LBS数据库的架构是怎样的

架构的话有很多尝试，传统的Oracle和 Postgre用的比较广泛, 很多架构在此基础上同时应用 NoSQL。因为大多数LBS并不涉及更复杂的空间数据存储，例如多边形或者三维数据，因此，大多数generic的数据库架构都可以应用。但是，从产品核心的设计以及发展来看，如果像FourSquare(4SQ)进行数据挖掘并提供收费的数据分析服务，那么基于空间的利用文件数据结构，以空间POI为基础的NoSQL，是比较好的选择。除了其他人介绍的很多LBS，比如街旁和4SQ，应用的Mongo DB， 还有Couch DB, 根据之前来讲课的澳洲政府的一个大型空间数据库项目(集成了多种现有的空间数据库)的构架师介绍，这个项目应用了Couch DB。虽然理论上Graphic的NoSQL对于存储空间数据也有很大优势，但是毕竟相对不成熟，所以实际应用中的NoSQL还是以doc结构的Mongo和Couch为主。

如何提高命中率关键是对存储的空间数据认识程度和对用户query的类型的统计分析，并在此基础上开发出适合的算法，建立缓存或者对传统的空间索引进行组合，例如应用一些refine-filter策略。空间数据的索引与传统的索引不同，但是又部分基于传统索引的基础之上的。这里只介绍一些简单的空间索引入门算法，最后简单谈一下缓存建立的策略。

对比，是可以理解的；但是要有特定的场景。通常来说，要有至少10年以上的开发和技术领域经验才能成为一个入门级的架构师。而数据库管理员，则不需要掌握那么多复杂的知识。一个是架构设计，一个是做数据管理，这本身没什么可比性。前者比后者的复杂度要多的多：设计，和根据别人设计好的东西去管理，肯定不是一个档次的。

数据库数据集合顾名思义库存储地方嘛即存放大量数据地方而往数据库里放数据或者访问数据库里数据方式数据结构内容了

数据库相当于容器数据结构相当于往容器里放东西方式和取东西方式没有数据结构容器里东西(数据)会杂乱无章取出来也麻烦

1、数据存储层

数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。

Access2003、Access07等，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力；

SQL Server2005或更高版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了；

DB2，Oracle数据库都是大型数据库，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台；

BI级别，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。Data Warehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现，BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。

2、报表/BI层

企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。过去传统报表大多解决的是展现问题，如今像帆软报表FineReport也会和其他应用交叉，做数据分析报表，通过接口开放功能、填报、决策报表功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。

Tableau、Qlikview、FineBI这类BI工具，可分在报表层也可分为数据展现层，涵盖了数据整合、数据分析和数据展现。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件，可作为可视化数据分析软件，可常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言，可视化Tableau更优，但FineBI又有另一种身份——商业智能，所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。

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