一、NoSQL数据库简介

Web10的时代，数据访问量很有限，用一夫当关的高性能的单点服务器可以解决大部分问题。

随着Web20的时代的到来，用户访问量大幅度提升，同时产生了大量的用户数据。加上后来的智能移动设备的普及，所有的互联网平台都面临了巨大的性能挑战。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，泛指非关系型的数据库。

NoSQL 不依赖业务逻辑方式存储，而以简单的key-value模式存储。因此大大的增加了数据库的扩展能力。

Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式数据库 列式数据库 Hbase Hbase

HBase是Hadoop项目中的数据库。它用于需要对大量的数据进行随机、实时的读写 *** 作的场景中。

HBase的目标就是处理数据量非常庞大的表，可以用普通的计算机处理超过10亿行数据，还可处理有数百万列元素的数据表。

Cassandra Cassandra

Apache Cassandra是一款免费的开源NoSQL数据库，其设计目的在于管理由大量商用服务器构建起来的庞大集群上的海量数据集(数据量通常达到PB级别)。在众多显著特性当中，Cassandra最为卓越的长处是对写入及读取 *** 作进行规模调整，而且其不强调主集群的设计思路能够以相对直观的方式简化各集群的创建与扩展流程。

主要应用：社会关系，公共交通网络，地图及网络拓谱(n(n-1)/2)

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目前，趋势中心对如何应对分析挑战的关注力度并不亚于他们考虑在新商业视角中如何充分利用机遇的力度。例如，随着越来越多的公司开始不得不面对海量数据以及考虑如何利用这些数据，管理与分析大型不同数据集的技术开始出现。提前分析成本与性能趋势意味着公司能够提出比以前更为复杂的问题，提供更为有用的信息以帮助他们运营业务。

    在采访中，首席信息官们总结出了5大影响他们进行分析的IT趋势。它们分别为：大数据的增长、快速处理技术、IT商品的成本下降、移动设备的普及和社交媒体的增长。

    1 大数据

    大数据指非常庞大的数据集，尤其是那些没有被整齐的组织起来无法适应传统数据仓库的数据集。网络蜘蛛数据、社交媒体反馈和服务器日志，以及来自供应链、行业、周边环境与监视传感器的数据都使得公司的数据变得比以往越来越复杂。

    尽管并不是每个公司都需要处理大型、非结构型数据集的技术。Verisk Analytics公司首席信息官Perry Rotella认为所有的首席信息官都应当关注大数据分析工具。Verisk帮助金融公司评估风险，与保险公司共同防范保险诈骗，其在2010年的营收超过了10亿美元。

    Rotella认为，技术领导者对此应当采取的态度是，数据越多越好，欢迎数据的大幅增长。Rotella的工作是预先寻找事物间的联系与模型。

    HMS公司首席信息官Cynthia Nustad认为，大数据呈现为一种“爆炸性”增长趋势。HMS公司的业务包括帮助控制联邦医疗保险（Medicare）和医疗补助（Medicaid）项目成本和私有云服务。其客户包括40多个州的健康与人类服务项目和130多个医疗补助管理计划。HMS通过阻止错误支付在2010年帮助其客户挽回了18亿美元的损失，节约了数十亿美元。Nustad称：“我们正在收集并追踪大量素材，包括结构性与非结构性数据，因为你并不是总是知道你将在其中寻找什么东西。”

    大数据技术中谈论最多的一项技术是Hadoop。该技术为开源分布式数据处理平台，最初是为编辑网络搜索索引等任务开发的。Hadoop为多个“非关系型（NoSQL）”技术（其包括CouchDB 和 MongoDB）中的一种，其通过特殊的方式组织网络级数据。

    Hadoop可将数据的子集合分配给成百上千台服务器的处理，每台服务器汇报的结果都将被一个主作业调度程序整理，因此其具有处理拍字节级数据的能力。Hadoop既能够用于分析前的数据准备，也能够作为一种分析工具。没有数千台空闲服务器的公司可以从亚马逊等云厂商那里购买Hadoop实例的按需访问。

    Nustad称，尽管并不是为了其大型的联邦医疗保险和医疗补助索赔数据库，但是HMS正在探索NoSQL技术的使用。其包括了结构性数据，并且能够被传统的数据仓库技术所处理。她称，在回答什么样的关系型技术是经实践证明最好用的解决方案时，从传统关系型数据库管理出发是并不明智。不过，Nustad认为Hadoop正在防止欺诈与浪费分析上发挥着重要作用，并且具备分析以各种格式上报的病人看病记录的潜力。

    在采访中，那些体验过Hadoop的受访首席信息官们，包括Rotella和Shopzilla 公司首席信息官Jody Mulkey在内都在将数据服务作为公司一项业务的公司中任职。

    Mulkey称：“我们正在使用Hadoop做那些以往使用数据仓库做的事情。更重要的是，我们获得了以前从未用过的切实有用的分析技术。”例如，作为一家比较购买网站，Shopzilla每天会积累数太字节的数据。他称：“以前，我们必须要对数据进行采样并对数据进行归类。在处理海量数据时，这一工作量非常繁重。”自从采用了Hadoop，Shopzilla能够分析原始数据，跳过许多中间环节。

    Good Samaritan医院是一家位于印第安纳州西南的社区医院，其处于另一种类型。该医院的首席信息官Chuck Christian称：“我们并没有我认为是大数据的东西。”尽管如此，管理规定要求促使其存储整如庞大的电子医疗记录等全新的数据类型。他称，这无疑要求他们要能够从数据中收集医疗保健品质信息。不过，这可能将在地区或国家医疗保健协会中实现，而不是在他们这种单个医院中实现。因此，Christian未必会对这种新技术进行投资。

    Island One Resorts公司首席信息官John Ternent称，其所面临的分析挑战取决于大数据中的“大”还是“数据”。不过，目前他正在谨慎地考虑在云上使用Hadoop实例，以作为一种经济的方式分析复杂的抵押贷款组合。目前公司正在管理着佛罗里达州内的8处分时度假村。他称：“这种解决方案有可能解决我们目前正遇到的实际问题。”

    2商业分析速度加快

    肯塔基大学首席信息官Vince Kellen认为，大数据技术只是快速分析这一大趋势中的一个元素。他称：“我们期待的是一种更为先进的海量数据分析方法。”与更为快速地分析数据相比，数据的大小并不重要，“因为你想让这一过程快速完成”。

    由于目前的计算能够在内存中处理更多的数据，因此与在硬盘中搜索数据相比，其计算出结果的速度要更快。即使你仅处理数G数据，但情况依然与此。

    尽管经过数十年的发展，通过缓存频繁访问的数据，数据库性能提升了许多。在加载整个大型数据集至服务器或服务器集群的内存时，这一技术变得更加实用，此时硬盘只是作为备份。由于从旋转的磁盘中检索数据是一个机械过程，因此与在内存中处理数据相比，其速度要慢许多。

    Rotella称，他现在几秒中进行的分析在五年前需要花上一个晚上。Rotella的公司主要是对大型数据集进行前瞻性分析，这经常涉及查询、寻找模型、下次查询前的调整。在分析速度方面，查询完成时间非常重要。他称：“以前，运行时间比建模时间要长，但是现在建模时间要比运行时间长。”

    列式数据库服务器改变了关系型数据库的传统行与列结构，解决了另一些性能需求。查询仅访问有用的列，而不是读取整个记录和选取可选列，这极大地提高了组织或测量关键列的应用的性能。

    Ternent警告称，列式数据库的性能优势需要配合正确的应用和查询设计。他称：“为了进行区别，你必须以适当的方式问它适当的问题。”此此同时，他还指出，列式数据库实际上仅对处理超过500G字节数据的应用有意义。他称：“在让列式数据库发挥作用之前，你必须收集一规模的数据，因为它依赖一定水平的重复提升效率。”

    保险与金融服务巨头John Hancock公司的首席信息官Allan Hackney称，为了提高分析性能，硬件也需要进行提升，如增加GPU芯片，其与游戏系统中用到的图形处理器相同。他称：“可视化需用到的计算方法与统计分析中用到的计算方法非常相似。与普通的PC和服务器处理器相比，图形处理器的计算速度要快数百倍。我们的分析人员非常喜欢这一设备。”

以上是小编为大家分享的关于五大商业分析技术趋势及使用方式(1)的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

目前流行的 DBMS（Database Management System，数据库管理系统）包括：

1 关系型数据库管理系统（RDBMS）：这是一种按照行和列的方式来存储和管理数据的 DBMS。常见的关系型 DBMS 有：

- Oracle

- MySQL

- Microsoft SQL Server

- PostgreSQL

- IBM DB2

- SQLite

2 非关系型数据库管理系统（NoSQL）：这是一种针对大数据、高并发、高可扩展性等方面设计的数据库。它们采用的数据模型不同于传统的关系型数据库的模型。常见的 NoSQL DBMS 有：

- MongoDB

- Couchbase

- Cassandra

- Redis

- HBase

3 新型数据库管理系统：这是一些全新的数据库管理系统，它们采用了一些新的数据库架构和技术，包括图形数据库、列式数据库、内存数据库等。常见的新型 DBMS 有：

- Neo4j

- Vertica

- Google Bigtable

- Apache Ignite

- SAP HANA

不同的 DBMS 适用于不同的应用场景。在选择 DBMS 时，需要根据具体的需求和应用场景进行评估和选择。例如，如果需要处理大容量、高速读写的数据，则 NoSQL 数据库可能更适合；而如果需要具有严格事务控制、复杂查询的应用，则关系型数据库可能更适合。

针对百T级别的实时数据，一些适合的数据库包括：

1 Apache Cassandra：Cassandra是一个开源的分布式NoSQL数据库，可以实现水平扩展，支持百T级别的数据存储和读取，并且具备高可用性和高性能。

2 Apache HBase：HBase是一个分布式的NoSQL数据库，特别适合存储大规模的结构化数据，并且可以提供实时读写 *** 作。它可以与Hadoop生态系统中的其他组件（如Hadoop、Hive和Pig）集成，支持海量数据的处理和分析。

3 MongoDB：MongoDB是一个基于文档的NoSQL数据库，支持高性能、高可用性和高扩展性，并且可以实现水平扩展。它还具有灵活的数据模型和强大的查询能力，适用于大规模的数据存储和处理。

4 Apache Druid：Druid是一个开源的分布式实时数据存储和查询系统，可以支持百T级别的数据存储和实时查询。它主要用于OLAP（在线分析处理）场景，可以提供快速的数据分析和查询功能。

需要注意的是，选择数据库时需要考虑到数据的类型、数据量、性能要求、数据一致性、容错性等因素，结合具体需求进行选择。

前言

信息泛滥并没有减弱的趋势 人们被来自电视 Internet和塞满邮箱的广告等各种各样的信息所淹没 令人遗憾的是 随着信息数量的增长 信息的质量却在急剧下降 图书被期刊和杂志取代 然后被报纸 Web页面 博客取代 最终又被推特（eet）取代 信息量变得越来越庞大 也变得越来越不可信赖 更糟糕的是 在Internet时代数据永远不会真正消失 它不停地累积 隐藏在各种文件 日志和数据库中 根据Google的前CEO Eric Schmidt的说法 现在人类在两天之内创造的数据量就相当于自从出现书写记录到 年（或者任何一年）所创造的数据 即现在只需要两天就会创造出大约 EB（即 亿GB）的数据 这一步伐还在不停地加速

当以电子化方式存储数据变成现实之后 它也带来了自己的规则 要理解数据的含义 人们必须去学习相应的语言 关系数据库理论为人们带来了对电子化数据的掌控能力 它采用结构化查询语言（Structured Query Language SQL）来处理数据 到目前为止 关系数据库获取了巨大的成功

自从 世纪 年代第一次提出关系数据库以来 关系数据库和SQL已经取得了长足的进步 关系数据库和SQL中包含的那些概念对于初学者来说可能并不直观 本书将为读者抽丝剥茧 使读者理解SQL背后的原理 既让读者了解SQL的强大功能 也了解它存在的局限

读者对象

本书从入门知识开始介绍 读者无须具备SQL或关系数据库的预备知识 本书将带领读者走入SQL的发现之旅 读者将亲自创建示例数据库 它不仅结合了本书中所介绍的SQL概念 还将通过几次反复重构引入数据建模 查询调整和优化的概念 本书还介绍了一些适用于每一种SQL的最佳实践

本书适合于准备学习关系数据库程序设计的计算机程序员 也适合那些希望从数据库中释放更强大威力的商业用户 SQL是关系数据库世界的通用语言 每一个对学习SQL这门强大语言感兴趣的人都适合阅读本书

先前已具有一定数据库使用经验的读者可以略过前两章 直接跳到更高级的内容 当然也可以复习一下这两章中介绍的重要原则

内容提要

本书介绍了当前已发布的SQL标准SQL: 把最主要的精力放在了SQL语言实际的运用上 强调了不同SQL实现之间存在的差异 本书介绍了很多示例 在这些示例中使用了最新版本的现代数据库系统对SQL的具体实现 这些数据库要么是可以免费下载的Express版本 要么是免费的开源软件 另外 本书还介绍了目前最流行的桌面型数据库软件Microsoft Access和OpenOffice 本书中介绍的数据库包括

IBM UDB

Oracle g

Microsoft SQL Server / /

MySQL /

PostgreSQL

Microsoft Access /

带有嵌入式 HSQLDB的OpenOffice BASE

本书结构

本书从整体着眼 向读者介绍了关系数据库的一般概念 特别是SQL中的概念 通过一个反复重构数据库的过程 循序渐进地向读者介绍了数据库的各种知识 在这一过程中 对于开始时介绍的每一个概念 随后都进行了更详细的分析 从而启发读者理解这些概念背后的关联性

第 章简要地介绍了SQL及其背后的关系理论 这一章只是浮光掠影般地介绍了数据库最基本的概念 后面的各章都在此基础上展开 该章介绍了数据与信息的区别 一些基本的原理还需要在后面章节中进一步解释 这一章还对本书中所使用的关系数据库管理系统（RDBMS）进行了一个概述

第 章对这些概念进行了更深入的介绍 根据关系模型的分析 应该将无组织的数据结构化 使之符合关系模型的要求 即将 冰箱磁铁 模式转换为 斗柜 模式 然后再将其转换为关系数据库中实际的表

第 章进一步介绍了关系模型 初步介绍了数据库的基本设计和规范化的基本过程 这一章还介绍了一些对规范化数据执行查询的SQL工具 此外 该章还介绍了动态SQL

SQL是一种基于集合的语言 这使得它既有强大的功能 也存在一定的局限 第 章讨论了最流行的过程化扩展（例如Oracle的PL/SQL和Microsoft的Transact SQL） 这一章还介绍了SQL函数 SQL函数可以作为一种补充手段 以弥补在处理基于记录的逻辑时SQL存在的固有不足

第 章介绍了聚合数据 总结了这种方式的威力和局限 该章将前面章节中介绍过的SQL聚合函数提高到了一个新的层次 演示了如何使用SQL来获取数据的聚合值

第 章介绍了子查询 当数据集是交错的 查询数据需要依靠多层次的数据筛选时 可以将一个查询作为另一个查询的筛选条件 可以调整SQL语句 用JOIN代替子查询 这是贯穿本书的主题之一

SQL的强大功能在于处理存储在多个关系表中的数据 第 章介绍了SQL如何在单个数据集中联合这些关系表的数据

本书介绍的是基本的SQL概念 打开了进一步学习SQL的大门 第 章是SQL发现之旅的下一站 它介绍了进一步学习SQL时应该考虑的问题

第 章介绍了性能优化技术 描述了在优化查询和数据库环境时常用的方法和最佳实践 第 章讨论了多用户环境中关系数据库的工作原理 介绍了SQL中实现的处理并发数据访问的机制

SQL所有的 *** 作都与结构和顺序有关 毕竟它是结构化查询语言 真实的数据可以是各种规模和结构 第 章介绍了SQL如何处理半结构化数据（XML文档） 非结构化数据（文本文件）和二进制数据（例如和声音）

第 章简要地讨论了数据库领域的最新发展 例如列式数据库 NoSQL数据库 对象数据库和面向服务的架构（SOA） 以及它们与SQL的关系

对于本书所讨论的每一种数据库 附录A按部就班地描述了安装示例数据库Library的过程 以及如何使用特定的指令生成Library数据库的初始数据 可以从本书支持网站上下载到这些SQL脚本

对于本书介绍的关系数据库软件包 附录B提供了一个详细的安装步骤

附录C描述了每一种数据库所提供的工具 使用这些工具可以访问 创建数据库对象 *** 纵存储在表中的数据

附录D介绍了开源项目SQuirreL Universal SQL Client 可以通过Java Database Connectivity（JDBC）接口 使用SQuirreL Universal SQL Client来访问各种数据库 该附录详细地介绍了如何安装和配置该软件

学习本书的条件

为了充分利用本书 建议下载和安装本书中使用的关系数据库软件 这些软件绝大多数都是免费的 或者具有免费的试用版 可以按照附录B中介绍的步骤来安装这些软件

支持网站和代码

在学习每一章时 建议下载相应的SQL脚本 创建并生成数据库 可以从 wrox 或者 agilitator 下载到本书的代码 在支持网站中 可以使用搜索框来查找指定名称的图书 在找到指定的图书之后 单击Download Code链接就可以访问允许下载的文件 可以通过>

设：按照题意设出未知数．一般地，所设的未知数为工人人数分配；

列：列式表示两类产品生产总量；

求：求出配套关系中出示的具体数据的最小公倍数；

等：根据最小公倍数与产品配套关系，分配相乘，写出等式。

扩展资料：

方程一定是等式，但等式不一定是方程。

例子：a+b=13 符合等式，有未知数。这个是等式，也是方程。

1+1=2 ，100×100=10000。这两个式子符合等式，但没有未知数，所以都不是方程。

在定义中，方程一定是等式，但是等式可以有其他的，比如上面举的1+1=2，100×100=10000，都是等式，显然等式的范围大一点。

参考资料来源：百度百科-方程

非关系型数据库严格上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合，可以是文档或者键值对等。当初我在黑马程序员培训时候就学过。

优点：

1、格式灵活：存储数据的格式可以是key,value形式、文档形式、形式等等，文档形式、形式等等，使用灵活，应用场景广泛，而关系型数据库则只支持基础类型。

2、速度快：nosql可以使用硬盘或者随机存储器作为载体，而关系型数据库只能使用硬盘；

3、高扩展性；

4、成本低：nosql数据库部署简单，基本都是开源软件。

缺点：

1、不提供sql支持，学习和使用成本较高；

2、无事务处理；

3、数据结构相对复杂，复杂查询方面稍欠。

非关系型数据库的分类和比较：

1、文档型

2、key-value型

3、列式数据库

4、图形数据库

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