基于spark SQL之上的检索与排序对比性能测试

之前做过一年的spark研发，之前在阿里与腾讯也做了很久的hive，所以对这方面比较了解。

第一：其实快多少除了跟spark与hive本身的技术实现外，也跟机器性能，底层 *** 作系统的参数优化息息相关，不能一概而论。

第二：hive 目前应该还是业界的主流，毕竟快与慢很多时候并非是至关重要的，对于一个生产系统来说，更重要的应该是稳定性，spark毕竟还算是比较新兴的事务，快确实快，但是稳定性上距离hive相差甚远。关于spark我们也修复了很多关于内存泄露的BUG，因为您问的是性能，所以不过多介绍（可以跟我要YDB编程指南，里面有我对这些BUG的修正）

第三：关于性能，我测试的可能不够全面，只能在排序与检索过滤上提供我之前的基于YDB的BLOCK sort测试报告供您参考（百度上贴word太费劲，您可以跟我要 word文档）。

排序可以说是很多日志系统的硬指标（如按照时间逆序排序），如果一个大数据系统不能进行排序，基本上是这个系统属于不可用状态，排序算得上是大数据系统的一个“刚需”,无论大数据采用的是hadoop,还是spark，还是impala,hive，总之排序是必不可少的，排序的性能测试也是必不可少的。

有着计算奥运会之称的Sort Benchmark全球排序每年都会举行一次，每年巨头都会在排序上进行巨大的投入，可见排序速度的高低有多么重要！但是对于大多数企业来说，动辄上亿的硬件投入，实在划不来、甚至远远超出了企业的项目预算。相比大数据领域的暴力排序有没有一种更廉价的实现方式？

在这里，我们为大家介绍一种新的廉价排序方法，我们称为blockSort。

500G的数据300亿条数据，只使用4台 16核，32G内存，千兆网卡的虚拟机即可实现 2~15秒的 排序 （可以全表排序，也可以与任意筛选条件筛选后排序）。

一、基本的思想是这样的，如下图所示：

1将数据按照大小预先划分好，如划分成 大、中、小三个块(block)。

2如果想找最大的数据，那么只需要在最大的那个块里去找就可以了。

3这个快还是有层级结构的，如果每个块内的数据量很多，可以到下面的子快内进行继续查找，可以分多个层进行排序。

4采用这种方法，一个亿万亿级别的数据（如long类型），最坏最坏的极端情况也就进行2048次文件seek就可以筛选到结果。

怎么样，原理是不是非常简单，这样数据量即使特别多，那么排序与查找的次数是固定的。

二、这个是我们之前基于spark做的性能测试，供大家参考

在排序上，YDB具有绝对优势，无论是全表，还是基于任意条件组合过滤，基本秒杀Spark任何格式。

测试结果(时间单位为秒)

三、当然除了排序上，我们的其他性能也是远远高于spark，这块大家也可以了解一下

1、与Spark txt在检索上的性能对比测试。

注释：备忘。下图的这块，其实没什么特别的，只不过由于YDB本身索引的特性，不想spark那样暴力，才会导致在扫描上的性能远高于spark，性能高百倍不足为奇。

下图为ydb相对于spark txt提升的倍数

2、这些是与 Parquet 格式对比（单位为秒）

3、与ORACLE性能对比

跟传统数据库的对比，已经没啥意义，Oracle不适合大数据，任意一个大数据工具都远超oracle 性能。

4稽查布控场景性能测试

四、YDB是怎么样让spark加速的？

基于Hadoop分布式架构下的实时的、多维的、交互式的查询、统计、分析引擎，具有万亿数据规模下的秒级性能表现，并具备企业级的稳定可靠表现。

YDB是一个细粒度的索引，精确粒度的索引。数据即时导入，索引即时生成，通过索引高效定位到相关数据。YDB与Spark深度集成，Spark对YDB检索结果集直接分析计算，同样场景让Spark性能加快百倍。

五、哪些用户适合使用YDB？

1传统关系型数据，已经无法容纳更多的数据，查询效率严重受到影响的用户。

2目前在使用SOLR、ES做全文检索，觉得solr与ES提供的分析功能太少，无法完成复杂的业务逻辑，或者数据量变多后SOLR与ES变得不稳定，在掉片与均衡中不断恶性循环，不能自动恢复服务，运维人员需经常半夜起来重启集群的情况。

3基于对海量数据的分析，但是苦于现有的离线计算平台的速度和响应时间无满足业务要求的用户。

4需要对用户画像行为类数据做多维定向分析的用户。

5需要对大量的UGC（User Generate Content）数据进行检索的用户。

6当你需要在大数据集上面进行快速的，交互式的查询时。

7当你需要进行数据分析，而不只是简单的键值对存储时。

8当你想要分析实时产生的数据时。

ps: 说了一大堆，说白了最适合的还是踪迹分析因为数据量大，数据还要求实时，查询还要求快。这才是关键。

第1部分 概念篇

第1章 数据库基本概念

1 1 数据管理技术的发展

1 1 1 人工管理阶段

1 1 2 文件系统阶段

1 1 3 数据库阶段

1 1 4 高级数据库阶段

1 1 5 数据库的基本术语

1 2 数据描述

1 2 1 概念设计中的数据描述

1 2 2 逻辑设计中的数据描述

1 2 3 存储介质层次及数据描述

1 2 4 数据联系的描述

1 3 数据抽象的级别

1 3 1 数据抽象的过程

1 3 2 概念模型

1 3 3 逻辑模型

1 3 4 外部模型

1 3 5 内部模型

1 3 6 高度的数据独立性

1 4 数据库管理系统

1 4 1 DBMS的工作模式

1 4 2 DBMS的主要功能

1 5 数据库系统

1 5 1 DBS的组成

1 5 2 DBS的全局结构

1 5 3 应用程序的演变

1 5 4 DBS的效益

1 6 小结

习题1

第2部分 关系篇

第2章 关系运算理论

2 1 关系模型的基本概念

2 1 1 基本术语

2 1 2 关系的定义和性质

2 1 3 三类完整性规则

2 1 4 关系模型的形式定义和优点

2 1 5 关系查询语言和关系运算

2 2 关系代数

2 2 1 关系代数的5个基本 *** 作

2 2 2 关系代数的4个组合 *** 作

2 2 3 关系代数运算的应用实例

2 2 4 关系代数的两个扩充 *** 作

2 3 关系演算

2 3 1 元组关系演算

2 3 2 域关系演算

2 3 3 关系运算的安全约束和等价性

2 4 关系逻辑

2 4 1 关系逻辑的成分

2 4 2 从关系代数到关系逻辑的转换

2 4 3 递归过程

2 4 4 关系逻辑与关系代数的差异

2 5 关系代数表达式的优化

2 5 1 关系代数表达式的优化问题

2 5 2 关系代数表达式的等价变换规则

2 5 3 关系代数表达式的启发式优化算法

2 6 小结

习题2

第3章 SQL语言

3 1 SQL简介

3 1 1 SQL发展史

3 1 2 SQL数据库的体系结构

3 1 3 SQL的组成

3 1 4 SQL的特点

3 2 SQL的数据定义

3 2 1 SQL模式的创建和撤销

3 2 2 基本数据类型

3 2 3 基本表的创建 修改和撤销

3 2 4 索引的创建和撤销

3 3 SQL的数据查询

3 3 1 SELECT查询语句的基本结构

3 3 2 SELECT语句的使用技术

3 3 3 聚合函数

3 3 4 SELECT语句完整的句法

3 4 SQL数据查询中的限制和规定

3 4 1 SELECT语句中的规定

3 4 2 条件表达式中的比较 *** 作

3 4 3 嵌套查询的改进写法

3 4 4 基本表的连接 *** 作

3 4 5 SQL3中的递归查询

3 5 数据更新

3 5 1 数据插人

3 5 2 数据删除

3 5 3 数据修改

3 6 视图

3 6 1 视图的创建和撤销

3 6 2 对视图的 *** 作

3 7 嵌入式SQL

3 7 1 嵌入式SQL的实现方式

3 7 2 嵌入式SQL的使用规定

3 7 3 嵌入式SQL的使用技术

3 7 4 动态SQL语句

3 8 小结

习题3

第4章 数据库管理

4 1 事务

4 1 1 事务的定义

4 1 2 事务的ACID性质

4 2 数据库的恢复

4 2 1 典型的恢复策略

4 2 2 故障类型和恢复方法

4 2 3 检查点技术

4 2 4 SQL对事务的支持

4 3 数据库的并发控制

4 3 1 并发 *** 作带来的4个问题

4 3 2 封锁技术

4 3 3 封锁带来的问题

4 3 4 并发 *** 作的调度

4 3 5 SQL对并发处理的支持

4 4 数据库的完整性

4 4 1 完整性子系统

4 4 2 SQL中的完整性约束

4 4 3 约束可延迟性

4 4 4 SQL3中的触发器

4 5 数据库的安全性

4 5 1 安全性问题

4 5 2 SQL中的安全性机制

4 5 3 常用的安全性措施

4 6 小结

习题4

第3部分 设计篇

第5章 关系模式设计理论

5 1 关系模式的设计准则

5 1 1 关系模式的冗余和异常问题

5 1 2 关系模式的非形式化设计准则

5 2 函数依赖

5 2 1 函数依赖的定义

5 2 2 FD的闭包

5 2 3 FD的推理规则

5 2 4 FD和关键码的联系

5 2 5 属性集的闭包

5 2 6 FD集的最小依赖集

5 3 关系模式的分解特性

5 3 1 关系模式的分解

5 3 2 无损分解

5 3 3 模式分解的优缺点

5 3 4 无损分解的测试方法

5 3 5 保持函数依赖的分解

5 3 6 模式分解与模式等价问题

5 4 范式

5 4 1 第一范式 1NF

5 4 2 第二范式 2NF

5 4 3 第三范式 3NF

5 4 4 BCNF Boyce-CoddNF

5 4 5 分解成BCNF模式集的分解算法

5 4 6 分解成3NF模式集的合成算法

5 4 7 模式设计方法小结

5 5 其他数据依赖和范式

5 5 1 多值依赖

5 5 2 关于FD和MVD的推理规则集

5 5 3 第四范式 4NF

5 5 4 嵌人多值依赖

5 5 5 连接依赖和第五范式

5 6 小结

习题5

第6章 基于ER模型的数据库设计

6 1 数据库工程与数据库系统生存期

6 1 1 规划阶段

6 1 2 需求分析阶段

6 1 3 概念设计阶段

6 1 4 逻辑设计阶段

6 1 5 物理设计阶段

6 1 6 数据库的实现

6 1 7 数据库的运行与维护

6 2 ER模型

6 2 1 ER模型的基本元素

6 2 2 属性的分类

6 2 3 联系的设计

6 2 4 ER模型的 *** 作

6 2 5 采用ER模型的数据库概念设计步骤

6 3 ER模型到关系模型的转换

6 3 1 ER图转换成关系模式集的算法

6 3 2 采用ER模型的逻辑设计步骤

6 4 ER模型实例分析

6 4 1 库存管理信息系统的ER模型及转换

6 4 2 人事管理信息系统的ER模型

6 4 3 住院管理信息系统的ER模型

6 4 4 公司车队信息系统的ER模型

6 5 增强的ER模型

6 5 1 弱实体

6 5 2 子类实体与超类实体

6 6 小结

习题6

第7章 面向对象的高级概念建模

7 1 面向对象的数据类型系统

7 2 对象联系图

7 2 1 对象联系图的成分

7 2 2 数据的概化/特化

7 3 UML类图

7 3 1 统一建模语言 UML 概述

7 3 2 用类图表达类和关联

7 3 3 用类图表达关联类

7 3 4 用类图表达概化/特化

7 3 5 用类图表达聚合

7 4 小结

习题7

第4部分 对象篇

第8章 对象关系数据库ORDB

8 1 关系模型的发展历程

8 1 1 从关系模型到后关系模型

8 1 2 从后关系模型到对象关系模型

8 2 ORDB的定义语言

8 2 1 对象关系数据模型的定义

8 2 2 数据类型的定义

8 2 3 继承性的定义

8 2 4 引用类型的定义

8 2 5 SQL3中的定义语言

8 3 0RDB的查询语言

8 3 1 对SELECT语句的新规定

8 3 2 嵌套与解除嵌套

8 3 3 复合值的创建和查询

8 3 4 Oracle中查询的两种技术

8 4 函数和过程

8 4 1 SQL函数和过程

8 4 2 外部语言程序

8 4 3 过程的构造

8 5 小结

习题8

第9章 面向对象数据库OODB

9 1 00DBS的基本概念

9 1 1 ODMG标准

9 1 2 OODBS的定义

9 1 3 OODB的基本概念

9 2 ODMG对象模型

9 2 1 对象和文字

9 2 2 接口 类和继承

9 2 3 类外延 关键码和工厂对象

9 3 ODMGODL

9 4 ODMGOQL

9 4 1 OQL中的SELECT语句

9 4 2 OQL表达式的附加格式

9 4 3 OQL中对象的赋值和建立

9 5 C 语言的绑定

9 6 OODB ORDB与RDB的比较

9 6 1 OODB与RDB在概念设计上的区别

9 6 2 OODB与ORDB的比较

9 7 小结

习题9

第5部分 分布篇

第10章 分布式数据库

10 1 DDBS的定义和特点

10 1 1 从集中式 分散式到分布式

10 1 2 DDBS的定义

10 1 3 DDBS的特点

10 1 4 DDBS的优缺点

10 1 5 DDBS的分类

10 2 分布式数据存储

10 2 1 数据分片

10 2 2 数据分配

10 3 DDB的体系结构

10 3 1 体系结构

10 3 2 分布透明性

10 4 DDBMS

10 4 1 DDBS的组成

10 4 2 DDBMS的功能

10 4 3 DDBMS的组成

10 4 4 DDBMS的同构性程度和局部自治性程度

10 4 5 FDBS的异构性

10 4 6 FDBS的5层模式结构

10 5 分布式查询处理

10 5 1 查询代价的估算方法

10 5 2 基于半连接的优化策略

10 5 3 基于连接的优化方法

10 6 分布式数据库中的并发控制和恢复技术

10 6 1 DDB中的问题

10 6 2 基于数据项识别拷贝的分布式并发控制

10 6 3 基于投票方法的分布式并发控制

10 6 4 分布式恢复

10 7 小结

习题10

第11章 异构多数据源的访问

11 1 中间件

11 1 1 中间件的定义

11 1 2 中间件的作用

11 2 ODBC结构

11 2 1 ODBC概念

11 2 2 ODBC的体系结构

11 2 3 ODBC的特性

11 3 ODBC接口

11 3 1 ODBC应用程序的基本流程

11 3 2 ODBC句柄

11 3 3 数据源的连接与断开

11 3 4 SQL语句的执行

11 3 5 查询结果的获取

11 4 ODBC的符合性级别

11 4 1 API符合性的三个级别

11 4 2 SQL符合性的三个级别

11 4 3 ODBCAPI与SQLCLI之间的协调

11 4 4 SQLCLI与嵌入式SQL的比较

11 4 5 典型的数据库应用系统开发工具

11 5 JDBC结构

11 5 1 JDBC的提出

11 5 2 JDBC的基本功能

11 5 3 JDBC数据库设计方法

11 5 4 保持一致性的措施

11 5 5 JDBC驱动程序

11 6 JDBCAPI

11 6 1 JDBCAPI的目标

11 6 2 JDBCAPI接口概貌

11 6 3 JDBC的接口和类

11 6 4 JDBC数据库应用程序的编写

11 7 小结

习题11

第12章 XML技术

12 1 XML概述

12 1 1 XML的诞生

12 1 2 XML文挡

12 1 3 文档类型定义 DTD

12 1 4 XML模式

12 2 XML编程接口

12 2 1 文档对象模型 DOM

12 2 2 简单的应用程序设计接口 SAX

12 3 常用的XML查询语言XQuery

12 3 1 XQuery的基本功能

12 3 2 XQuery的基本概念

12 3 3 简单查询

12 3 4 各种类型的查询

12 4 小结

习题12

第6部分 决策篇

第13章 数据仓库

13 1 DW概述

13 1 1 从DB到DW的演变

13 1 2 DB数据和DW数据的区别

13 1 3 DW的定义和特点

13 1 4 DW的类型

13 2 DW的组织结构

13 2 1 DW的数据组织结构

13 2 2 粒度与分割

13 2 3 DWS的结构

13 2 4 DW的运行结构

13 3 DW存储的多维数据模型

13 3 1 多维立方体

13 3 2 星形模式

13 3 3 雪花模式

13 3 4 事实星座模式

13 4 DW的数据获取与管理

13 4 1 DW的数据获取

13 4 2 DW的数据管理

13 5 DW的设计和发展阶段

13 5 1 DW设计的原则

13 5 2 DW设计的步骤

13 5 3 DW的发展阶段

13 6 小结

习题13

第14章 联机分析处理技术

14 1 OLAP概述

14 1 1 OLAP的定义

14 1 2 OLAP准则

14 1 3 OLAP的基本概念

14 1 4 OLAP与OLTP之间的比较

14 2 OLAP的数据组织

14 2 1 MOLAP

14 2 2 ROLAP

14 2 3 HOLAP

14 2 4 OLAP数据的处理方式

14 3 OLAP的多维数据分析

14 3 1 切片和切块

14 3 2 钻取

14 3 3 旋转

14 3 4 OLAP应用开发实例

14 3 5 广义OLAP *** 作

14 4 OLAP的数据索引技术

14 4 1 位图索引

14 4 2 连接索引

14 5 基于Web的OLAP系统结构

14 6 小结

习题14

第15章 数据挖掘

15 1 DM概述

15 1 1 DM的由来

15 1 2 DM的定义

15 1 3 DM与DW的联系与区别

15 1 4 DM与OLAP的联系与区别

15 2 DM过程

15 3 DM的关联分析方法

15 3 1 DM的分析方法

15 3 2 关联规则的定义

15 3 3 关联规则的分类

15 3 4 关联规则的挖掘算法

15 3 5 多层和多维关联规则的挖掘

15 3 6 关联规则价值衡量的方法

15 4 DM的其他分析方法

15 4 1 序列模式分析方法

15 4 2 分类分析方法

15 4 3 聚类分析方法

15 5 DM的应用领域

15 5 1 DM的应用行业

15 5 2 商业化的DM工具

15 6 新决策支持系统概述

15 6 1 新DSS的结构图

15 6 2 新DSS的成功实例

15 6 3 新DSS与传统DSS的比较

15 6 4 综合DSS的结构图

15 7 小结

习题15

参考文献

1、openGauss企业。

2、达梦。

3、GaussDB。

4、PolarDB。

5、人大金仓。

6、GBase。

7、TDSQL。

8、SequoiaDB。

9、OushuDB。

10、AnalyticDB。

详细介绍：

1、南大通用：

南大通用提供具有国际先进技术水平的数据库产品。南大通用已经形成了在大规模、高性能、分布式、高安全的数据存储、管理和应用方面的技术储备，同时对于数据整合、应用系统集成、PKI安全等方面具有丰富的应用开发经验。

2、武汉达梦：

武汉达梦数据库有限公司成立于2000年，为国有控股的基础软件企业，专业从事数据库管理系统研发、销售和服务。其前身是华中科技大学数据库与多媒体研究所，是国内最早从事数据库管理系统研发的科研机构。达梦数据库为中国数据库标准委员会组长单位，得到了国家各级政府的强力支持。

3、人大金仓：

人大金仓数据库管理系统KingbaseES是北京人大金仓信息技术股份有限公司自主研制开发的具有自主知识产权的通用关系型数据库管理系统。

金仓数据库主要面向事务处理类应用，兼顾各类数据分析类应用，可用做管理信息系统、业务及生产系统、决策支持系统、多维数据分析、全文检索、地理信息系统、搜索等的承载数据库。

4、神舟通用：

神通数据库是一款计算机数据库。神通数据库标准版提供了大型关系型数据库通用的功能，丰富的数据类型、多种索引类型、存储过程、触发器、内置函数、视图、Package、行级锁、完整性约束、多种隔离级别、在线备份、支持事务处理等通用特性，系统支持SQL通用数据库查询语言。

PHP 有很多非常好用的数组处理函数，PHP 数组函数官方文档都有 80 多个，但是在使用过程，有一些数组的 *** 作使用比较多，我就把这些函数整理成工具函数，然后整合到 WPJAM Basic 中，方便自己的二次开放时候使用，现在整理放出来，如果你和我一样基于 WPJAM Basic 进行二次开发，也可以使用：

PHP 从关联数组中移除指定的键值对，一般使用 unset 函数，比如：

如果要移除多个键值对，就要调用多次的 unset 函数，所以就合并成一个函数 ：

这样就可以通过下面方式移除键值对了：

如果仅仅移除一个键值对，还可以直接传递字符串：

我们使用 array_filter 对数组进行过滤的时候，是不会递归调用的，意思如果其中元素也是数组的时候，是不会进行同样的过滤的 *** 作。

输出结果为：

但是我们在一些数据处理的时候，比如后台字段提交的时候，我们希望过滤掉 null 的值，如果元素也是一个关联数组的时候，我们希望关联数组元素中的 null 的值也会过滤掉。所以我们就写了 wpjam_array_filter 这个函数，实现 array_filter 递归调用：

同样的数组：

输出结果为：

PHP 的 array_filter() 函数让我们可以通过回调函数来过滤数组，但是返回的是过滤后的数组，但是很多时候，我们只是简单的要求 返回过滤之后数组的第一个元素 ：

使用非常简单的：

如果我们要合并的数组是多维的关联数组，那么使用 array_merge_recursive() 函数进行合并的话，不会进行键名覆盖，而是将多个相同键名的值递归合并成一个数组。

输出结果：

其实我们希望子数组里面的相同的值覆盖，据此我们写了一个函数，用来深度合并多维数组：

相同的数组进行合并：

得到的结果是：

一般不推荐使用 wpjam_array_merge 对多维索引数组进行合并。

要从关联数组中移除并返回指定的键值，一般需要两步 *** 作，先取出，然后 unset 数组中的键值对：

如果每次都这么 *** 作，有点烦人，所以就把这两个步骤合成一个函数，并且还可以设置数组中无此键对应的元素的时候的默认值。

然后直接调用即可：

PHP 关联数组可以通过三种方式插入新元素：

由此可见，关联数组插入元素是无法指定位置的，只能插在最前或者最后面，所以这个函数就是实现 向关联数组插入 元素时候指定的 Key 之前 ：

比如下面在 $columns 的 'author' 之前插入 ['page_title'=>'页面标题'] ：

大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。

互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手技的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策 *** 作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术

主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等 *** 作。1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。

开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

开发大数据安全技术。改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。

四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析

(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：

1可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。

2数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。

3预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。

4语义引擎。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。

5数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

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