大数据用什么数据库

大数据肯定用云数据库啦，可以了解一下阿里云云数据库。

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近几年，大数据的概念逐渐深入人心，大数据的趋势越来越火爆。但是，大数据到底是个啥？怎么样才能玩好大数据呢？

大数据的基本含义就是海量数据，麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

数字经济的要素之一就是大数据资源，现在大家聊得最多的大数据是基于已经存在的大数据的应用开发。

如今，大数据技术已应用在各行各业。小麦举个例子，讲述一下最贴近我们生活的民生服务是如何运用大数据。

最近电视新闻提及到的“一网统管”精准救助场景，传统的救助方式往往通过困难家庭申请、审核、审批等多项程序，遇到需要跨部门、跨层级、跨街区协调解决的个案，还需要召开各级协调会的形式协商解决。

现在通过“精准救助”的方式，民政部门在平时的摸排中了解情况，将相关信息录入到“一网统管”数据中心，再根据数据模型识别出需要协助的家庭，随后形成走访工单派发给社工对其进行帮扶，从而提升救助的效率，做到雪中送炭。

在数字化政府改造之前，每个部门只掌握各自分管的数据，形成“信息孤岛”；有了大数据分析平台后，所有的数据信息，便打通了“任督二脉”。

政府可以充分利用大数据技术打造“一网统管”精准救助场景，极大提升了社会救助的科学性和精准性，让城市变得更加温暖。

大数据或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

大数据是什么？在很多人的眼里大数据可能是一个很模糊的概念，

但是，在日常生活中大数据有离我们很近，我们无时无刻不再享受着大数据所给我们带来的便利，个性化，人性化。

全面的了解大数据我们应该从四个方面简单了解。

定义，结构特点，

我们身边有哪些大数据，大数据带来了什么，

这四个方面了解。

那么“大数据”到底是什么呢？

在麦肯锡全球研究所给出的定义中指出：大数据即是一种规模大到在获取，存储，管理，分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。简单而言大数据是数据多到爆表。大数据的单位一般以PB衡量。那么PB是多大呢？1GB=1024MB，1PB=1024GB才足以称为大数据。

其次，大数据具有什么样的特点和结构呢？

大数据从整体上看分为四个特点，第一，大量。

衡量单位PB级别，存储内容多。

第二，高速。

大数据需要在获取速度和分析速度上要及时迅速。保证在短时间内更多的人接收到信息。

第二，多样。

数据的来源是各种渠道上获取的，有文本数据，数据，视频数据等。因此数据是多种多样的。

第三，价值。

大数据不仅仅拥有本身的信息价值，还拥有商业价值。

大数据在结构上还分为：结构化，半结构化，非结构化。结构化简单来讲是数据库，是由二维表来逻辑表达和实现的数据。非结构化即数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型。由人类产生的数据大部分是非结构化数据。

那我们身边有哪些东西是大数据呢？

在生产生活中常见的有电信数据：通话数据、短信数据、手机浏览数据。银行数据，微信聊天数据等。

随着全球各大 科技 巨头的竞相加入，开源软件技术已经活跃在各个信息技术领域当中。其中，大数据生态成为开源技术的直接受益者。开源技术适用于庞杂的数据管理系统，带来敏捷、高效、可扩展以及可自控的管理能力，并帮助企业降低IT建设及维护成本。2018年双11当天，阿里云原生数据库PolarDB轻松应对了0点0分0秒瞬时提升122倍的数据洪峰。Netflix也采用自研开源架构Metacat将海量数据集合成一个“单一”的数据仓库，大幅提升管理能效。

当前，我国有越来越多的企业、人才加入到开源社区，贡献力也“后来居上”，共同推进开源项目、开源生态的繁荣和可持续发展。

大数据生态成为开源技术重大“受益者”

近年来，在互联网服务、多媒体以及科学研究等多个领域，都可见到大数据的身影。在大数据时代，不断增长的数据量、快速处理数据的需求以及数据类型、结构和来源的多样性给数据库敏捷、高效、可扩展性以及个性化管理带来了全新挑战。

开源技术赋能了大数据生态的高质量发展。赛迪智库信息化和软件服务业所博士蒲松涛表示，经过了数十年的发展，开源软件和开源工具已经应用到了大数据产业发展的各个环节，基于开源软件，企业可以快速构建大数据应用平台，提供丰富的大数据开发和应用工具。

当前，几乎各种规模的企业都在使用开源软件和工具做大数据处理和基于数据的预测分析。开源界也涌现出了Hadoop、OpenStack、OpenShift、Mapreduce、docker等引领行业技术创新方向的重量级开源项目。

华泰人寿基于OpenShift架构打造易于管理的新IT系统，以提升企业竞争力，实现业务数字化转型。在基础设施上，引入红帽OpenShift容器云解决方案和红帽Ceph分布式存储。通过将保险业务上docker云，实现华泰人寿业务的d性伸缩和快速上线，加速其互联网保险项目快速落地。

美国知名在线影片租赁提供商Netflix也采用了大数据发现服务的开源框架Metacat。由于Netflix的数据仓库由许多大型的数据集组成，为了确保数据平台能够横跨这些数据集成为一个“单一”的数据仓库，Netflix开发的元数据服务Metacat，能让数据的发生、发现、处理和管理变得更加快捷高效、处理精度大幅提升;同时还可兼容Spark、Presto、Pig和Hive架构。Netflix软件架构师Ajoy Majumdar指出，开放开源是身为技术公司的竞争战略，既能够将自己的解决方案建立为行业标准和最佳实践，又能建立Netflix的技术品牌，还能从共享生态中获得反馈输入并受益。

事实上，推动大数据应用高质量发展的主流开源平台还有很多，例如Spark、Shark、Bagel等。蒲松涛表示，这些开源平台大幅降低应用门槛，有效帮助企业实现工业级应用，进而带动各行业大规模部署。此外，大数据还涌现出了一批开源支线平台。其中，Storm完全摆脱了经典的MapReduce架构，重新设计了一个适用于流式计算的架构，以数据流为驱动触发计算，计算时效性高，适应有向无环图计算拓扑的设计，计算方式较为灵活，在业界得到了一定的部署应用。

开源社区供需“双赢”中国力量已崛起

开源社区的建立为推动开源软件发展、构建行业竞争优势做出突出贡献，队伍的壮大需要每一位使用者持续不断的贡献智慧，以实现真正的“共赢”。开源的发展历程中，极客、大公司、商业颠覆者轮番登场，开源技术的诉求也从商业驱动向生态驱动发展。中国工程院院士廖湘科指出，开源是软件创新技术的主要来源，是生态抓手，而非赢利的切入点。

开源软件的“共享和贡献”机制吸引了众多开发者的参与，给了每一位开发者“颠覆 游戏 规则”的权利。有了这种生态的加持，信息技术将被快速推进，各个参与者将持续获利。对此，李飞飞表示，开源生态的受益者是开源技术的需求侧和供给侧双方。从供给侧角度来看，参与的人越多，思维碰撞而引发的迭代演进就会越快;从需求侧角度来看，各个企业不仅可以免除被闭源系统“技术绑定”，还可以在开源社区实现数据库技术迁移，企业还可针对企业技术特征进行数据库的个性定制化，实现大量的应用和代码的改造且系统间互相兼容。

中国开源软件推进联盟副 主席 兼秘书长刘澎在PostgreSQL CN 2019上表示，当前国内越来越多的企业为开源做出重要贡献，我国的开源实力已经崛起。以华为、阿里等为代表的开源软件开发者已经逐渐与亚马逊、微软站到了同一高度，实现了从“使用者”到“引领者”的身份转变。

目前，中国企业在Linux基金会中有1个白金会员(华为)，1个金牌会员(阿里云)和数十家银牌会员(包括腾讯、中国移动、联想等)。华为在多个开源社区贡献排名前列。中国工程院院士倪光南认为，华为是开源软件的优秀开发代表，通过引进、消化，实现创新发展，进而贡献给整个开源社区。

阿里云也成为 游戏 规则的重要改变者和全球云数据库领跑者之一。2018年，阿里云数据库成功进入Gartner数据库魔力象限，这是该榜单首次出现中国公司。近日，Gartner发布的全球云数据库市场份额榜单中，阿里云位居第三，超越了Oracle、IBM和谷歌。5月21日，阿里云提供传统数据库一键迁移上云能力，可以帮助企业将线下的MySQL、PostgreSQL和Oracle等数据库轻松上云，最快数小时内迁移完成。李飞飞表示，阿里云自研的PolarDB云原生数据库的分布式存储架构具有一写多度、计算与存储分离等优势，帮助淘宝交易平台应对了双11当天瞬时提升122倍的数据洪峰。

此外，国内还有包括百度、浪潮、瀚高等在内的众多企业积极参与并贡献到开源社区当中。人工智能、自动驾驶等新兴信息技术也成为开源项目的重要应用领域。

数据库的作用是将各种数据有序的管理起来，并对其他应用提供统一的接口和服务。

数据库是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合，可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、查询、更新、删除等 *** 作。

数据库是存放数据的仓库。它的存储空间很大，可以存放百万条、千万条、上亿条数据。但是数据库并不是随意地将数据进行存放，是有一定的规则的，否则查询的效率会很低。

当今世界是一个充满着数据的互联网世界，充斥着大量的数据。即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多，比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据，图像、音乐、声音都是数据。

扩展资料

发展现状

在数据库的发展历史上，数据库先后经历了层次数据库、网状数据库和关系数据库等各个阶段的发展，数据库技术在各个方面的快速的发展。特别是关系型数据库已经成为目前数据库产品中最重要的一员。

80年代以来，几乎所有的数据库厂商新出的数据库产品都支持关系型数据库，即使一些非关系数据库产品也几乎都有支持关系数据库的接口。这主要是传统的关系型数据库可以比较好的解决管理和存储关系型数据的问题。

随着云计算的发展和大数据时代的到来，关系型数据库越来越无法满足需要，这主要是由于越来越多的半关系型和非关系型数据需要用数据库进行存储管理，以此同时，分布式技术等新技术的出现也对数据库的技术提出了新的要求，于是越来越多的非关系型数据库就开始出现。

这类数据库与传统的关系型数据库在设计和数据结构有了很大的不同，它们更强调数据库数据的高并发读写和存储大数据，这类数据库一般被称为NoSQL（NotonlySQL）数据库。而传统的关系型数据库在一些传统领域依然保持了强大的生命力。

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