sql優(yōu)化及原理詳解，五分鐘讀懂sql優(yōu)化

在我而言這算是一個(gè)復(fù)習(xí)，然后總結(jié)出來給大家當(dāng)個(gè)教材吧。

為淇縣等地區(qū)用戶提供了全套網(wǎng)頁設(shè)計(jì)制作服務(wù)，及淇縣網(wǎng)站建設(shè)行業(yè)解決方案。主營業(yè)務(wù)為成都網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站制作、淇縣網(wǎng)站設(shè)計(jì)，以傳統(tǒng)方式定制建設(shè)網(wǎng)站，并提供域名空間備案等一條龍服務(wù)，秉承以專業(yè)、用心的態(tài)度為用戶提供真誠的服務(wù)。我們深信只要達(dá)到每一位用戶的要求，就會得到認(rèn)可，從而選擇與我們長期合作。這樣，我們也可以走得更遠(yuǎn)！

我也是看視頻總結(jié)出來的筆記，所以說的都很簡單和淺薄。有不全面或者偏頗的地方歡迎指出，共同交流進(jìn)步哈。（因?yàn)槲耶?dāng)時(shí)是看視頻總結(jié)的筆記，所以可能說的比較雜亂，我盡量寫的分明一點(diǎn)，在最后會附上筆記，忽略我字丑）

索引是什么呢？它相當(dāng)于字典的目錄。

索引：index是幫助mysql高效獲取數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，索引是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（樹，默認(rèn)是B樹），hash等。

索引的弊端: 事物都是兩面的，有利必然有弊。

索引的優(yōu)勢： 索引有這么多弊端我們還使用的原因是因?yàn)閮?yōu)大于劣。

索引的分類：

舉個(gè)小例子讓大家更理解復(fù)合索引：如果我把一個(gè)表中name，age這兩個(gè)列做成復(fù)合索引（注意順序很重要）。那么我們形成的目錄一級目錄是name，二級目錄是age。在name相同時(shí)才會age再形成目錄。因?yàn)樗旧淼呐判虿皇窍衲夸浺粯右恍幸恍辛谐鰜淼模晕覀儽M量用目錄來想像它比較好理解。下面是圖解：

有幾點(diǎn)注意的事項(xiàng)：

這里說一下，上面說的方法都是原生的sql，比如我現(xiàn)在習(xí)慣使用navicat，所以可以直接操作。。爽的不行。

然后刪除查詢也都是直接可視的，方便的不得了。就不多說了。

mysql做例子，還有個(gè)引擎是可以優(yōu)化的。mysql中引擎分兩種：

sql優(yōu)化等級：

上面說的這些等級在explain中可以看到。

單表優(yōu)化常用方法：

多表優(yōu)化常用方法：

因?yàn)樯厦嬉蔡岬搅薭樹，所以還是單獨(dú)聊聊吧。其實(shí)我也不是很理解。只能說一個(gè)淺顯的認(rèn)識而已。這里也就是簡單的說一下。

首先，B樹不僅可以二叉，還可以三叉，多叉。而只要大于二叉的都叫做BTree。

據(jù)說三層BTree可以存放上百萬數(shù)據(jù)。

BTree一般都指B+樹，數(shù)據(jù)全部存放在葉節(jié)點(diǎn)中。（這里簡單的一個(gè)三叉樹圖）

好了，就寫到這里吧，希望日后算法的知識會的更多以后能把B樹這個(gè)坑填完~~~然后有不同意見或者自己理解的可以留言或者私聊。

全文手打，如果你覺得對你有幫助麻煩點(diǎn)個(gè)贊點(diǎn)個(gè)關(guān)注啥的~~

sql數(shù)據(jù)庫認(rèn)識

SQL是Structured Quevy Language(結(jié)構(gòu)化查詢語言)的縮寫。SQL是專為數(shù)據(jù)庫而建立的操作命令集，是一種功能齊全的數(shù)據(jù)庫語言。在使用它時(shí)，只需要發(fā)出“做什么”的命令，“怎么做”是不用使用者考慮的。SQL功能強(qiáng)大、簡單易學(xué)、使用方便，已經(jīng)成為了數(shù)據(jù)庫操作的基礎(chǔ)，并且現(xiàn)在幾乎所有的數(shù)據(jù)庫均支持SQL。 br

##1 二、SQL數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu) br

SQL數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)基本上是三級結(jié)構(gòu)，但使用術(shù)語與傳統(tǒng)關(guān)系模型術(shù)語不同。在SQL中，關(guān)系模式(模式)稱為“基本表”(base table)；存儲模式(內(nèi)模式)稱為“存儲文件”(stored file)；子模式(外模式)稱為“視圖”(view)；元組稱為“行”(row)；屬性稱為“列”(column)。名稱對稱如^00100009a^： br

##1 三、SQL語言的組成 br

在正式學(xué)習(xí)SQL語言之前，首先讓我們對SQL語言有一個(gè)基本認(rèn)識，介紹一下SQL語言的組成： br

1.一個(gè)SQL數(shù)據(jù)庫是表(Table)的集合，它由一個(gè)或多個(gè)SQL模式定義。 br

2.一個(gè)SQL表由行集構(gòu)成，一行是列的序列(集合)，每列與行對應(yīng)一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)。 br

3.一個(gè)表或者是一個(gè)基本表或者是一個(gè)視圖。基本表是實(shí)際存儲在數(shù)據(jù)庫的表，而視圖是由若干基本表或其他視圖構(gòu)成的表的定義。 br

4.一個(gè)基本表可以跨一個(gè)或多個(gè)存儲文件，一個(gè)存儲文件也可存放一個(gè)或多個(gè)基本表。每個(gè)存儲文件與外部存儲上一個(gè)物理文件對應(yīng)。 br

5.用戶可以用SQL語句對視圖和基本表進(jìn)行查詢等操作。在用戶角度來看，視圖和基本表是一樣的，沒有區(qū)別，都是關(guān)系(表格)。 br

6.SQL用戶可以是應(yīng)用程序，也可以是終端用戶。SQL語句可嵌入在宿主語言的程序中使用，宿主語言有FORTRAN，COBOL，PASCAL，PL/I，C和Ada語言等。SQL用戶也能作為獨(dú)立的用戶接口，供交互環(huán)境下的終端用戶使用。 br

##1 四、對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行操作 br

SQL包括了所有對數(shù)據(jù)庫的操作，主要是由4個(gè)部分組成： br

1.數(shù)據(jù)定義：這一部分又稱為“SQL DDL”，定義數(shù)據(jù)庫的邏輯結(jié)構(gòu)，包括定義數(shù)據(jù)庫、基本表、視圖和索引4部分。 br

2.數(shù)據(jù)操縱：這一部分又稱為“SQL DML”，其中包括數(shù)據(jù)查詢和數(shù)據(jù)更新兩大類操作，其中數(shù)據(jù)更新又包括插入、刪除和更新三種操作。 br

3.數(shù)據(jù)控制：對用戶訪問數(shù)據(jù)的控制有基本表和視圖的授權(quán)、完整性規(guī)則的描述，事務(wù)控制語句等。 br

4.嵌入式SQL語言的使用規(guī)定：規(guī)定SQL語句在宿主語言的程序中使用的規(guī)則。 br

下面我們將分別介紹： br

##2 (一)數(shù)據(jù)定義 br

SQL數(shù)據(jù)定義功能包括定義數(shù)據(jù)庫、基本表、索引和視圖。 br

首先，讓我們了解一下SQL所提供的基本數(shù)據(jù)類型：(如^00100009b^) br

1.數(shù)據(jù)庫的建立與刪除 br

(1)建立數(shù)據(jù)庫：數(shù)據(jù)庫是一個(gè)包括了多個(gè)基本表的數(shù)據(jù)集，其語句格式為： br

CREATE DATABASE 數(shù)據(jù)庫名 〔其它參數(shù)〕 br

其中，數(shù)據(jù)庫名在系統(tǒng)中必須是唯一的，不能重復(fù)，不然將導(dǎo)致數(shù)據(jù)存取失誤。〔其它參數(shù)〕因具體數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)不同而異。 br

例：要建立項(xiàng)目管理數(shù)據(jù)庫(xmmanage)，其語句應(yīng)為： br

CREATE DATABASE xmmanage br

(2) 數(shù)據(jù)庫的刪除：將數(shù)據(jù)庫及其全部內(nèi)容從系統(tǒng)中刪除。 br

其語句格式為：DROP DATABASE 數(shù)據(jù)庫名 br

例：刪除項(xiàng)目管理數(shù)據(jù)庫(xmmanage)，其語句應(yīng)為： br

DROP DATABASE xmmanage br

2.基本表的定義及變更 br

本身獨(dú)立存在的表稱為基本表，在SQL語言中一個(gè)關(guān)系唯一對應(yīng)一個(gè)基本表。基本表的定義指建立基本關(guān)系模式，而變更則是指對數(shù)據(jù)庫中已存在的基本表進(jìn)行刪除與修改。 br

……br

五大數(shù)據(jù)庫理念，讀懂亞馬遜云科技的數(shù)據(jù)庫布局

1970 年，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫之父 E.F.Codd 發(fā)表《用于大型共享數(shù)據(jù)庫的關(guān)系數(shù)據(jù)模型》論文，正式拉開數(shù)據(jù)庫技術(shù)發(fā)展序幕。以 Oracle、DB2、SQL Server 為代表的三大商業(yè)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品獨(dú)占鰲頭，隨后涌現(xiàn)出 MySQL、PostgreSQL 等為代表的開源數(shù)據(jù)庫 ，和以 Amazon RDS 等為代表的云數(shù)據(jù)庫，拉開百花齊放的數(shù)據(jù)庫新序幕。

我們知道，云計(jì)算十年為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級提供了 歷史 性契機(jī)，但變革仍在進(jìn)行，隨著云計(jì)算的普及，數(shù)據(jù)庫市場發(fā)生根本性改變，云廠商打破傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)庫的堡壘，成為數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域全新力量。其中以連續(xù)六年入選 Gartner 領(lǐng)導(dǎo)者象限的亞馬遜云 科技 為代表，我們一起探討：為什么亞馬遜云 科技 能始終保持其創(chuàng)新性？縱觀云原生時(shí)代下，亞馬遜云 科技 數(shù)據(jù)庫未來還有哪些更多的可能性？

01 面對四大數(shù)據(jù)庫發(fā)展趨勢，亞馬遜云 科技 打造五大數(shù)據(jù)庫理念

后疫情時(shí)代下，加速了不少行業(yè)的業(yè)務(wù)在線化和數(shù)字化運(yùn)營，企業(yè)對數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘的需求越發(fā)強(qiáng)烈，亞馬遜云 科技 大中華區(qū)產(chǎn)品部總經(jīng)理顧凡詳細(xì)介紹其中四大趨勢：

一是伴隨互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，電商、視頻、社交、出行等新應(yīng)用場景的興起，不僅數(shù)據(jù)量大，對數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性要求極高，傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫無法滿足需求，因此驅(qū)動云原生數(shù)據(jù)庫的出現(xiàn)。

二是開源數(shù)據(jù)庫的廣泛應(yīng)用。

三是應(yīng)用程序現(xiàn)代化對數(shù)據(jù)庫提出更高要求，期待數(shù)據(jù)庫擁有更高的性能、可擴(kuò)展性、可用性以及降低成本，讓開發(fā)人員專注于核心業(yè)務(wù)的應(yīng)用開發(fā)，不用關(guān)注和核心業(yè)務(wù)無關(guān)的代碼。

四是軟件架構(gòu)歷經(jīng) PC、互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)，再到如今的萬物互聯(lián)時(shí)代，其中的迭代和轉(zhuǎn)型正在驅(qū)動數(shù)據(jù)庫選型的變化。

在此四大趨勢下，伴隨企業(yè)的業(yè)務(wù)量越來越大、越來越復(fù)雜，對數(shù)據(jù)庫的要求越來越高。亞馬遜云 科技 洞察客戶需求，在打造云上數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品時(shí)提出五大理念：

一是專庫專用，極致性能；二是無服務(wù)器，敏捷創(chuàng)新；第三是全球架構(gòu)，一鍵部署；第四是平滑遷移，加速上云；第五是 AI 賦能，深度集成。

02 歷經(jīng)真實(shí)錘煉，五大數(shù)據(jù)庫理念，持續(xù)賦能企業(yè)數(shù)智轉(zhuǎn)型

顧凡表示，隨著數(shù)據(jù)爆炸式增長，微服務(wù)架構(gòu)與 DevOps 愈發(fā)流行的今天，一個(gè)數(shù)據(jù)庫打天下的時(shí)代已然過去。我們需要在不同的應(yīng)用場景下，針對不同的數(shù)據(jù)類型和不同的數(shù)據(jù)訪問特點(diǎn)，為開發(fā)者和企業(yè)提供專門構(gòu)建的工具。

所以亞馬遜云 科技 提出 第一個(gè)核心數(shù)據(jù)庫理念：專庫專用 。在此理念下，推出針對關(guān)系數(shù)據(jù)、鍵值數(shù)據(jù)、文檔數(shù)據(jù)、內(nèi)存數(shù)據(jù)、圖數(shù)據(jù)、時(shí)許數(shù)據(jù)、分類賬數(shù)據(jù)、寬列等專門構(gòu)建數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)品家族。

這些數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品均經(jīng)歷過亞馬遜內(nèi)部核心業(yè)務(wù)的真實(shí)錘煉，成績斐然：

亞馬遜電商當(dāng)年是 Oracle 的客戶之一，隨著亞馬遜電商的應(yīng)用重構(gòu)和業(yè)務(wù)體量發(fā)展，亞馬遜電商決定將業(yè)務(wù)遷移到亞馬遜云 科技 里。100 多個(gè)團(tuán)隊(duì)參與這龐大的遷移工作中，將亞馬遜電商采購、目錄管理、訂單執(zhí)行、廣告、財(cái)務(wù)系統(tǒng)、錢包、視頻流等關(guān)鍵系統(tǒng)全部從 Oracle 遷出來。2019 年，亞馬遜將存儲近 7500 個(gè)Oracle 數(shù)據(jù)庫中的 75 PB 內(nèi)部數(shù)據(jù)遷移到多項(xiàng)亞馬遜云 科技 的數(shù)據(jù)庫服務(wù)中，包括 Amazon DynamoDB、Amazon Aurora、Amazon ElastiCache，于是亞馬遜電商成為亞馬遜云 科技 在全球的“第一大客戶”。

從 Oracle 切換到亞馬遜云 科技 后，亞馬遜電商節(jié)省了 60% 成本，面向消費(fèi)者端的應(yīng)用程序延遲降低 40%，數(shù)據(jù)庫管理支出減少 70%。

以被譽(yù)為“亞馬遜云 科技 歷史 上用戶數(shù)量增速最快的云服務(wù)”Amazon Aurora 為例，其擁有科媲美高端商業(yè)數(shù)據(jù)庫的速度和可用性，還擁有開源數(shù)據(jù)庫的簡單性與成本效益，Amazon Aurora 讓客戶滿足“魚和熊掌兼得”需求。

據(jù)顧凡介紹，Amazon Aurora 可提供 5 倍于標(biāo)準(zhǔn) MySQL 性能，3 倍于 PostgreSQL 吞吐量。同時(shí)提供高可用，可用區(qū)（AZ）+1的高可用，Global Databases 可完成跨區(qū)域?yàn)?zāi)備。可擴(kuò)展到 15 個(gè)只讀副本，成本只有商業(yè)數(shù)據(jù)庫的 1/10。

醫(yī)藥企業(yè)九州通為藥廠、供應(yīng)商，搭建藥廠、供應(yīng)商、消費(fèi)者提供供應(yīng)鏈鏈條。其 B2B 系統(tǒng)的業(yè)務(wù)特點(diǎn)是讀多寫少，受促銷活動、工作時(shí)間等影響，經(jīng)常會出現(xiàn)波峰波谷落差較大的情況，讀寫比例在 7：2 或者 8：3。九州通采用 Amazon Aurora 后實(shí)現(xiàn)讀寫分離和按需擴(kuò)展，整體數(shù)據(jù)庫性能提升 5 倍，TCO 降低 50%。實(shí)現(xiàn)了跨可用區(qū)部署、負(fù)載均衡、自動故障轉(zhuǎn)移、精細(xì)監(jiān)控、按需自動伸縮等。

據(jù)權(quán)威機(jī)構(gòu)預(yù)測，到 2022 年，75% 數(shù)據(jù)庫將被部署或遷移至云平臺。在這個(gè)過程中，亞馬遜云 科技 是如何通過技術(shù)來幫助客戶加速應(yīng)用上云的？這離不開除了上述的“專庫專用”外，以下四大理念：

第二個(gè)理念是無服務(wù)器、敏捷創(chuàng)新。 亞馬遜云 科技 大中華區(qū)產(chǎn)品部數(shù)據(jù)類產(chǎn)品高級經(jīng)理王曉野表示，企業(yè)業(yè)務(wù)總有波峰波谷之時(shí)，如何按照企業(yè) 80-90% 的業(yè)務(wù)峰值來規(guī)劃數(shù)據(jù)庫的存儲容量和計(jì)算資源的話，將給應(yīng)用帶來一定的業(yè)務(wù)連續(xù)性的妥協(xié)和挑戰(zhàn)。因此大多數(shù)企業(yè)都是按照峰值留有余地來選擇數(shù)據(jù)庫的計(jì)算資源，這將造成成本上的浪費(fèi)。而 Serverless 數(shù)據(jù)庫服務(wù)可完成無差別的繁復(fù)工作和自動化擴(kuò)展。

Amazon DynamoDB 是亞馬遜云 科技 自研 Serverless 數(shù)據(jù)庫，其誕生最早可追溯到 2004 年，當(dāng)時(shí)亞馬遜電商作為 Oracle 的客戶，盡管對于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在零售場景的需求并不頻繁，70% 均是鍵值類操作，此時(shí)倒逼亞馬遜電商思考：為什么要把關(guān)系型數(shù)據(jù)庫這么重得使用？我們可以設(shè)計(jì)一款支持讀寫、可橫向擴(kuò)展的分布式數(shù)據(jù)庫嗎？后來的故事大家都知道了，這款數(shù)據(jù)庫就是 Amazon DynamoDB，并在 2007 年發(fā)表論文，掀起業(yè)界 NoSQL 分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)創(chuàng)新大潮。

Amazon DynamoDB 可為大規(guī)模應(yīng)用提供支持，支撐亞馬遜自身多個(gè)高流量網(wǎng)站和系統(tǒng)，如亞馬遜電商網(wǎng)站、亞馬遜全球 442 個(gè)物流中心等。在亞馬遜電商一年一度 Prime Day，光是針對DynamoDB API 的調(diào)用達(dá)到數(shù)萬億次，最高峰值請求達(dá)到每秒 8920 萬次。由此可見，DynamoDB 擁有高吞吐、擴(kuò)展性、一致性、可預(yù)測響應(yīng)延遲、高可用等優(yōu)勢。

智能可穿戴設(shè)備廠商華米 科技 ，在全球 70 多個(gè)國家擁有近 1 億用戶。僅 2020 年上半年，其手表出貨量超 174 萬臺，截止到 2021 年 2 月，華米 科技 的可穿戴設(shè)備累計(jì)記錄步數(shù)是 151 萬步，累計(jì)記錄的睡眠時(shí)間是 128 億個(gè)夜晚，記錄心率總時(shí)長達(dá) 1208 億個(gè)小時(shí)。如此龐大的數(shù)據(jù)同時(shí)必須保證極高的安全性和低延遲相應(yīng)，如何保證穩(wěn)定性是巨大的挑戰(zhàn)。

DynamoDB 幫助華米 科技 在任何規(guī)模下都能提供延遲不超過 10 毫秒的一致響應(yīng)時(shí)間。華米 科技 健康 云的 P0 和 P1 級別故障減少了約 30%，總體服務(wù)可用性提升了 0.25%，系統(tǒng)可用性指標(biāo)達(dá)到 99.99%，為華為 科技 全球化擴(kuò)展提供了有力的支撐。

最新無服務(wù)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品是 Amazon Aurora Serverless V2 提供瞬間擴(kuò)展能力，真正把擴(kuò)展能力發(fā)揮到極致，在不到一秒的時(shí)間內(nèi)，將幾百個(gè)事務(wù)擴(kuò)展到數(shù)十萬的級別。同時(shí)在擴(kuò)展時(shí)每一次調(diào)整的增量都是非常精細(xì)化的去管理，如果按照峰值來規(guī)劃數(shù)據(jù)庫資源，可實(shí)現(xiàn)大概90%的成本節(jié)省。目前 Amazon Aurora Serverless V2 在全球?qū)崿F(xiàn)預(yù)覽。

第三個(gè)理念是全球架構(gòu)、一鍵部署。 在全球化的今天，如何支撐全球客戶的業(yè)務(wù)擴(kuò)展連續(xù)性、一致性、以最低延遲帶給到終端客戶上，對數(shù)據(jù)庫提出新的挑戰(zhàn)。

亞馬遜云 科技 提供 Amazon Aurora 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫Global Database、Amazon DynamoDB、Amazon ElastiCache 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫、Amazon DocumentDB 文檔數(shù)據(jù)庫都能利用亞馬遜云 科技 的骨干網(wǎng)絡(luò)提供比互聯(lián)網(wǎng)更穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)支撐，以一鍵部署的方式，幫助客戶實(shí)現(xiàn)幾千公里跨區(qū)域數(shù)據(jù)庫災(zāi)備，故障恢復(fù)大概能在一分鐘之內(nèi)完成，同時(shí)跨區(qū)域的數(shù)據(jù)復(fù)制延遲通常小于一秒。

第四個(gè)理念是平滑遷移、加速上云。 目前，450000+ 數(shù)據(jù)庫通過亞馬遜云 科技 數(shù)據(jù)庫遷移服務(wù)遷移到亞馬遜云 科技 中，這個(gè)數(shù)字每年都在不斷增長。亞馬遜云 科技 提供 Amazon DMS、Amazon Database Migration Service 等工具讓開發(fā)者和企業(yè)進(jìn)行自助式云遷移。另外，對于遷移過程中可能會需要的支持，可通過專業(yè)服務(wù)團(tuán)隊(duì)和合作伙伴網(wǎng)絡(luò)成員，為客戶提供專業(yè)支持，還通過 Database Freedom 項(xiàng)目幫助客戶降低他們的顧慮。

今年 11 月，最新產(chǎn)品 Babelfish for Amazon Aurora PostgreSQL 在全球和中國兩個(gè)區(qū)域正式可用，可加速企業(yè)上云的遷移，實(shí)現(xiàn)讓企業(yè)可以利用原有的技術(shù)棧、原有的 SQL Server T-SQL的人員可以利用到云數(shù)據(jù)庫進(jìn)行創(chuàng)新。

第五個(gè)理念是 AI賦能，深度集成。 我們觀察到，ML 技術(shù)賦能數(shù)據(jù)庫開發(fā)者，開發(fā)者無需具備機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)知識，就可進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)操作。在此潮流下，亞馬遜云 科技 推出 Amazon Neptune，借由 Deep Graph Library 和 Amazon SageMaker 驅(qū)動圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

今年 8 月，Neptune ML 在中國正式可用，允許數(shù)據(jù)工程師不需要掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的技能直接從圖數(shù)據(jù)庫里導(dǎo)出數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)換格式、訓(xùn)練模型并發(fā)布，用 gremlin 語句調(diào)用訓(xùn)練成的模型在數(shù)據(jù)庫里實(shí)現(xiàn)推理，進(jìn)行欺詐檢測，推薦物品。

目前，亞馬遜云 科技 加速在中國區(qū)域服務(wù)落地，2021年至今新發(fā)布 60 多個(gè)數(shù)據(jù)庫服務(wù)與功能。亞馬遜云 科技 正是通過上述五大數(shù)據(jù)庫理念，打造豐富的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品家族，在全球智能化發(fā)展趨勢下，為企業(yè)提供更快更好的數(shù)智服務(wù)，釋放數(shù)據(jù)價(jià)值，并連續(xù)六年入選 Gartner 領(lǐng)導(dǎo)者象限，得到業(yè)界和客戶的深度認(rèn)可。

外行人的大數(shù)據(jù)五問 帶你了解大數(shù)據(jù)

外行人的大數(shù)據(jù)五問 帶你了解大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)是什么？是一種運(yùn)營模式，是一種能力，還是一種技術(shù)，或是一種數(shù)據(jù)集合的統(tǒng)稱？今天我們所說的“大數(shù)據(jù)”和過去傳統(tǒng)意義上的“數(shù)據(jù)”的區(qū)別又在哪里？大數(shù)據(jù)有什么特點(diǎn)？來源有哪些？又應(yīng)用于哪些方面等等。接下來小編帶您一起了解大數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)概念

"大數(shù)據(jù)"是一個(gè)體量特別大，數(shù)據(jù)類別特別大的數(shù)據(jù)集，并且這樣的數(shù)據(jù)集無法用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫工具對其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理。 "大數(shù)據(jù)"首先是指數(shù)據(jù)體量(volumes)?大，指代大型數(shù)據(jù)集，一般在10TB?規(guī)模左右，但在實(shí)際應(yīng)用中，很多企業(yè)用戶把多個(gè)數(shù)據(jù)集放在一起，已經(jīng)形成了PB級的數(shù)據(jù)量；其次是指數(shù)據(jù)類別(variety)大，數(shù)據(jù)來自多種數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)范疇，囊括了半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。接著是數(shù)據(jù)處理速度（Velocity）快，在數(shù)據(jù)量非常龐大的情況下，也能夠做到數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理。最后一個(gè)特點(diǎn)是指數(shù)據(jù)真實(shí)性（Veracity）高，隨著社交數(shù)據(jù)、企業(yè)內(nèi)容、交易與應(yīng)用數(shù)據(jù)等新數(shù)據(jù)源的興趣，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源的局限被打破，企業(yè)愈發(fā)需要有效的信息之力以確保其真實(shí)性及安全性。

百度知道—大數(shù)據(jù)概念

大數(shù)據(jù)(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。大數(shù)據(jù)的4V特點(diǎn)：Volume、Velocity、Variety、Veracity。

互聯(lián)網(wǎng)周刊—大數(shù)據(jù)概念

"大數(shù)據(jù)"的概念遠(yuǎn)不止大量的數(shù)據(jù)（TB）和處理大量數(shù)據(jù)的技術(shù)，或者所謂的"4個(gè)V"之類的簡單概念，而是涵蓋了人們在大規(guī)模數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上可以做的事情，而這些事情在小規(guī)模數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上是無法實(shí)現(xiàn)的。換句話說，大數(shù)據(jù)讓我們以一種前所未有的方式，通過對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，獲得有巨大價(jià)值的產(chǎn)品和服務(wù)，或深刻的洞見，最終形成變革之力

研究機(jī)構(gòu)Gartner—大數(shù)據(jù)概念

"大數(shù)據(jù)"是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。從數(shù)據(jù)的類別上看，"大數(shù)據(jù)"指的是無法使用傳統(tǒng)流程或工具處理或分析的信息。它定義了那些超出正常處理范圍和大小、迫使用戶采用非傳統(tǒng)處理方法的數(shù)據(jù)集。 亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)（AWS）、大數(shù)據(jù)科學(xué)家JohnRauser提到一個(gè)簡單的定義：大數(shù)據(jù)就是任何超過了一臺計(jì)算機(jī)處理能力的龐大數(shù)據(jù)量。 研發(fā)小組對大數(shù)據(jù)的定義："大數(shù)據(jù)是最大的宣傳技術(shù)、是最時(shí)髦的技術(shù)，當(dāng)這種現(xiàn)象出現(xiàn)時(shí)，定義就變得很混亂。" Kelly說："大數(shù)據(jù)是可能不包含所有的信息，但我覺得大部分是正確的。對大數(shù)據(jù)的一部分認(rèn)知在于，它是如此之大，分析它需要多個(gè)工作負(fù)載，這是AWS的定義。當(dāng)你的技術(shù)達(dá)到極限時(shí)，也就是數(shù)據(jù)的極限"。 大數(shù)據(jù)不是關(guān)于如何定義，最重要的是如何使用。最大的挑戰(zhàn)在于哪些技術(shù)能更好的使用數(shù)據(jù)以及大數(shù)據(jù)的應(yīng)用情況如何。這與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫相比，開源的大數(shù)據(jù)分析工具的如Hadoop的崛起，這些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)服務(wù)的價(jià)值在哪里。

大數(shù)據(jù)分析

眾所周知，大數(shù)據(jù)已經(jīng)不簡簡單單是數(shù)據(jù)大的事實(shí)了，而最重要的現(xiàn)實(shí)是對大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價(jià)值的信息。那么越來越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)，而這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長的復(fù)雜性，所以大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價(jià)值的決定性因素。基于如此的認(rèn)識，大數(shù)據(jù)分析普遍存在的方法理論有哪些呢？

大數(shù)據(jù)技術(shù)

數(shù)據(jù)采集：ETL工具負(fù)責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)存取：關(guān)系數(shù)據(jù)庫、NOSQL、SQL等。

基礎(chǔ)架構(gòu)：云存儲、分布式文件存儲等。

數(shù)據(jù)處理：自然語言處理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人與計(jì)算機(jī)交互的語言問題的一門學(xué)科。處理自然語言的關(guān)鍵是要讓計(jì)算機(jī)"理解"自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也稱為計(jì)算語言學(xué)(Computational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個(gè)分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。

統(tǒng)計(jì)分析：假設(shè)檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗(yàn)、方差分析、卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計(jì)、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應(yīng)分析、多元對應(yīng)分析（最優(yōu)尺度分析）、bootstrap技術(shù)等等。

數(shù)據(jù)挖掘：分類 （Classification）、估計(jì)（Estimation）、預(yù)測（Prediction）、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)

模型預(yù)測：預(yù)測模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模仿真。

結(jié)果呈現(xiàn)：云計(jì)算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖等。

大數(shù)據(jù)特點(diǎn)

要理解大數(shù)據(jù)這一概念，首先要從"大"入手，"大"是指數(shù)據(jù)規(guī)模，大數(shù)據(jù)一般指在10TB(1TB=1024GB)規(guī)模以上的數(shù)據(jù)量。大數(shù)據(jù)同過去的海量數(shù)據(jù)有所區(qū)別，其基本特征可以用4個(gè)V來總結(jié)(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即體量大、多樣性、價(jià)值密度低、速度快。

第一，數(shù)據(jù)體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。

第二，數(shù)據(jù)類型繁多，如前文提到的網(wǎng)絡(luò)日志、視頻、圖片、地理位置信息，等等。

第三，價(jià)值密度低。以視頻為例，連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒。

第四，處理速度快。1秒定律。最后這一點(diǎn)也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同。物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、移動互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、手機(jī)、平板電腦、PC以及遍布地球各個(gè)角落的各種各樣的傳感器，無一不是數(shù)據(jù)來源或者承載的方式。

大數(shù)據(jù)技術(shù)是指從各種各樣類型的巨量數(shù)據(jù)中，快速獲得有價(jià)值信息的技術(shù)。解決大數(shù)據(jù)問題的核心是大數(shù)據(jù)技術(shù)。目前所說的"大數(shù)據(jù)"不僅指數(shù)據(jù)本身的規(guī)模，也包括采集數(shù)據(jù)的工具、平臺和數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)研發(fā)目的是發(fā)展大數(shù)據(jù)技術(shù)并將其應(yīng)用到相關(guān)領(lǐng)域，通過解決巨量數(shù)據(jù)處理問題促進(jìn)其突破性發(fā)展。因此，大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來的挑戰(zhàn)不僅體現(xiàn)在如何處理巨量數(shù)據(jù)從中獲取有價(jià)值的信息，也體現(xiàn)在如何加強(qiáng)大數(shù)據(jù)技術(shù)研發(fā)，搶占時(shí)代發(fā)展的前沿。

當(dāng)下我國大數(shù)據(jù)研發(fā)建設(shè)應(yīng)在以下四個(gè)方面著力

一是建立一套運(yùn)行機(jī)制。大數(shù)據(jù)建設(shè)是一項(xiàng)有序的、動態(tài)的、可持續(xù)發(fā)展的系統(tǒng)工程，必須建立良好的運(yùn)行機(jī)制，以促進(jìn)建設(shè)過程中各個(gè)環(huán)節(jié)的正規(guī)有序，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)合，搞好頂層設(shè)計(jì)。

二是規(guī)范一套建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)。沒有標(biāo)準(zhǔn)就沒有系統(tǒng)。應(yīng)建立面向不同主題、覆蓋各個(gè)領(lǐng)域、不斷動態(tài)更新的大數(shù)據(jù)建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)，為實(shí)現(xiàn)各級各類信息系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)互連、信息互通、資源共享奠定基礎(chǔ)。

三是搭建一個(gè)共享平臺。數(shù)據(jù)只有不斷流動和充分共享，才有生命力。應(yīng)在各專用數(shù)據(jù)庫建設(shè)的基礎(chǔ)上，通過數(shù)據(jù)集成，實(shí)現(xiàn)各級各類指揮信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交換和數(shù)據(jù)共享。

四是培養(yǎng)一支專業(yè)隊(duì)伍。大數(shù)據(jù)建設(shè)的每個(gè)環(huán)節(jié)都需要依靠專業(yè)人員完成，因此，必須培養(yǎng)和造就一支懂指揮、懂技術(shù)、懂管理的大數(shù)據(jù)建設(shè)專業(yè)隊(duì)伍。

大數(shù)據(jù)作用

大數(shù)據(jù)時(shí)代到來，認(rèn)同這一判斷的人越來越多。那么大數(shù)據(jù)意味著什么，他到底會改變什么？僅僅從技術(shù)角度回答，已不足以解惑。大數(shù)據(jù)只是賓語，離開了人這個(gè)主語，它再大也沒有意義。我們需要把大數(shù)據(jù)放在人的背景中加以透視，理解它作為時(shí)代變革力量的所以然。

變革價(jià)值的力量

未來十年，決定中國是不是有大智慧的核心意義標(biāo)準(zhǔn)（那個(gè)"思想者"），就是國民幸福。一體現(xiàn)在民生上，通過大數(shù)據(jù)讓有意義的事變得澄明，看我們在人與人關(guān)系上，做得是否比以前更有意義；二體現(xiàn)在生態(tài)上，通過大數(shù)據(jù)讓有意義的事變得澄明，看我們在天與人關(guān)系上，做得是否比以前更有意義。總之，讓我們從前10年的意義混沌時(shí)代，進(jìn)入未來10年意義澄明時(shí)代。

變革經(jīng)濟(jì)的力量

生產(chǎn)者是有價(jià)值的，消費(fèi)者是價(jià)值的意義所在。有意義的才有價(jià)值，消費(fèi)者不認(rèn)同的，就賣不出去，就實(shí)現(xiàn)不了價(jià)值；只有消費(fèi)者認(rèn)同的，才賣得出去，才實(shí)現(xiàn)得了價(jià)值。大數(shù)據(jù)幫助我們從消費(fèi)者這個(gè)源頭識別意義，從而幫助生產(chǎn)者實(shí)現(xiàn)價(jià)值。這就是啟動內(nèi)需的原理。

變革組織的力量

隨著具有語義網(wǎng)特征的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)資源發(fā)展起來，組織的變革就越來越顯得不可避免。大數(shù)據(jù)將推動網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生無組織的組織力量。最先反映這種結(jié)構(gòu)特點(diǎn)的，是各種各樣去中心化的WEB2.0應(yīng)用，如RSS、維基、博客等。

大數(shù)據(jù)之所以成為時(shí)代變革力量，在于它通過追隨意義而獲得智慧。

大數(shù)據(jù)處理

大數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)時(shí)代理念的三大轉(zhuǎn)變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關(guān)不要因果。

大數(shù)據(jù)處理的流程

具體的大數(shù)據(jù)處理方法確實(shí)有很多，但是根據(jù)筆者長時(shí)間的實(shí)踐，總結(jié)了一個(gè)普遍適用的大數(shù)據(jù)處理流程，并且這個(gè)流程應(yīng)該能夠?qū)Υ蠹依眄槾髷?shù)據(jù)的處理有所幫助。整個(gè)處理流程可以概括為四步，分別是采集、導(dǎo)入和預(yù)處理、統(tǒng)計(jì)和分析，最后是數(shù)據(jù)挖掘。

大數(shù)據(jù)處理之一：采集

大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個(gè)數(shù)據(jù)庫來接收發(fā)自客戶端（Web、App或者傳感器形式等）的數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫來進(jìn)行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務(wù)數(shù)據(jù)，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫也常用于數(shù)據(jù)的采集。

在大數(shù)據(jù)的采集過程中，其主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因?yàn)橥瑫r(shí)有可能會有成千上萬的用戶來進(jìn)行訪問和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問量在峰值時(shí)達(dá)到上百萬，所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫之間進(jìn)行負(fù)載均衡和分片的確是需要深入的思考和設(shè)計(jì)。

大數(shù)據(jù)處理之二：導(dǎo)入/預(yù)處理

雖然采集端本身會有很多數(shù)據(jù)庫，但是如果要對這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，還是應(yīng)該將這些來自前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個(gè)集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式存儲集群，并且可以在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡單的清洗和預(yù)處理工作。也有一些用戶會在導(dǎo)入時(shí)使用來自Twitter的Storm來對數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計(jì)算，來滿足部分業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)計(jì)算需求。

導(dǎo)入與預(yù)處理過程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導(dǎo)入量經(jīng)常會達(dá)到百兆，甚至千兆級別。

大數(shù)據(jù)處理之三：統(tǒng)計(jì)/分析

統(tǒng)計(jì)與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式計(jì)算集群來對存儲于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見的分析需求，在這方面，一些實(shí)時(shí)性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。

統(tǒng)計(jì)與分析這部分的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對系統(tǒng)資源，特別是I/O會有極大的占用。

大數(shù)據(jù)處理之四：挖掘

與前面統(tǒng)計(jì)和分析過程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預(yù)先設(shè)定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進(jìn)行基于各種算法的計(jì)算，從而起到預(yù)測（Predict）的效果，從而實(shí)現(xiàn)一些高級別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的Kmeans、用于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復(fù)雜，并且計(jì)算涉及的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量都很大，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。

整個(gè)大數(shù)據(jù)處理的普遍流程至少應(yīng)該滿足這四個(gè)方面的步驟，才能算得上是一個(gè)比較完整的大數(shù)據(jù)處理。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用與案例分析

大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵，也是其必要條件，就在于"IT"與"經(jīng)營"的融合，當(dāng)然，這里的經(jīng)營的內(nèi)涵可以非常廣泛，小至一個(gè)零售門店的經(jīng)營，大至一個(gè)城市的經(jīng)營。以下是我整理的關(guān)于各行各業(yè)，不同的組織機(jī)構(gòu)在大數(shù)據(jù)方面的應(yīng)用的案例，在此申明，以下案例均來源于網(wǎng)絡(luò)，本文僅作引用，并在此基礎(chǔ)上作簡單的梳理和分類。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例之：醫(yī)療行業(yè)

[1] Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技術(shù)醫(yī)療保健內(nèi)容分析預(yù)測的首個(gè)客戶。該技術(shù)允許企業(yè)找到大量病人相關(guān)的臨床醫(yī)療信息，通過大數(shù)據(jù)處理，更好地分析病人的信息。

[2] 在加拿大多倫多的一家醫(yī)院，針對早產(chǎn)嬰兒，每秒鐘有超過3000次的數(shù)據(jù)讀取。通過這些數(shù)據(jù)分析，醫(yī)院能夠提前知道哪些早產(chǎn)兒出現(xiàn)問題并且有針對性地采取措施，避免早產(chǎn)嬰兒夭折。

[3] 它讓更多的創(chuàng)業(yè)者更方便地開發(fā)產(chǎn)品，比如通過社交網(wǎng)絡(luò)來收集數(shù)據(jù)的健康類App。也許未來數(shù)年后，它們搜集的數(shù)據(jù)能讓醫(yī)生給你的診斷變得更為精確，比方說不是通用的成人每日三次一次一片，而是檢測到你的血液中藥劑已經(jīng)代謝完成會自動提醒你再次服藥。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例之：能源行業(yè)

[1] 智能電網(wǎng)現(xiàn)在歐洲已經(jīng)做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵(lì)利用太陽能，會在家庭安裝太陽能，除了賣電給你，當(dāng)你的太陽能有多余電的時(shí)候還可以買回來。通過電網(wǎng)收集每隔五分鐘或十分鐘收集一次數(shù)據(jù)，收集來的這些數(shù)據(jù)可以用來預(yù)測客戶的用電習(xí)慣等，從而推斷出在未來2~3個(gè)月時(shí)間里，整個(gè)電網(wǎng)大概需要多少電。有了這個(gè)預(yù)測后，就可以向發(fā)電或者供電企業(yè)購買一定數(shù)量的電。因?yàn)殡娪悬c(diǎn)像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現(xiàn)貨就比較貴。通過這個(gè)預(yù)測后，可以降低采購成本。

[2] 維斯塔斯風(fēng)力系統(tǒng)，依靠的是BigInsights軟件和IBM超級計(jì)算機(jī)，然后對氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找出安裝風(fēng)力渦輪機(jī)和整個(gè)風(fēng)電場最佳的地點(diǎn)。利用大數(shù)據(jù)，以往需要數(shù)周的分析工作，現(xiàn)在僅需要不足1小時(shí)便可完成。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例之：通信行業(yè)

[1] XO Communications通過使用IBM SPSS預(yù)測分析軟件，減少了將近一半的客戶流失率。XO現(xiàn)在可以預(yù)測客戶的行為，發(fā)現(xiàn)行為趨勢，并找出存在缺陷的環(huán)節(jié)，從而幫助公司及時(shí)采取措施，保留客戶。此外，IBM新的Netezza網(wǎng)絡(luò)分析加速器，將通過提供單個(gè)端到端網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)、客戶分析視圖的可擴(kuò)展平臺，幫助通信企業(yè)制定更科學(xué)、合理決策。

[2] 電信業(yè)者透過數(shù)以千萬計(jì)的客戶資料，能分析出多種使用者行為和趨勢，賣給需要的企業(yè)，這是全新的資料經(jīng)濟(jì)。

[3] 中國移動通過大數(shù)據(jù)分析，對企業(yè)運(yùn)營的全業(yè)務(wù)進(jìn)行針對性的監(jiān)控、預(yù)警、跟蹤。系統(tǒng)在第一時(shí)間自動捕捉市場變化，再以最快捷的方式推送給指定負(fù)責(zé)人，使他在最短時(shí)間內(nèi)獲知市場行情。

[4] NTT docomo把手機(jī)位置信息和互聯(lián)網(wǎng)上的信息結(jié)合起來，為顧客提供附近的餐飲店信息，接近末班車時(shí)間時(shí)，提供末班車信息服務(wù)。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例之：零售業(yè)

[1] "我們的某個(gè)客戶，是一家領(lǐng)先的專業(yè)時(shí)裝零售商，通過當(dāng)?shù)氐陌儇浬痰辍⒕W(wǎng)絡(luò)及其郵購目錄業(yè)務(wù)為客戶提供服務(wù)。公司希望向客戶提供差異化服務(wù)，如何定位公司的差異化，他們通過從 Twitter 和 Facebook 上收集社交信息，更深入的理解化妝品的營銷模式，隨后他們認(rèn)識到必須保留兩類有價(jià)值的客戶：高消費(fèi)者和高影響者。希望通過接受免費(fèi)化妝服務(wù)，讓用戶進(jìn)行口碑宣傳，這是交易數(shù)據(jù)與交互數(shù)據(jù)的完美結(jié)合，為業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)提供了解決方案。"Informatica的技術(shù)幫助這家零售商用社交平臺上的數(shù)據(jù)充實(shí)了客戶主數(shù)據(jù)，使他的業(yè)務(wù)服務(wù)更具有目標(biāo)性。

[2] 零售企業(yè)也監(jiān)控客戶的店內(nèi)走動情況以及與商品的互動。它們將這些數(shù)據(jù)與交易記錄相結(jié)合來展開分析，從而在銷售哪些商品、如何擺放貨品以及何時(shí)調(diào)整售價(jià)上給出意見，此類方法已經(jīng)幫助某領(lǐng)先零售企業(yè)減少了17%的存貨，同時(shí)在保持市場份額的前提下，增加了高利潤率自有品牌商品的比例

網(wǎng)站標(biāo)題：一文讀懂nosql數(shù)據(jù)庫,常見的nosql數(shù)據(jù)庫
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