nosql資料庫原理

Ⅰ 資料庫查找的原理是什麼

關系型資料庫採用結構化查詢語言（即sql）來對資料庫進行查詢，SQL早已獲得了各個資料庫廠商的支持，成為資料庫行業的標准。它能夠支持資料庫的CRUD（增加、查詢、更新、刪除）操作，具有非常強大的功能，SQL可以採用類似索引的方法來加快查詢操作。

NoSQL資料庫使用的是非結構化查詢語言（UnQL），它以數據集（像文檔）為單位來管理和操作數據。由於它沒有一個統一的標准，所以每個資料庫廠商提供產品標準是不一樣的，NoSQL中的文檔Id與關系型表中主鍵的概念類似，NoSQL資料庫採用的數據訪問模式相對SQL更簡單而精確。

(1)nosql資料庫原理擴展閱讀

擴展方式——

當前社會和科學飛速發展，要支持日益增長的資料庫存儲需求，當然要求資料庫有良好的擴展性能，並且要求資料庫支持更多數據並發量，擴展方式是NoSQL資料庫與關系型資料庫差別最大的地方。

NoSQL資料庫由於使用的是數據集的存儲方式，它的存儲方式一定是分布式的，它可以採用橫向的方式來開展資料庫，也就是可以添加更多資料庫伺服器到資源池，然後由這些增加的伺服器來負擔數據量增加的開銷。

Ⅱ 大數據具體是學習什麼內容呢主要框架是什麼

首先，學習大數據是需要有java，python和R語言的基礎。
1) Java學習到什麼樣的程度才可以學習大數據呢?
java需要學會javaSE即可。javaweb，javaee對於大數據用不到。學會了javase就可以看懂hadoop框架。
2) python是最容易學習的，難易程度：python java Scala 。
python不是比java更直觀好理解么，因為會了Python 還是要學習java的，你學會了java，再來學習python會很簡單的，一周的時間就可以學會python。
3) R語言也可以學習，但是不推薦，因為java用的人最多，大數據的第一個框架Hadoop，底層全是Java寫的。就算學會了R還是看不懂hadoop。
java在大數據中的作用是構成大數據的語言，大數據的第一個框架Hadoop以及其他大數據技術框架，底層語言全是Java寫的，所以推薦首選學習java
大數據開發學習路線：
第一階段：Hadoop生態架構技術
1、語言基礎
Java：多理解和實踐在Java虛擬機的內存管理、以及多線程、線程池、設計模式、並行化就可以，不需要深入掌握。
Linux：系統安裝、基本命令、網路配置、Vim編輯器、進程管理、Shell腳本、虛擬機的菜單熟悉等等。
Python：基礎語法，數據結構，函數，條件判斷，循環等基礎知識。
2、環境准備
這里介紹在windows電腦搭建完全分布式，1主2從。
VMware虛擬機、Linux系統（Centos6.5）、Hadoop安裝包，這里准備好Hadoop完全分布式集群環境。
3、MapRece
MapRece分布式離線計算框架，是Hadoop核心編程模型。
4、HDFS1.0/2.0
HDFS能提供高吞吐量的數據訪問，適合大規模數據集上的應用。
5、Yarn（Hadoop2.0）
Yarn是一個資源調度平台，主要負責給任務分配資源。
6、Hive
Hive是一個數據倉庫，所有的數據都是存儲在HDFS上的。使用Hive主要是寫Hql。
7、Spark
Spark 是專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。
8、SparkStreaming
Spark Streaming是實時處理框架，數據是一批一批的處理。
9、SparkHive
Spark作為Hive的計算引擎，將Hive的查詢作為Spark的任務提交到Spark集群上進行計算，可以提高Hive查詢的性能。
10、Storm
Storm是一個實時計算框架，Storm是對實時新增的每一條數據進行處理，是一條一條的處理，可以保證數據處理的時效性。
11、Zookeeper
Zookeeper是很多大數據框架的基礎，是集群的管理者。
12、Hbase
Hbase是一個Nosql資料庫，是高可靠、面向列的、可伸縮的、分布式的資料庫。
13、Kafka
kafka是一個消息中間件，作為一個中間緩沖層。
14、Flume
Flume常見的就是採集應用產生的日誌文件中的數據，一般有兩個流程。
一個是Flume採集數據存儲到Kafka中，方便Storm或者SparkStreaming進行實時處理。
另一個流程是Flume採集的數據存儲到HDFS上，為了後期使用hadoop或者spark進行離線處理。
第二階段：數據挖掘演算法
1、中文分詞
開源分詞庫的離線和在線應用
2、自然語言處理
文本相關性演算法
3、推薦演算法
基於CB、CF，歸一法，Mahout應用。
4、分類演算法
NB、SVM
5、回歸演算法
LR、DecisionTree
6、聚類演算法
層次聚類、Kmeans
7、神經網路與深度學習
NN、Tensorflow
以上就是學習Hadoop開發的一個詳細路線，如果需要了解具體框架的開發技術，可咨詢加米穀大數據老師，詳細了解。
學習大數據開發需要掌握哪些技術呢？
（1）Java語言基礎
Java開發介紹、熟悉Eclipse開發工具、Java語言基礎、Java流程式控制制、Java字元串、Java數組與類和對象、數字處理類與核心技術、I/O與反射、多線程、Swing程序與集合類
（2）HTML、CSS與Java
PC端網站布局、HTML5+CSS3基礎、WebApp頁面布局、原生Java交互功能開發、Ajax非同步交互、jQuery應用
（3）JavaWeb和資料庫
資料庫、JavaWeb開發核心、JavaWeb開發內幕
Linux&Hadoop生態體系
Linux體系、Hadoop離線計算大綱、分布式資料庫Hbase、數據倉庫Hive、數據遷移工具Sqoop、Flume分布式日誌框架
分布式計算框架和Spark&Strom生態體系
（1）分布式計算框架
Python編程語言、Scala編程語言、Spark大數據處理、Spark—Streaming大數據處理、Spark—Mlib機器學習、Spark—GraphX 圖計算、實戰一：基於Spark的推薦系統（某一線公司真實項目）、實戰二：新浪網（www.sina.com.cn）
（2）storm技術架構體系
Storm原理與基礎、消息隊列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、大數據項目實戰數據獲取、數據處理、數據分析、數據展現、數據應用
大數據分析—AI（人工智慧）Data
Analyze工作環境准備&數據分析基礎、數據可視化、Python機器學習
以上的回答希望對你有所幫助

Ⅲ Python學哪個資料庫

資料庫得根據業務需要來選擇。
關系型資料庫RDB:MySQL,Oracle,DB2,PGSQL等
非關系型資料庫NoSQL:Redis,Cassandra,Mongodb等
還有最近比較新的NewSQL

Ⅳ 大數據應用程序最佳選擇：是SQL還是NoSQL

執行大數據[注]項目的企業面對的關鍵決策之一是使用哪個資料庫，SQL還是NoSQL?SQL有著驕人的業績，龐大的安裝基礎;而NoSQL正在獲得可觀的收益，且有很多支持者。我們來看看兩位專家對這個問題的看法。
專家
·VoltDB公司首席技術官Ryan Betts表示，SQL已經贏得了大型企業的廣泛部署，大數據是它可以支持的另一個領域。
·Couchbase公司首席執行官Bob Wiederhold表示，NoSQL是可行的選擇，並且從很多方面來看，它是大數據的最佳選擇，特別是涉及到可擴展性時。
SQL經歷時間的考驗，並仍然在蓬勃發展
VoltDB公司首席技術官Ryan Betts
結構化查詢語言(SQL)是經過時間考驗的勝利者，它已經主宰了幾十年，目前大數據公司和組織(例如谷歌、Facebook、Cloudera和Apache)正在積極投資於SQL。
在成為主導技術(例如SQL)後，有時候我們很容易忘記其優越性。SQL的獨特優勢包括：
1. SQL能夠加強與數據的交互，並允許對單個資料庫設計提出問題。這是很關鍵的特徵，因為無法交互的數據基本上是沒用的，並且，增強的交互性能夠帶來新的見解、新的問題和更有意義的未來交互。
2. SQL是標准化的，使用戶能夠跨系統運用他們的知識，並對第三方附件和工具提供支持。
3. SQL能夠擴展，並且是多功能和經過時間驗證的，這能夠解決從快寫為主導的傳輸到掃描密集型深入分析等問題。
4. SQL對數據呈現和存儲採用正交形式，一些SQL系統支持JSON和其他結構化對象格式，比NoSQL具有更好的性能和更多功能。
雖然NoSQL的出現帶來了一些影響，但SQL仍然主導著市場，並在大數據領域贏得了很多投資和廣泛部署。
NoSQL的說法很含糊，對於本次討論，我借用Rick Cattell對NoSQL的定義，即提供簡單操作(例如密鑰/數值存儲)或簡單記錄和索引，並專注於這些簡單操作的橫向可擴展性的系統。
很顯然，現在很多新的資料庫並不是都一樣，認識每種資料庫背後的原理以及潛在問題是成功的關鍵。NoSQL的主要特點使其更適合於特定的問題。例如，圖形資料庫更適合於數據通過關系組織的情況，而專門的文本搜索系統更適合於需要實時搜索的情況。
在這里，讓我們看看SQL系統的主要優勢和差異化功能：
* SQL可實現交互性。 SQL是一種聲明性查詢語言。用戶說出他們想要什麼(例如，顯示過去五年三月份期間頂級客戶的地理位置)，資料庫內部就會構件演算法並提取請求的結果。相比之下，NoSQL編程創新MapRece是一種程序性查詢技術。在用戶提出請求時，MapRece要求用戶不僅說出自己想要什麼，而且要求他們陳述如何產生答案。
這聽起來像一個無趣的技術差異，但這很關鍵，原因在於：首先，聲明性SQL查詢更容易通過圖形化工具以及點擊報告構建器來構建。這讓分析師、操作員、管理者和其他不具備軟體編程能力的員工進行資料庫查詢;其次，資料庫引擎可以利用內部信息來選擇最有效的演算法。改變資料庫的物理布局或資料庫，最佳演算法仍然能夠計算出來。而在程序性系統中，編程人員需要重新訪問和重新編程演算法，這是非常昂貴且容易出錯的過程。
市場理解這個關鍵區別。在2010年，谷歌宣布部署SQL來補充MapRece，主要受內部用戶需求所驅動。最近，Facebook發布了Presto(一種SQL部署)來查詢其PB級HDFS集群。根據Facebook表示：「隨著我們的倉庫增長到PB級，以及我們的需求變化，我們清楚地意識到，我們需要一個提供低延時查詢的互動系統。」此外，Cloudera也正在構建Impala—另一個基於HDFS的SQL部署。
* SQL是標准化的。 雖然供應商有時候會添加自己的語言到SQL界面，但SQL的核心是標准化的，還有其他規格(例如ODBC和JDBC)提供廣泛可用的穩定界面到SQL存儲。這帶來了一個管理和操作工具生態系統，可以在SQL系統之上設計、監控、檢查、探索和構建應用程序。
SQL用戶和程序員可用跨多個後端系統重復使用其API和UI知識，減少了應用程序的開發時間。標准化還允許聲明性第三方提取、轉換、載入(ETL)工具，使企業可以在資料庫之間以及跨系統傳輸數據。
* SQL可擴展。 認為SQL必須犧牲以獲得可擴展性的看法，完全是錯誤的。如前所述，Facebook創建了一個SQL界面來查詢PB級數據。SQL能夠非常有效地運行極快的ACID傳輸。SQL對數據存儲和索引提供的抽象[注]化允許跨各種問題和數據集大小的一致使用，讓SQL可以跨集群復制數據存儲有效地運行。使用SQL作為界面獨立於構建雲、規模或HA系統，SQL中並沒有什麼在阻止和限制容錯、高可用性和復制。事實上，所有現代SQL系統支持雲友好型橫向可擴展性、復制和容錯性。
* SQL支持JSON。 幾年前，很多SQL系統增加了XML文檔支持。現在，隨著JSON成為一種流行的數據交換格式，SQL供應商也紛紛加入了JSON型的支持。基於現在靈活的編程過程和web基礎設施的正常運行時間要求，我們很需要結構化數據類型的支持。Oracle 12c、PostgreSQL 9.2、VoltDB和其他支持JSON的資料庫，通常具有優於「原生」JSON的性能。
SQL將繼續贏得市場份額，並會繼續看到新的投資和部署。NoSQL資料庫提供專有查詢語言或簡單的鍵值語義，而沒有更深層次的技術差異化。現代SQL系統提供可擴展性的同時，還支持更豐富的查詢語義，並有龐大的用戶安裝基礎，廣泛的生態系統整合和深度企業部署。
NoSQL更適合大數據應用程序
Couchbase公司首席執行官Bob Wiederhold
NoSQL越來越多地被認為是關系型資料庫的可行替代品，特別是對於大數據應用程序。此外，無模式數據模型通常更適合於現在捕捉和處理的數據種類和類型。
當我們談論NoSQL領域的大數據時，我們指的是從操作資料庫讀取和寫入。不要將操作資料庫與分析資料庫混淆，這通常會查看大量數據，並從這些數據獲取可視性。
雖然操作資料庫的大數據看起來不具有可分析性，但操作資料庫通常會存儲超大量用戶的大型數據集，這些用戶經常需要訪問數據來實時執行交易。這種資料庫的操作規模也解釋了NoSQL的關鍵特性，也就是為什麼NoSQL是大數據應用程序的關鍵的原因。
NoSQL是可擴展性的關鍵
每次技術行業經歷硬體發展的根本性轉變時，都會出現一個拐點。在資料庫領域，從縱向擴展到橫向擴展的轉變推動了NoSQL的發展。關系型資料庫(包括來自甲骨文和IBM的資料庫)是縱向擴展。也就是說，它們是集中式、共享一切的技術，只能通過增加更多昂貴的硬體來擴展。
而NoSQL資料庫是分布式橫向擴展技術。它們使用了分布式節點集(稱為集群)來提供高度彈性擴展功能，讓用戶可以添加節點來動態處理負載。
分布式橫向擴展的做法通常要比縱向做法更加便宜。商業關系型資料庫的授權費用也讓人望而卻步，因為他們的價格是按每台伺服器來計算。另一方面，NoSQL資料庫通常是開源技術，按照運行的伺服器集群收費，而且價格相對便宜。
NoSQL是靈活性的關鍵
關系型資料庫和NoSQL數據模型有很大的不同。關系型模式獲取數據，並將數據分配到很多相互關聯的表中，這些表通過外鍵相互應用。
當用戶需要對數據集運行查詢時，所需信息需要從多個表中收集(通常涉及數百個企業應用程序)，並結合這些信息，再提供給應用程序。同樣地，當寫入數據時，需要在多個表協調和執行寫入。當數據相對較少，並且，數據以較慢速度流入資料庫時，關系型資料庫通常能夠捕捉和存儲信息。然而，現在的應用程序通常需要快速寫入(和讀取)海量數據。
NoSQL資料庫採用非常不同的模式。在其核心，NoSQL資料庫其實是「NoREL」，或者說非關系型，這意味著它們沒有依賴於表以及表之間的聯系，以存儲和組織信息。例如，以文檔為導向的NoSQL資料庫獲取你想要存儲的數據，並採用JSON格式整合到文檔中。每個JSON文檔可以被你的應用程序視為一個對象。JSON文檔可能會提取跨越25個表的數據，將數據集成到一個文檔中。
聚合這些信息可能會導致信息重復，但由於存儲已不再是一個成本問題，數據模型靈活性、發布所產生文檔的簡便性以及讀取和寫入性能提高，讓這成為不錯的選擇。
NoSQL是大數據應用程序的關鍵
通過第三方(包括社交媒體網站)，數據正變得越來越容易捕捉和訪問。這些數據包括：個人用戶信息、地理位置數據、用戶生產的內容、機器記錄數據和感測器產生的數據。企業還可以依賴於大數據來推動其關鍵任務型應用程序。同時，企業正在轉向到NoSQL資料庫，因為這種資料庫非常適合現在新型的數據類型。
開發人員想要一個靈活的資料庫，可以很容易適應新的數據類型，並且，不會受第三方數據供應商的內容結構變化的影響。大多數新數據是非結構化和半結構化，因此，開發人員也需要能夠有效存儲這些數據的資料庫。然而，關系型資料庫採用的嚴格定義的基於模式的做法讓其不可能快速整合新數據類型，並且很不適合於非結構化和半結構化數據。
總體來說，隨著web和移動應用程序的增加、新的趨勢、網上消費者行為的轉變以及新的數據類型的出現，行業需要能夠提供可擴展的靈活的資料庫技術來管理和訪問數據。NoSQL技術是有效滿足這些需求的唯一可行解決方案。

Ⅳ 大數據專業是什麼

您好，很高興為您解答問題，大數據是本科專業。

1、數據科學與大數據技術屬於交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科；生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。2、數據科學與大數據技術專業屬於交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科；生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。此外還需學習數據採集、分析、處理軟體，學習數學建模軟體及計算機編程語言等，知識結構是二專多能復合的跨界人才。3、 大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到 關系型資料庫 用於分析時會花費過多時間和金錢。. 大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

以上是我的全部回復，希望能夠幫助到您，祝您生活愉快～

Ⅵ 什麼是NoSQL資料庫

2. 什麼是NoSQL？
2.1 NoSQL 概述
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即「不僅僅是SQL」，
泛指非關系型的資料庫。隨著互聯網web2.0網站的興起，傳統的關系資料庫在應付web2.0網站，特別是超大規模和高並發的SNS類型的web2.0純動態網站已經顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關系型的資料庫則由於其本身的特點得到了非常迅速的發展。NoSQL資料庫的產生就是為了解決大規模數據集合多重數據種類帶來的挑戰，尤其是大數據應用難題，包括超大規模數據的存儲。
（例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶收集萬億比特的數據）。這些類型的數據存儲不需要固定的模式，無需多餘操作就可以橫向擴展。
2.2 NoSQL代表
MongDB、 Redis、Memcache
3. 關系型資料庫與NoSQL的區別？
3.1 RDBMS
高度組織化結構化數據
結構化查詢語言（SQL）
數據和關系都存儲在單獨的表中。
數據操縱語言，數據定義語言
嚴格的一致性
基礎事務
ACID
關系型資料庫遵循ACID規則
事務在英文中是transaction，和現實世界中的交易很類似，它有如下四個特性：
A (Atomicity) 原子性
原子性很容易理解，也就是說事務里的所有操作要麼全部做完，要麼都不做，事務成功的條件是事務里的所有操作都成功，只要有一個操作失敗，整個事務就失敗，需要回滾。比如銀行轉賬，從A賬戶轉100元至B賬戶，分為兩個步驟：1）從A賬戶取100元；2）存入100元至B賬戶。這兩步要麼一起完成，要麼一起不完成，如果只完成第一步，第二步失敗，錢會莫名其妙少了100元。
C (Consistency) 一致性
一致性也比較容易理解，也就是說資料庫要一直處於一致的狀態，事務的運行不會改變資料庫原本的一致性約束。
I (Isolation) 獨立性
所謂的獨立性是指並發的事務之間不會互相影響，如果一個事務要訪問的數據正在被另外一個事務修改，只要另外一個事務未提交，它所訪問的數據就不受未提交事務的影響。比如現有有個交易是從A賬戶轉100元至B賬戶，在這個交易還未完成的情況下，如果此時B查詢自己的賬戶，是看不到新增加的100元的
D (Durability) 持久性
持久性是指一旦事務提交後，它所做的修改將會永久的保存在資料庫上，即使出現宕機也不會丟失。
3.2 NoSQL
代表著不僅僅是SQL
沒有聲明性查詢語言
沒有預定義的模式
鍵 - 值對存儲，列存儲，文檔存儲，圖形資料庫
最終一致性，而非ACID屬性
非結構化和不可預知的數據
CAP定理
高性能，高可用性和可伸縮性
分布式資料庫中的CAP原理(了解)
CAP定理：
Consistency(一致性), 數據一致更新，所有數據變動都是同步的
Availability(可用性), 好的響應性能
Partition tolerance(分區容錯性) 可靠性
P: 系統中任意信息的丟失或失敗不會影響系統的繼續運作。
定理：任何分布式系統只可同時滿足二點，沒法三者兼顧。
CAP理論的核心是：一個分布式系統不可能同時很好的滿足一致性，可用性和分區容錯性這三個需求，
因此，根據 CAP 原理將 NoSQL 資料庫分成了滿足 CA 原則、滿足 CP 原則和滿足 AP 原則三 大類：
CA - 單點集群，滿足一致性，可用性的系統，通常在可擴展性上不太強大。
CP - 滿足一致性，分區容忍性的系統，通常性能不是特別高。
AP - 滿足可用性，分區容忍性的系統，通常可能對一致性要求低一些。
CAP理論就是說在分布式存儲系統中，最多隻能實現上面的兩點。
而由於當前的網路硬體肯定會出現延遲丟包等問題，所以分區容忍性是我們必須需要實現的。
所以我們只能在一致性和可用性之間進行權衡，沒有NoSQL系統能同時保證這三點。
說明：C：強一致性 A：高可用性 P：分布式容忍性
舉例：
CA：傳統Oracle資料庫
AP：大多數網站架構的選擇
CP：Redis、Mongodb
注意：分布式架構的時候必須做出取捨。
一致性和可用性之間取一個平衡。多餘大多數web應用，其實並不需要強一致性。
因此犧牲C換取P，這是目前分布式資料庫產品的方向。
4. 當下NoSQL的經典應用
當下的應用是 SQL 與 NoSQL 一起使用的。
代表項目：阿里巴巴商品信息的存放。
去 IOE 化。
ps：I 是指 IBM 的小型機，很貴的，好像好幾萬一台；O 是指 Oracle 資料庫，也很貴的，好幾萬呢；M 是指 EMC 的存儲設備，也很貴的。
難點：
數據類型多樣性。
數據源多樣性和變化重構。
數據源改造而服務平台不需要大面積重構。