流式数据库
‘壹’ 流式数据库对批式数据库的优点
优点如下:
1.流式数据库适合更小的储存。
2.在流式数据处理模式里，数据持续到达，系统及时处理新到达的数据，并不断产生输出。处理过的数据一般丢弃掉，当然也可以保存起来。流式数据处理模式强调数据处理的速度。部分原因是数据产生的速度很快，需要及时进行处理。由于流式数据处理系统能够对新到达的数据进行及时的处理，所以它能够给决策者提供最新的事物发展变化的趋势，以便对突发事件进行及时响应，调整应对措施。
数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
‘贰’ 关于三级数据库
http://learning.sohu.com/s2005/4756/s226530790.shtml
一、选择题（每小题1分，共60分）
下列各题 A) 、B)、C)、D)四个选项中，只有一个选项是正确的，请将正确选项涂写在答题卡相应位置上，答在试卷上不得分。
1)系统软件一般包括
Ⅰ.服务性程序 Ⅱ.语言处理程序Ⅲ.操作系统 Ⅳ.数据库管理系统
A) Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ
B) Ⅰ、Ⅲ和Ⅳ
C) Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ
D) 全部
(2) 为提高产品质量、降低生产成本，利用计算机控制、操作和管理生产设备的系统称为
A) CAT系统
B) CAT系统
C) CAD系统
D) CAM系统
(3) 计算机输出设备的功能是
A）将计算机运算的二进制结果信息打印输出
B）将计算机内部的二进制信息显示输出
C）将计算机运算的二进制结果信息打印输出和显示输出
D) 将计算机内部的二进制信息转换为人和设备能识别的信息
(4) Internet上的计算机，在通信之前需要
A) 建立主页
B) 指定一个IP地址
C) 使用WWW服务
D) 发送电子邮件
(5) 信息传输的安全应保证信息在网络传输的过程中不被泄露和不被攻击。下列哪些属于攻击方法
Ⅰ.复制信息 Ⅱ.剪裁信息 Ⅲ.窃听信息
A) Ⅰ和Ⅱ
B) Ⅱ和Ⅲ
C) Ⅰ和Ⅲ
D) 全部
(6) 计算机病毒是一种具有破坏性的计算机程序，它是
A) 最初由系统自动生成的程序
B) 具有恶毒内容的文件
C) 具有自我再生能力的程序
D) 只通过网络传播的文件
(7) 以下关于数据的存储结构的叙述中哪一条是正确的？
A) 数据的存储结构是数据间关系的抽象描述
B) 数据的存储结构是逻辑结构在计算机存储器中的实现
C) 数据的存储结构分为线性结构和非线性结构
D) 数据的存储结构对数据运算的具体实现没有影响
(8) 以下关于队列的叙述中哪一条是不正确的？
A) 队列的特点是先进先出
B) 队列既能用顺序方式存储，也能用链接方式存储
C) 队列适用于二叉树对称序周游算法的实现
D) 队列适用于树的层次次序周游算法的实现
(9) 单链表的每个结点中包括一个指针link，它指向该结点的后继结点。现要将指针q指向的新结点插入到指针P指向的的单链表结点之后，下面的操作序列中哪一个是正确的？
head ~~~~~~~~~~~~~~~
r>~~~~~~~~~~~~p
↓ ~~~~~~~~~~~~~~~~~
~~~~~~~~~~~`↓
align=left>info□ → info□→ info □ → info □ → info□
~~~~~~~~~~~~~~~~~info □
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~↑
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~q
A) q:=p^.link; p^.link:=q^.link;
B) p^.link:=q^.link; q:=p^.link;
C) q^.link:=p^.link;p^link:=q;
D) p^.link:=q; q^.link:=p^.link;
(10) 按行优先顺序存储下三角矩阵的非零元素，则计算非零元素aij(1≤j≤i≤n)的地址的公式为
A) LOC(aij)=LOC(a11)+i×(i+1)/2+j
B) LOC(aij)=LOC(a11)+i×(i+1)/2+(j-1)
C) LOC(aij)=LOC(a11)+i×(i-1)/2+j
D) LOC(aij)=LOC(a11)+i×(i-1)/2+(j-1)
第（11）至（12）题基于下面的叙述：某二叉树结点的前序序列为E、A、C、B、D、G、F，对称序序列为A、B、C、D、E、F、G。
(11) 该二叉树结点的后序序列为
A）B、D、C、A、F、G、E
B）B、D、C、F、A、G、E
C）E、G、F、A、C、D、B
D）E、G、A、C、D、F、B
(12) 该二叉树对应的树林包括多少棵树？
A) 1
B) 2
C）3
D）4
(13) 在顺序表（3，6，8，10，12，15，16，18，21，25，30）中，用二分法查找关键码值11，所需的关键码比较次数为
A) 2
B) 3瀀>�?_
C) 4
D) 5
(14) 设散列表的地址空间为0到10，散列函数为h(k)=k mod 11，用线性探查法解决碰撞。现从空的散列表开始，依次插入关键码值95，14，27，68，82，则最后一个关键码82的地址为：
A) 4
B) 5
C) 6
D) 7
(15) 设待排序关键码序列为（25，18，9，33，67，82，53，95，12，70），要按关键码值递增的顺序进行排序，采取以第一个关键码为分界元素的快速排序法，第一趟完成后关键码96被放到了第几个位置？
A) 7
B) 8
C) 9
D) 10
(16) 下列关于进程间通信的描述中，不正确的是
A) 进程互斥是指每次只允许一个进程使用临界资源
B) 进程控制是通过原语实现的
C) P、V操作是一种进程同步机制
D) 管道不是一种进程高级通信机制
(17) 引入多道程序设计技术的目的是
A）增强系统的用户友好性
B）提高
系统实时性
C）充分利用处理器资源
D）扩充内存容量
(18) 在程序状态字PSW中设置了一位，用于控制用户程序不能执行特权指令，这一位是
A) 保护位
B) CPU状态位
C) 屏蔽位
D) 条件位
(19) 下列关于文件系统当前目录的描述中，哪个是不正确的？
A) 每个用户可以有一个当前目录
B) 引入当前目录可以加快检索速度
C) 查找文件时可以使用部分路径名
D) 当前目录不能随意改变
(20) 下列关于紧凑技术的叙述中，哪个是不正确的？
A) 内存中任意一个程序都可以随时移动
B) 移动可以集中分散的空闲区
C) 移动会增加处理器的开销
D) 采用紧凑技术时应尽可能减少移动的信息量
(21) 引入虚拟存储技术的关键前提是
A) 有大量容量的外存
B) 程序执行的局部性原理
C) 硬件提供地址转换机制
D) 选择一种合适的页面调度算法
(22) 文件系统的多级目录结构是一种
A) 线性结构
B) 树形结构
C) 散列结构
D) 双链表结构
(23) 构成文件的基本单位是字符，这一类文件称为
A) 流式文件
B) 记录式文件
C) 顺序文件
D) 索引文件
(24) 下列哪一种（些）磁盘调度算法只考虑了公平性？
Ⅰ.先来先服务 Ⅱ.最短寻道时间优先 Ⅲ.扫描
A）Ⅰ
B）Ⅱ
C）Ⅰ和Ⅲ
D）全部
(25) 在数据库技术中，反映现实世界中事物的存在方式或运动状态的是
A) 信息
B) 数据
C) 消息
D)命令
(26) 信息的价值与信息的哪些性质密切相关？
Ⅰ.准确性 Ⅱ.及时性 Ⅲ.可靠性 Ⅳ.开放性 Ⅴ.完整性
A) Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ
B) Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ和Ⅴ
C) Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅴ
D) Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ和Ⅴ
(27) 在关系数据中，视图（view）是三级模式结构中的
A) 内模式
B) 模式
C) 存储模式
D) 外模式
(28) 在数据库的三级模式结构中，内模式有
A）1个
B）2个
C）3个
D）任意多个
(29) 在关系数据库系统中
，当关系的型改变时，用户程序也可以不变。这是
A）数据的物理独立性
B）数据的逻辑独立性
C）数据的位置独立性
D）数据的存储独立性
(30) 设关系R和S的元组个数分别为100和300，关系T是R与S的笛卡尔积，则T的元组个数是
A）400
B）10000
C）30000
D）90000
(31) 下面对于关系的叙述中，哪个是不正确的？
A) 关系中的每个属性是不可分解的
B) 在关系中元组的顺序是无关紧要的
C) 任意的一个二维表都是一个关系
D) 每一个关系只有一种记录类型
(32) 设关系R与关系S具有相同的目（或称度），且相对应的属性的值取自同一个域，则R-（R-S）等于
A）R∪S
B）R∩S
C）R×S
D）R-S
(33) 在关系代数中，从两个关系的笛卡尔积中，选取它们属性间满足一定条件的元组的操作，称为
A）投影 �?_p> B）选择
C）自然连接
D）θ连接
第（34）和（35）题的关系代数操作基本如下的关系R和S：
R S
A B C B E
a1 b1 5 b1 3
a1 b2 6 b2 7
a2 b3 8 b3 10
a2 b4 12 b4 2
b5 2
(34) 若关系R和S的关系代数的操作结果如下，这是执行了
A R.B C S.B
a1 b1 5 b2 7
a1 b1 5 b3 10
a1 b2 6 b2 7
a1 b2 6 b3 10
a2 b3 8 b3 10
A) R ?? S
B) R ?? S
C) R ?? S
D) R ?? SCE R.B=S.B
(35) 若关系R和S的关系代数操作的结果如下，这是执行了
A B C E
a1 b1 5 3
a1 b2 6 7
a2 b3 8 10
a2 b4 12 2
A) R ?? S
B) R ?? S
C) R ?? S
D) R ?? SCE R.B=S.B
(36) sql语言集数据查询、数据操纵、数据定义和数据控制功能于一体，语句ALTER TABLE实现哪类功能？
A) 数据查询
B) 数据操纵
C) 数据定义
D) 数据控制
>(37) 在关系数据库系统中，为了简化用户的查询操作，而又不增加数据的存储空间，常用的方法是创建
A) 另一个表（table）
B) 游标（cursor）
C) 视图（view）
D) 索引（index）
第(38)至（41）题基于"学生-选课-课程"数据库中的三个关系：
S（S#，SNAME，SEX，AGE），
SC（S#，C#，GRADE），
C（C#，CNAME，TEACHER）
(38) 若要求查找选修"数据库技术"这门课程的学生姓名和成绩，将使用关系
A) S和SC
B) SC和C
C) S和C
D)S、SC和C
(39) 若要求查找姓名中第一个字为 王 的学生号和姓名。下面列出的SQL语句中，哪个（些）是正确的？
Ⅰ.SELECT S#，SNAME FROM S WHERESNAME=′王%′
Ⅱ.SELECT S#，SNAME FROM S WHERE SNAME LIKE′王%′
Ⅲ.SELECT S#，SNAME FROM S WHERESNAME LIKE′王_′
A) Ⅰ
B) Ⅱ
C) Ⅲ
D) 全部
(40) 为了提高查询速度，对SC表（关系）创建唯一索引，应该创建在哪个（组）属性上？
A）（S#，C#）
B）S#
C）C#
D）GRADE
(41) 为了考虑安全性，每个教师只能存取自己讲授的课程的学生成绩，为此DBA应创建
A）视图(view)
B) 索引(index)
C) 游标(cursor)
D)表(table)
(42) 数据库管理系统中的安全控制模块属于
A) 数据库定义程序模块
B) 数据库操纵程序模块
C) 数据库运行管理程序模块
D) 数据库组织、存储和管理程序模块
(43) 下面所列的条目中
Ⅰ.语法检查 Ⅱ.语义检查 Ⅲ.用户存取权限检查 Ⅳ.数据完整性检查当用户发出查询数据库数据的命令时，数据库管理系统需要进行的检查是
A）Ⅰ和Ⅱ
B）Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ
C）Ⅱ和Ⅲ
D）全部
(44) 下述哪一种方法不属于并行数据库物理存储中常用的关系划分方法？
A) 轮转法
B) 投影法
C) 散列分布
D) 范围分布
(45) 下面的条目中，哪些是IBM数据仓库三层结构中的组成部分？
Ⅰ.OLTP业务系统 Ⅱ.前台分析工具 Ⅲ.数据仓库 Ⅳ.数据集市
A) Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ
B) Ⅰ、Ⅱ和Ⅳ
=left>C) Ⅰ、Ⅲ和Ⅳ
D) Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ
(46) "事务的所有操作在数据库中要么全部正确反映出来要么全部不反映"，这是事务的哪一个特性？
A) 原子性
B) 一致性
C) 隔离性
D) 持久性
(47) 若事务T对数据R已经加了X锁，则其他事务对数据R
A) 可以加S锁不能加X锁
瀀>�?_ B) 不能加S锁可以加X锁
C) 可以加S锁也可以加X锁
D) 不能加任何锁
(48) 关于"死锁"，下列说法中正确的是
A）死锁是操作系统中的问题，数据库系统中不存在
B）只有出现并发操作时，才有可能出现死锁
C）在数据库操作中防止死锁的方法是禁止两个用户同时操作数据库
D）当两个用户竞争相同的资源时不会发生死锁
(49) 下述哪一个SQL语句用于实现数据存取的安全机制？
A) COMMIT
B) ROLLBACK
C) GRANT
D) CREATE TABLE
(50) 由于关系模式设计不当所引起的插入异常指的是
A) 两个事务并发地对同一关系进行插入而造成数据库不一致
B) 由于码值的一部分为空而不能将有用的信息作为一个元组插入到关系中
C) 未经授权的用户对关系进行了插入
D) 插入操作因为违反完整性约束条件而遭到拒绝
(51) 下面关于函数依赖的叙述中，不正确的是
A) 若X→Y，X→Z，则X→YZ
B) 若XY→Z，则X→Z, Y→Z
C) 若X→Y，WY→Z，则XW→Z
D) 若X→Y，则XZ→YZ
(52) 下面有关各种范式之间的包含关系的描述中，正确的是
A) BCNF?4NF?3NF?2NF?1NF
B) 4NF?BCNF?3NF?2NF?1NF
C) 1NF?2NF?3NF?4NF?BCNF
D) 1NF?2NF?3NF?BCNF?4NF
第（53）至（54）题基于以下的叙述：关系模式R（B，C，M，T，A，G），根据语义有如下函数依赖集：F={B→C，（M，T）→B，（M，C）→T，（M，A）→T，（A，B）→C}。
(53) 关系模式R的码是
A) (M，T)
B) (M，C)
C) (M，A)
D) (A，B)
(54) R的规范化程度最高达到
A) 1NF
B) 2NF
C) 3NF
D) 4NF
(55) 下面有关模式分解的叙述中，不正确的是
A) 若一个模式分解保持函数依赖，则该分解一定具有无损连接性
B) 若要求分解保持函数依赖，那么模式分解可以达到3NF，但不一定能达到BCNF
C) 若要求分解既具有无损连接性，又保持函数依赖，则模式分解可以达到3NF，但不一定能达到BCNF
D) 若要求分解具有无损连接性，那么模式分解一定可以达到BCNF
(56) 下面有关E-R模型向关系模型转换的叙述中，不正确的是
A) 一个实体类型转换为一个关系模式
B) 一个1:1联系可以转换为一个独立的关系模式，也可以与联系的任意一端实体所对应的关系模式合并
C) 一个1:n联系可以转换为一个独立的关系模式，也可以与联系的任意一端实体所对应的关系模式合并
D) 一个m:n联系转换为一个关系模式
(57) 下面哪个工具不属于数据库应用开发的CASE工具？
A) Sybase公司的PowerDesinger
B) Uniface公司的Uniface
C) Oracle公司的Designer/2000
D)Rational公司的Rose
(58) 下列关于Delphi的叙述中，哪种是不正确的？
A) Delphi属于第四代语言
B) Delphi基于面向对象编程方法，是一种可视化开发工具
C) Delphi提供了数据迁移工具（DataPump），可以实现数据从一个数据库到另一个数据库的迁移
D) Delphi可以方便地支持数据仓库的创建
(59) 下列关于"分布式数据库系统"的叙述中，正确的是
A) 分散在各节点的数据是不相关的
B) 用户可以对远程数据进行访问，但必须指明数据的存储节点
C) 每一个节点是一个独立的数据库系统，既能完成局部应用，也支持全局应用
D) 数据可以分散在不同节点的计算机上，但必须在同一台计算机上进行数据处理
(60) 下面有关对象-关系数据库管理系统的叙述中，不正确的是
A) 数据类型不能嵌套
B) 可以创建新的数据类型
C) 继承性只适用于组合类型，子类继承超类的所有数据元素
D) 可以构造复杂对象的数据类型，集合是一种类型构造器
二、填空题(每空2分,共40分)
请将答案分别写在答题卡中序号为【1】至【20】的横线上,答在试卷上不得分。
(1) 高级程序设计语言编写的程序不能在计算机瀀>�?_上直接执行，必须通过【1】翻译成具体的机器语言后才能执行。
(2) 广域网覆盖的地理范围从几十公里到几千公里，其通信子网一般采用【2】技术。
(3) 二叉树是结点的有限集合，这个有限集合或者为【3】，或者由一个根结点及两棵不相交的、分别称作为根的左子树和右子树的二叉树组成。
(4) m阶B树的根结点若不是叶结点，那么它至多有m棵子树，至少有【4】棵子树。
(5) 对于关键码序列18，30，35，10，46，38，5，40进行堆排序（假定堆的根结点为最小关键码），在初始建堆过程中需进行的关键码交换次数为【5】 。
7) 在页式存储管理中，存放在高速缓冲存储器中的部分页表称为 【7】 。
(8) 从资源分配的角度可将设备分为 【8】 、共享设备和虚设备。
(9) 数据管理技术的发展经历了如下三个阶段：人工管理阶段、文件系统阶段和 【9】 系统阶段。
(10) 在关系模型中，若属性A是关系R的主码，则在R的任何元组中，属性A的取值都不允许为空，这种约束称为 【10】 规则。
(11) 用值域的概念来定义关系，关系是属性值域笛卡尔积的一个 【11】。
(12) 在SQL语言中，删除表的定义以及表中的数据和此表上的索引，应该使用的语句是【12】。
(13) 数据库管理系统管理并且控制【13】 资源的使用。
(14) Oracle OLAP是Oracle数据库系统的 【14】 解决方案。
(15) 事务故障恢复时要对事务的每一个操作执行逆操作，即将日志记录中" 【15】"写入数据库中。
(16) 多个事务在某个调度下的执行是正确的，是能保证数据库一致性的，当且仅当该调度是 【16】 。
(17) 当将局部E-R图集成为全局E-R图时，如果同一对象在一个局部E-R图中作为实体，而在另一个局部E-R图中作为属性，这种现象称为 【17】 冲突。
(18) 假设在关系模式R（U）中，X、Y、Z都是U的子集，且Z= U-X-Y。若X→→Y，而，则称X→→Y为【18】。
(19) 在数据挖掘方法中，将数据集分割为若干有意义的簇的过程称为【19】分析，它是一种无制导的学习方法。
(20) 数据仓库中存放的数据是为了适应数据的【20】处理要求而集成起来的。
‘叁’ 一个典型的大数据解决方案,包含哪些组件
首先，一个典型的大数据解决方案，也就是大数据系统平台的构建，涉及到多个层次，数据采集和传输、数据存储、数据计算、资源管理、任务调度等，每个流程阶段当中，都有多个组件可选择，关键是要能够满足实际的需求。
简单举例说明一下典型的一些组件：
文件存储：Hadoop HDFS
离线计算：Hadoop MapRece、Spark
流式、实时计算：Storm、Spark Streaming
K-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB
资源管理：YARN、Mesos
日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana
消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ
查询分析：Hive、Impala、Presto、Phoenix、SparkSQL、Flink、Kylin、Druid
分布式协调服务：Zookeeper
集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager
数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib
数据同步：Sqoop
任务调度：Oozie
‘肆’ 你所知道的用于流式数据分析的软件有哪些
Spark Streaming，Storm，Flink
‘伍’ 大数据时代:移动数据能为我们带来什么
大数据时代:移动数据能为我们带来什么
如果我告诉你，你可以做到从海量数据来源（包括各种各样的移动设备）中把数据提取到一个系统，然后只用少量的程序行数描述所需的信息就可以让结果轻松呈现，还可以做到实时处理这些数据，并且保持系统同时运行，你相信吗？
不用怀疑，你可以做到。
这首先要归功于信息爆炸时代移动数据的飞速发展。移动应用不停地产生大量信息，比如用户行为的信息（包括对话开始、事件发生、事务处理等），然后设备生成数据（崩溃数据、应用日志、位置数据、网络日志等）。这些数据的意义在于它们给大数据提供了源源不断的信息源去识别和分析手机用户一天的所见所闻。
不得不说，移动大数据时代是应运而生。而为了收集智能手机的数据，就不得不面临数据收集、分析和运行的挑战。毫无疑问，能够利用移动数据的企业和移动设备开发者在市场竞争中更有竞争力和业务优势。因为他们可以在一开始就准确地识别出影响用户行为的因素，有效地将客户需求分级，从而能够既有创造力又有效率地实现客户需求。
而在大数据实时分析的竞争中能否决胜的关键是内存数据库。内存数据库保证了大数据的动态分析——用指数级的速度处理以喷发状态产生的大量数据，然后及时产生结果。内存数据库能为以不同速度为移动设备进行实时和动态的内存数据处理，还可以导入其他数据来源例如汽车和家庭系统的数据。
大数据的分布式处理能够在计算机上实现跨集群操作，扩展到成千上万种设备上，比如Hadoop就用分布式处理方式完成了多项任务。然而对于这个高速运转、信息不停喷发的移动时代来说，分散处理并不是最有效最经济的方式。内存数据库的产生无疑给企业提供了利用实时数据的新工具：尽可能快地在数据产生之初就进行分析，发现其趋势并更快地做出反应，实现降低服务成本和提高收益的目标。那些企业级的流式数据库，比如StreamBase和KDB，包括CEPs和混合式，内存数据库开始利用新的算法和可视化技术来填充实时处理技术的缺口。移动大数据的提供者正在试图将内存数据库、动态处理技术、算法与可视化技术融为一体，让企业能够运用移动大数据，让它成为一种业务驱动力。
移动应用团队更能理解同步分析数据的重要性。为了留住用户，开发者要能够预见误差，了解误差对用户行为的影响，衡量新产品的效益，识别用户的参与趋势，检测客户端，这样才能赶在问题暴露在消极用户面前之前消灭它。
下面是我们观察到的移动大数据的四个发展趋势:
1. 事务处理最重要
“移动”最关键的就是交互活动和对其的监控。用户选择应用是出于不同的目的：娱乐、购物、学习、分享等；而一旦有任何因素干扰或者减慢他们实现目的的体验过程，用户很容易就会产生消极情绪。利用应用软件监控事务处理，让企业能对用户体验进行评估和回应，尽量避免用户卸载软件或者给出差评。如今对事务性数据和功能性数据的监控都很重要，也不能没有一个适应移动发展时代的战略了。
2. 三驾马车，三个“V”
Business Insider的最新报道指出，大数据有三个特点：大量（volume）、多样（variety）、高速（velocity），我们把它们概括成三个“V”。数据本身的产生非常快，而且形式多样，大小不一，数量还很大。更别提移动数据了，数量都是成倍地增长。而Cisco最近的报告表明，有数以百万计的人只通过移动设备连接互联网，很明显，这些设备产生了大量的数据。Kash Rangan说，有很多互动被忽略了没有得到分析，而这些就是被忽视的机会。更有趣的是，数据的多样性恰恰是由移动设备造成的。从用户跟踪到崩溃报告，有各种各样五花八门详细的应用数据，包括商业贸易、情感反应、心跳测量、住宿记录，甚至包括风象报告。移动应用越来越多地影响了人们的生活方式，结果是数据增长的速度也在不断上升。只要想想一个手机用户比如你我每天都被手机牢牢套住的情况就可以理解了。
3. 测度是关键
面对大数据用户的一个挑战是考虑经营的影响因素。如果定位不好、收益不好，大数据可能反而会成为一种牵绊。如何鉴别哪种信息能够帮助更好地进行经营决策，而哪种信息却毫无用处呢？在企业投身移动数据的热潮之前，必须要弄清楚他们的关键度量指标是什么，不然就会被困在一堆派不上用场的数据里，进退两难。
4. 先监控，再提问
这听来好像跟我们的直觉不一样，但实际上企业都应该采用这种策略，先对应用进行监控并收集数据，然后回答关键的业务问题，再去探索从数据里发现的新的发展机会。去了解应用发展的情况是能否驾驭大数据的决定性的一步。在基本了解以后，企业和开发者们就可以深入研究关键性因素了。移动大数据提供者也让各种规模的公司有了让移动数据为他们所用的能力，无论是独立经营者还是大企业都是一样。现在，内存数据库已经有了，移动大数据提供者们又开始为下一个目标努力：通过最大化地提升数据的收集和传输效率来优化移动方面的东西，同时关注新的挑战，例如电池消耗、3G数据使用、连接速度慢、隐私问题和局部存储器的问题，还要扩展通信量并控制可预见的通信量激增。这场竞赛的关键已经不再是谁的移动设备革新速度快，而是谁对移动设备所产生数据的反应速度更快。
以上是小编为大家分享的关于大数据时代:移动数据能为我们带来什么的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
‘陆’ 这次被美国“科技霸凌”的中国数据库《SQL9075 2018 流数据库》国际技术标准究竟强在哪里
长期以来，中国一直被三大“卡脖子”技术束缚——“芯片、操作系统、数据库”。
芯片，自不用说，华为的苦我们都懂的；操作系统，我们刚刚实现了从0到1的过程，路漫漫其修远；而数据库作大众看不见摸不到的技术支撑，很多人不太理解其重要性。在这里，简单科普一下：数据库是上述三大核心技术的核心基础中台、基础核心软件，被称为软件的灵魂、是关键技术皇冠上的明珠，但中国恰恰在该领域的对外技术依赖性最高，这对于大国崛起就很尴尬了，相当于，打开紧箍咒的经我们不会念…
因此，中国在数据库技术领域已经蓄力已久，五年前我们开始了国际标准的研发工作，经过中国专家组五年来的潜心精研、砥砺攻坚，终于在2019年基本明确了在数据库技术标准上已取得突破性进展：由中国主导形成标准的《SQL9075 2018 流数据》在2020年只要顺利通过审议，便可在全球发布、推广及适用。同时，《AI-in-Database 库内人工智能》提案确认由中国主导形成国际标准，正式进入国际标准的撰写及确定阶段。
‘柒’ 数据库是记录式文件,还是流式文件
对，是记录式的
‘捌’ 流式计算与批量计算有什么区别
大数据的计算模式主要分为批量计算(batch computing)、流式计算(stream computing)、交互计算(interactive computing)、图计算(graph computing)等。其中，流式计算和批量计算是两种主要的大数据计算模式，分别适用于不同的大数据应用场景。
流数据（或数据流）是指在时间分布和数量上无限的一系列动态数据集合体，数据的价值随着时间的流逝而降低，因此必须实时计算给出秒级响应。流式计算，顾名思义，就是对数据流进行处理，是实时计算。
批量计算则统一收集数据，存储到数据库中，然后对数据进行批量处理的数据计算方式。主要体现在以下几个方面：
1、数据时效性不同：流式计算实时、低延迟， 批量计算非实时、高延迟。
2、数据特征不同：流式计算的数据一般是动态的、没有边界的，而批处理的数据一般则是静态数据。
3、应用场景不同：流式计算应用在实时场景，时效性要求比较高的场景，如实时推荐、业务监控...批量计算一般说批处理，应用在实时性要求不高、离线计算的场景下，数据分析、离线报表等。
4、运行方式不同，流式计算的任务持续进行的，批量计算的任务则一次性完成。
‘玖’ 10亿级流数据交互查询，为什么抛弃mysql选择voltdb
10亿级流数据交互查询，为什么抛弃mysql选择voltdb
作者 谭正海、武毅 发布于 2016年8月18日 | 被首富的“一个亿”刷屏？不如定个小目标，先把握住QCon上海的优惠吧！讨论
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大数据时代，随着数据量的爆炸式增长，对于数据的处理速度要求也越来越高，以往基于MySQL的数据处理方案已无法满足大吞吐、低延迟的写入和高速查询的场景；百分点总结出了一套完整的解决方案，本文就带你一同了解VoltDB在流数据交互查询的应用实践。
流式数据交互查询场景
在百分点，每天有10亿条记录产生，针对这些大量实时产生的数据，不仅要做到实时写入，类似推荐调优、数据验证等查询要在秒级响应。有简单的单条验证，也有几个小时或一天的聚合计算，也有基于几千万/几亿数据表间的联合聚合查询。例如如下SQL查询：
对于前期的MySQL方案，虽然已经根据一定规则做了人工的分库，但是对于上面SQL中的表Event落在单机上的数据量达到几千万，Result表也近千万，在这样的大表之间进行复杂的联合聚合查询，MySQL查下来要花费30分钟左右，甚至更长，或是没响应了。
因此在针对同时要求大吞吐、低延迟的写入和高速查询的场景下，基于MySQL的现存方案完全无法实现。在不放弃SQL语句的便利基础上，经历过多种选型和方案调研，最终选择了VoltDB来解决此类问题。
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如上图，线上的全量流量，通过Streaming总线同时到达VoltDB和离线Hive表。不同的是，数据写入VoltDB使用实时方式，写入Hive使用批量方式。新的数据要求在极短的延迟内马上写入VoltDB待查询；批量写入Hive的数据也可以做到小时级以内刷写到对应分区。
VoltDB简介
VoltDB是一种开源的极速的内存关系型数据库，由Ingres和Postgres联合创始人Mike Stonebraker带领开发的NewSQL，提供社区版本和商业版本。VoltDB采用shard-nothing架构，既获得了NoSQL的良好可扩展性以及高吞吐量数据处理，又没有放弃传统关系型数据库的事务支持---ACID。
一般VoltDB数据库集群由大量的站点(分区)组成，分散在多台机器上，数据的存储与处理都是分布在各个站点的，架构图如下所示：
如上图，集群有3个节点、每个节点1个站点构成。因此图中的表都只分成3个区，当然也可以分成更多的区，那么一张表在单个节点上则存在多个分区。
具体在使用上涉及以下几个概念：
客户端可以连接集群中任意一个节点，集群中所有节点是对等的，采用的也是水平分区的方式；
每张表指定一个字段作为分区键，VoltDB使用该键采用哈希算法方式分布表数据到各个分区。事实上VoltDB中存在两种类型的表，一种是分区表，还有一种叫做”Replicated table”。”Replicated表”在每个节点存储的不是某张表的部分数据，而是全部数据，适用于小数据量的表。
这里我们主要看重分区表，分区表的分区字段的选择很重要，应该尽量选择使数据分散均匀的字段。
VoltDB支持的客户端语言或接口：
C++
C#
Erlang
Go
Java
Python
Node.js
JDBC 驱动接口
HTTPJSON 接口 (这意味着所有能实现http请求语言，都能编写VoltDB的客户端程序，且非常直观)