大數據專業(yè)，是什么樣的專業(yè)？

大數據是計算機類的專業(yè)。大數據學習的課程主要有數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐、離散數學、概率與統(tǒng)計、算法分析與設計、數據計算智能、數據庫系統(tǒng)概論、計算機系統(tǒng)基礎、并行體系結構與編程、非結構化大數據分析、數據科學算法導論、數據科學專題、數據科學實踐、互聯(lián)網實用開發(fā)技術、抽樣技術、統(tǒng)計學習、回歸分析、隨機過程。

創(chuàng)新互聯(lián)服務項目包括松嶺網站建設、松嶺網站制作、松嶺網頁制作以及松嶺網絡營銷策劃等。多年來，我們專注于互聯(lián)網行業(yè)，利用自身積累的技術優(yōu)勢、行業(yè)經驗、深度合作伙伴關系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機構等提供互聯(lián)網行業(yè)的解決方案，松嶺網站推廣取得了明顯的社會效益與經濟效益。目前，我們服務的客戶以成都為中心已經輻射到松嶺省份的部分城市，未來相信會繼續(xù)擴大服務區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！

NoSQL非關系型數據庫，K-V型存儲結構，那么一個簡單的value值是如何滿足業(yè)務需求的

value值里可以存放一組數據，取出來再解析。關鍵是key的設計，一般設計成查詢條件的組合，中間用冒號分隔。

NoSQL數據庫是否意味著缺乏安全性？

NoSQL薄弱的安全性會給企業(yè)帶來負面影響 。Imperva公司創(chuàng)始人兼CTO Amichai Shulman如是說。在新的一年中，無疑會有更多企業(yè)開始或籌劃部署NoSQL。方案落實后就會逐漸發(fā)現(xiàn)種種安全問題，因此早做準備才是正確的選擇。 作為傳統(tǒng)關系型數據庫的替代方案，NoSQL在查詢中并不使用SQL語言，而且允許用戶隨時變更數據屬性。此類數據庫以擴展性良好著稱，并能夠在需要大量應用程序與數據庫本身進行實時交互的交易處理任務中發(fā)揮性能優(yōu)勢，Couchbase創(chuàng)始人兼產品部門高級副總裁James Phillips解釋稱：NoSQL以交易業(yè)務為核心。它更注重實時處理能力并且擅長直接對數據進行操作，大幅度促進了交互型軟件系統(tǒng)的發(fā)展。Phillips指出。其中最大的優(yōu)勢之一是能夠隨時改變(在屬性方面)，由于結構性的弱化，修改過程非常便捷。 NoSQL最大優(yōu)勢影響其安全性 NoSQL的關鍵性特色之一是其動態(tài)的數據模型，Shulman解釋道。我可以在其運作過程中加入新的屬性記錄。因此與這種結構相匹配的安全模型必須具備一定的前瞻性規(guī)劃。也就是說，它必須能夠了解數據庫引入的新屬性將引發(fā)哪些改變，以及新加入的屬性擁有哪些權限。然而這個層面上的安全概念目前尚不存在，根本沒有這樣的解決方案。 根據Phillips的說法，某些NoSQL開發(fā)商已經開始著手研發(fā)安全機制，至少在嘗試保護數據的完整性。在關系型數據庫領域，如果我們的數據組成不正確，那么它將無法與結構并行運作，換言之數據插入操作整體將宣告失敗。目前各種驗證規(guī)則與完整性檢查已經比較完善，而事實證明這些驗證機制都能在NoSQL中發(fā)揮作用。我們與其他人所推出的解決方案類似，都會在插入一條新記錄或是文檔型規(guī)則時觸發(fā)，并在執(zhí)行過程中確保插入數據的正確性。 Shulman預計新用戶很快將在配置方面捅出大婁子，這并非因為IT工作人員的玩忽職守，實際上主要原因是NoSQL作為一項新技術導致大多數人對其缺乏足夠的知識基礎。Application Security研發(fā)部門TeamSHATTER的經理Alex Rothacker對上述觀點表示贊同。他指出，培訓的一大問題在于，大多數NoSQL的從業(yè)者往往屬于新生代IT人士，他們對于技術了解較多，但往往缺乏足夠的安全管理經驗。 如果他們從傳統(tǒng)關系型數據庫入手，那么由于強制性安全機制的完備，他們可以在使用中學習。但NoSQL，只有行家才能通過觀察得出正確結論，并在大量研究工作后找到一套完備的安全解決方案。因此可能有90%的從業(yè)者由于知識儲備、安全經驗或是工作時間的局限而無法做到這一點。 NoSQL需在安全性方面進行優(yōu)化 盡管Phillips認同新技術與舊經驗之間存在差異，但企業(yè)在推廣NoSQL時加大對安全性的關注會起到很大程度的積極作用。他認為此類數據存儲機制與傳統(tǒng)關系類數據庫相比，其中包含著的敏感類信息更少，而且與企業(yè)網絡內部其它應用程序的接觸機會也小得多。 他們并不把這項新技術完全當成數據庫使用，正如我們在收集整理大量來自其它應用程序的業(yè)務類數據時，往往也會考慮將其作為企業(yè)數據存儲機制一樣，他補充道。當然，如果我打算研發(fā)一套具備某種特定功能的社交網絡、社交游戲或是某種特殊web應用程序，也很可能會將其部署于防火墻之下。這樣一來它不僅與應用程序緊密結合，也不會被企業(yè)中的其它部門所觸及。 但Rothacker同時表示，這種過度依賴周邊安全機制的數據庫系統(tǒng)也存在著極其危險的漏洞。一旦系統(tǒng)完全依附于周邊安全模型，那么驗證機制就必須相對薄弱，而且缺乏多用戶管理及數據訪問方面的安全保護。只要擁有高權限賬戶，我們幾乎能訪問存儲機制中的一切數據。舉例來說，Brian Sullivan就在去年的黑帽大會上演示了如何在完全不清楚數據具體內容的情況下，將其信息羅列出來甚至導出。 而根據nCircle公司CTO Tim ‘TK’ Keanini的觀點，即使是與有限的應用程序相關聯(lián)，NoSQL也很有可能被暴露在互聯(lián)網上。在缺少嚴密網絡劃分的情況下，它可能成為攻擊者窺探存儲數據的薄弱環(huán)節(jié)。因為NoSQL在設計上主要用于互聯(lián)網規(guī)模的部署，所以它很可能被直接連接到互聯(lián)網中，進而面臨大量攻擊行為。 其中發(fā)生機率最高的攻擊行為就是注入式攻擊，這也是一直以來肆虐于關系類數據庫領域的頭號公敵。盡管NoSQL沒有將SQL作為查詢語言，也并不代表它能夠免受注入式攻擊的威脅。雖然不少人宣稱SQL注入在NoSQL這邊不起作用，但其中的原理是完全一致的。攻擊者需要做的只是改變自己注入內容的語法形式，Rothacker解釋稱。也就是說雖然SQL注入不會出現(xiàn)，但JavaScript注入或者JSON注入同樣能威脅安全。 此外，攻擊者在籌劃對這類數據庫展開侵襲時，也很可能進一步優(yōu)化自己的工具。不成熟的安全技術往往帶來這樣的窘境：需要花費大量時間學習如何保障其安全，但幾乎每個IT人士都能迅速掌握攻擊活動的組織方法。因此我認為攻擊者將會始終走在安全部署的前面，Shulman說道。遺憾的是搞破壞總比防范工作更容易，而我們已經看到不少NoSQL技術方面的公開漏洞，尤其是目前引起熱議的、以JSON注入為載體的攻擊方式。 NoSQL安全性并非其阻礙 然而，這一切都不應該成為企業(yè)使用NoSQL的阻礙，他總結道。我認為歸根結底，這應該算是企業(yè)的一種商業(yè)決策。只要這種選擇能夠帶來吸引力巨大的商業(yè)機遇，就要承擔一定風險，Shulman解釋道。但應該采取一定措施以盡量弱化這種風險。 舉例來說，鑒于數據庫對外部安全機制的依賴性，Rothacker建議企業(yè)積極考慮引入加密方案。他警告稱，企業(yè)必須對與NoSQL相對接的應用程序代碼仔細檢查。換言之，企業(yè)必須嚴格挑選負責此類項目部署的人選，確保將最好的人才用于這方面事務，Shulman表示。當大家以NoSQL為基礎編寫應用程序時，必須啟用有經驗的編程人員，因為客戶端軟件是抵擋安全問題的第一道屏障。切實為額外緩沖區(qū)的部署留出時間與預算，這能夠讓員工有閑暇反思自己的工作內容并盡量多顧及安全考量多想一點就是進步。綜上所述，這可能與部署傳統(tǒng)的關系類數據庫也沒什么不同。 具有諷刺意味的是，近年來數據庫應用程序在安全性方面的提升基本都跟數據庫本身沒什么關系，nCircle公司安全研究及開發(fā)部門總監(jiān)Oliver Lavery如是說。

什么是NoSQL數據庫？

2. 什么是NoSQL？

2.1 NoSQL 概述

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，

泛指非關系型的數據庫。隨著互聯(lián)網web2.0網站的興起，傳統(tǒng)的關系數據庫在應付web2.0網站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動態(tài)網站已經顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關系型的數據庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數據庫的產生就是為了解決大規(guī)模數據集合多重數據種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數據應用難題，包括超大規(guī)模數據的存儲。

（例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶收集萬億比特的數據）。這些類型的數據存儲不需要固定的模式，無需多余操作就可以橫向擴展。

2.2 NoSQL代表

MongDB、 Redis、Memcache

3. 關系型數據庫與NoSQL的區(qū)別？

3.1 RDBMS

高度組織化結構化數據

結構化查詢語言（SQL）

數據和關系都存儲在單獨的表中。

數據操縱語言，數據定義語言

嚴格的一致性

基礎事務

ACID

關系型數據庫遵循ACID規(guī)則

事務在英文中是transaction，和現(xiàn)實世界中的交易很類似，它有如下四個特性：

A (Atomicity) 原子性

原子性很容易理解，也就是說事務里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事務成功的條件是事務里的所有操作都成功，只要有一個操作失敗，整個事務就失敗，需要回滾。比如銀行轉賬，從A賬戶轉100元至B賬戶，分為兩個步驟：1）從A賬戶取100元；2）存入100元至B賬戶。這兩步要么一起完成，要么一起不完成，如果只完成第一步，第二步失敗，錢會莫名其妙少了100元。

C (Consistency) 一致性

一致性也比較容易理解，也就是說數據庫要一直處于一致的狀態(tài)，事務的運行不會改變數據庫原本的一致性約束。

I (Isolation) 獨立性

所謂的獨立性是指并發(fā)的事務之間不會互相影響，如果一個事務要訪問的數據正在被另外一個事務修改，只要另外一個事務未提交，它所訪問的數據就不受未提交事務的影響。比如現(xiàn)有有個交易是從A賬戶轉100元至B賬戶，在這個交易還未完成的情況下，如果此時B查詢自己的賬戶，是看不到新增加的100元的

D (Durability) 持久性

持久性是指一旦事務提交后，它所做的修改將會永久的保存在數據庫上，即使出現(xiàn)宕機也不會丟失。

3.2 NoSQL

代表著不僅僅是SQL

沒有聲明性查詢語言

沒有預定義的模式

鍵 - 值對存儲，列存儲，文檔存儲，圖形數據庫

最終一致性，而非ACID屬性

非結構化和不可預知的數據

CAP定理

高性能，高可用性和可伸縮性

分布式數據庫中的CAP原理(了解)

CAP定理：

Consistency(一致性), 數據一致更新，所有數據變動都是同步的

Availability(可用性), 好的響應性能

Partition tolerance(分區(qū)容錯性) 可靠性

P: 系統(tǒng)中任意信息的丟失或失敗不會影響系統(tǒng)的繼續(xù)運作。

定理：任何分布式系統(tǒng)只可同時滿足二點，沒法三者兼顧。

CAP理論的核心是：一個分布式系統(tǒng)不可能同時很好的滿足一致性，可用性和分區(qū)容錯性這三個需求，

因此，根據 CAP 原理將 NoSQL 數據庫分成了滿足 CA 原則、滿足 CP 原則和滿足 AP 原則三 大類：

CA - 單點集群，滿足一致性，可用性的系統(tǒng)，通常在可擴展性上不太強大。

CP - 滿足一致性，分區(qū)容忍性的系統(tǒng)，通常性能不是特別高。

AP - 滿足可用性，分區(qū)容忍性的系統(tǒng)，通常可能對一致性要求低一些。

CAP理論就是說在分布式存儲系統(tǒng)中，最多只能實現(xiàn)上面的兩點。

而由于當前的網絡硬件肯定會出現(xiàn)延遲丟包等問題，所以分區(qū)容忍性是我們必須需要實現(xiàn)的。

所以我們只能在一致性和可用性之間進行權衡，沒有NoSQL系統(tǒng)能同時保證這三點。

說明：C：強一致性 A：高可用性 P：分布式容忍性

舉例：

CA：傳統(tǒng)Oracle數據庫

AP：大多數網站架構的選擇

CP：Redis、Mongodb

注意：分布式架構的時候必須做出取舍。

一致性和可用性之間取一個平衡。多余大多數web應用，其實并不需要強一致性。

因此犧牲C換取P，這是目前分布式數據庫產品的方向。

4. 當下NoSQL的經典應用

當下的應用是 SQL 與 NoSQL 一起使用的。

代表項目：阿里巴巴商品信息的存放。

去 IOE 化。

ps：I 是指 IBM 的小型機，很貴的，好像好幾萬一臺；O 是指 Oracle 數據庫，也很貴的，好幾萬呢；M 是指 EMC 的存儲設備，也很貴的。

難點：

數據類型多樣性。

數據源多樣性和變化重構。

數據源改造而服務平臺不需要大面積重構。

mysql 怎么以nosql 方式訪問

訪問表的方式很多，基本原理是：客戶端連接服務端，正常登陸（通過身份驗證），即可正常訪問到數據庫表，可用語句，也可直接打開數據庫表

為什么大部分NoSQL不提供分布式事務

像MongoDB, Cassandra, HBase, DynamoDB, 和

Riak這些NoSQL缺乏傳統(tǒng)的原子事務機制，所謂原子事務機制是可以保證一系列寫操作要么全部完成，要么全部不會完成，不會發(fā)生只完成一系列中一兩個

寫操作;因為數據庫不提供這種事務機制支持，開發(fā)者需要自己編寫代碼來確保一系列寫操作的事務機制，比較復雜和測試。

這些NoSQL數據庫不提供事務機制原因在于其分布式特點，一系列寫操作中訪問的數據可能位于不同的分區(qū)服務器，這樣的事務就變成分布式事務，在分

布式事務中實現(xiàn)原子性需要彼此協(xié)調，而協(xié)調是耗費時間的，每臺機器在一個大事務過程中必須依次確認，這就需要一種協(xié)議確保一個事務中沒有任何一臺機器寫操

作失敗。

這種協(xié)調是昂貴的，會增加延遲時間，關鍵問題是，當協(xié)調沒有完成時，其他操作是不能讀取事務中寫操作結果的，這是因為事務的all-or-

nothing原理導致，萬一協(xié)調過程發(fā)現(xiàn)某個寫操作不能完成，那么需要將其他寫操作成功的進行回滾。針對分布式事務的分布式協(xié)調對整體數據庫性能有嚴重

影響，不只是吞吐量還包括延遲時間，這樣大部分NoSQL數據庫因為性能問題就選擇不提供分布式事務。

MongoDB, Riak, HBase, 和 Cassandra提供基于單一鍵的事務，這是因為所有信息都和一個鍵key有關，這個鍵是存儲在單個服務器上，這樣基于單鍵的事務不會帶來復雜的分布式協(xié)調。

那么看來擴展性性能和分布式事務是一對矛盾，總要有取舍?實際上是不完全是，現(xiàn)在完全有可能提供高擴展的性能同時提供分布式原子事務。

FIT是這樣一個在分布式系統(tǒng)提供原子事務的策略，在fairness公平性, isolation隔離性, 和throughput吞吐量(簡稱FIT)可以權衡。

一個支持分布式事務的可伸縮分布式系統(tǒng)能夠完成這三個屬性中兩個，公平是事務之間不會相互影響造成延遲;隔離性提供一種幻覺好像整個數據庫只有它自

己一個事務，隔離性保證當任何同時發(fā)生的事務發(fā)生沖突時，能夠保證彼此能看到彼此的寫操作結果，因此減輕了程序員為避免事務讀寫沖突的強邏輯推理要求;吞

吐量是指每單元時間數據庫能夠并發(fā)處理多少事務。

FIT是如下進行權衡：

保證公平性fairness 和隔離性isolation, 但是犧牲吞吐量

保證公平性fairness和吞吐量, 犧牲隔離性isolation

保證隔離性isolation和吞吐量throughput, 但是犧牲公平性fairness.

犧牲公平性：放棄公平性，數據庫能有更多機會降低分布式事務的成本，主要成本是分布式協(xié)調帶來的，也就是說，不需要在每個事務過程內對每個機器都依

次確認事務完成，這樣排隊式的確認commit事務是很浪費時間的，放棄公平性，意味著可以在事務外面進行協(xié)調，這樣就只是增加了協(xié)調時間，不會增加互相

沖突事務因為彼此沖突而不能運行所耽擱的時間，當系統(tǒng)不需要公平性時，需要根據事務的優(yōu)先級或延遲等標準進行指定先后執(zhí)行順序，這樣就能夠獲得很好的吞吐

量。

G-Store是一種放棄公平性的 Isolation-Throughput

的分布式key-value存儲，支持多鍵事務(multi-key transactions)，MongoDB 和

HBase在鍵key在同樣分區(qū)上也支持多鍵事務，但是不支持跨分區(qū)的事務。

總之：傳統(tǒng)分布式事務性能不佳的原因是確保原子性(分布式協(xié)調)和隔離性同時重疊，創(chuàng)建一個高吞吐量分布式事務的關鍵是分離這兩種關注，這種分離原

子性和隔離性的視角將導致兩種類型的系統(tǒng)，第一種選擇是弱隔離性能讓沖突事務并行執(zhí)行和確認提交;第二個選擇重新排序原子性和隔離性機制保證它們不會某個

時間重疊，這是一種放棄公平的事務執(zhí)行，所謂放棄公平就是不再同時照顧原子性和隔離性了，有所傾斜，放棄高標準道德要求就會帶來高自由高效率。

當前名稱：nosql的原理,nosql概念
標題來源：http://chinadenli.net/article0/dsiihio.html

成都網站建設公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供搜索引擎優(yōu)化、網站改版、服務器托管、網站收錄、網站營銷、品牌網站設計

廣告

聲明：本網站發(fā)布的內容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉載內容為主，如果涉及侵權請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網站立場，如需處理請聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內容未經允許不得轉載，或轉載時需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)