐，或者建設數據和計算功能性總部的原因吧。