数据类型
结构化数据:能够用数据或统一的结构加以表示,人们称之为结构化数据,如数字、符号。传统的关系数据模型,行数据,存储于数据库,可用二维表结构表示。
半结构化数据:所谓半结构化数据,就是介于完全结构化数据(如关系型数据库,面向对象数据库中的数据)和完全无结构的数据(如声音、图像文件等)之间的数据,XML、HTML文档就属于半结构化数据。它一般是自描述的,数据的结构和内容混在一起,没有明显的区分。
非结构化数据:
非结构化数据库是指其字段长度可变,并且每隔字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库,用它不仅可以处理结构化数据(如数字、符号等信息)而且更适合处理非结构化数据(全文文本,图像,声音,影视,超媒体等信息)。
认知大数据
想要系统的认知大数据,必须要全面而细致的分解它,着手从三个层面来展开:
第一层面是理论,理论是认知的必经途径,也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描述和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技术,技术室大数据价值体现的手段和前进的技术。在这里分别从云计算, 分布式处理技术,存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集,处理,存储到形成结构的整个过程。
第三层面是实践,实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据,企业的大数据和个人的大数据等方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
1.交易数据(TRANSACTION DATA)
大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化买卖数据,这样就能够对更广泛的买卖数据类型进行剖析,不仅仅包含POS或电子商务购物数据,还包含行为买卖数据,例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。
2.人为数据(HUMAN-GENERATED DATA)
非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频,以及经过博客、维基,尤其是交际媒体产生的数据流。这些数据为运用文本剖析功用进行剖析供给了丰富的数据源泉。
3.移动数据(MOBILE DATA)
能够上网的智能手机和平板越来越遍及。这些移动设备上的App都能够追踪和交流很多事情,从App内的买卖数据(如搜索产品的记录事情)到个人信息材料或状况陈述事情(如地址改变即陈述一个新的地理编码)。
4.机器和传感器数据(MACHINE AND SENSOR DATA)
这包含功用设备创建或生成的数据,例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备能够配置为与互联网络中的其他节点通信,还能够自意向中央服务器传输数据,这样就能够对数据进行剖析。
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SQL 用于各种数据库的数据类型:
一、MySQL 数据类型:
在 MySQL 中,有三种主要的类型:Text(文本)、Number(数字)和 Date/Time(日期/时间)类型。
1、Text 类型。
2、Number 类型。这些整数类型拥有额外的选项 UNSIGNED。通常,整数可以是负数或正数。如果添加 UNSIGNED 属性,那么范围将从 0 开始,而不是某个负数。
3、Date 类型。
即便 DATETIME 和 TIMESTAMP 返回相同的格式,它们的工作方式很不同。在 INSERT 或 UPDATE 查询中,TIMESTAMP 自动把自身设置为当前的日期和时间。
TIMESTAMP 也接受不同的格式,比如 YYYYMMDDHHMMSS、YYMMDDHHMMSS、YYYYMMDD 或 YYMMDD。
二、SQL Server 数据类型:
1、String 类型。
2、Number 类型。
3、Date 类型。
4、其他数据类型。
扩展资料:
Microsoft Access的数据类型:
参考资料:
百度百科--SQL数据类型
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