案例分享：NoSQL如何處理生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)

我們知道大數(shù)據(jù)產(chǎn)生了巨大的數(shù)據(jù)，那么是需要去存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)的，NoSQL，泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫，它類似于存放數(shù)據(jù)的倉庫，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，相比mysql，是它的升級(jí)版，NoSQL數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重?cái)?shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題。

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什么是NoSQL數(shù)據(jù)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(guān)系型的數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫在應(yīng)付web2.0網(wǎng)站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動(dòng)態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫則由于其本身的特點(diǎn)得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重?cái)?shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題，包括超大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。

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

2.2 NoSQL代表

MongDB、 Redis、Memcache

3. 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與NoSQL的區(qū)別？

3.1 RDBMS

高度組織化結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

結(jié)構(gòu)化查詢語言（SQL）

數(shù)據(jù)和關(guān)系都存儲(chǔ)在單獨(dú)的表中。

數(shù)據(jù)操縱語言，數(shù)據(jù)定義語言

嚴(yán)格的一致性

基礎(chǔ)事務(wù)

ACID

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫遵循ACID規(guī)則

事務(wù)在英文中是transaction，和現(xiàn)實(shí)世界中的交易很類似，它有如下四個(gè)特性：

A (Atomicity) 原子性

原子性很容易理解，也就是說事務(wù)里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事務(wù)成功的條件是事務(wù)里的所有操作都成功，只要有一個(gè)操作失敗，整個(gè)事務(wù)就失敗，需要回滾。比如銀行轉(zhuǎn)賬，從A賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶，分為兩個(gè)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(huì)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(shù)據(jù)庫要一直處于一致的狀態(tài)，事務(wù)的運(yùn)行不會(huì)改變數(shù)據(jù)庫原本的一致性約束。

I (Isolation) 獨(dú)立性

所謂的獨(dú)立性是指并發(fā)的事務(wù)之間不會(huì)互相影響，如果一個(gè)事務(wù)要訪問的數(shù)據(jù)正在被另外一個(gè)事務(wù)修改，只要另外一個(gè)事務(wù)未提交，它所訪問的數(shù)據(jù)就不受未提交事務(wù)的影響。比如現(xiàn)有有個(gè)交易是從A賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶，在這個(gè)交易還未完成的情況下，如果此時(shí)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(wù)提交后，它所做的修改將會(huì)永久的保存在數(shù)據(jù)庫上，即使出現(xiàn)宕機(jī)也不會(huì)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(yù)定義的模式

鍵 - 值對(duì)存儲(chǔ)，列存儲(chǔ)，文檔存儲(chǔ)，圖形數(shù)據(jù)庫

最終一致性，而非ACID屬性

非結(jié)構(gòu)化和不可預(yù)知的數(shù)據(jù)

CAP定理

高性能，高可用性和可伸縮性

分布式數(shù)據(jù)庫中的CAP原理(了解)

CAP定理：

Consistency(一致性), 數(shù)據(jù)一致更新，所有數(shù)據(jù)變動(dòng)都是同步的

Availability(可用性), 好的響應(yīng)性能

Partition tolerance(分區(qū)容錯(cuò)性) 可靠性

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

定理：任何分布式系統(tǒng)只可同時(shí)滿足二點(diǎn)，沒法三者兼顧。

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

因此，根據(jù) CAP 原理將 NoSQL 數(shù)據(jù)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(diǎn)集群，滿足一致性，可用性的系統(tǒng)，通常在可擴(kuò)展性上不太強(qiáng)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(duì)一致性要求低一些。

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

而由于當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)硬件肯定會(huì)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(shí)現(xiàn)的。

所以我們只能在一致性和可用性之間進(jìn)行權(quán)衡，沒有NoSQL系統(tǒng)能同時(shí)保證這三點(diǎn)。

說明：C：強(qiáng)一致性 A：高可用性 P：分布式容忍性

舉例：

CA：傳統(tǒng)Oracle數(shù)據(jù)庫

AP：大多數(shù)網(wǎng)站架構(gòu)的選擇

CP：Redis、Mongodb

注意：分布式架構(gòu)的時(shí)候必須做出取舍。

一致性和可用性之間取一個(gè)平衡。多余大多數(shù)web應(yīng)用，其實(shí)并不需要強(qiáng)一致性。

因此犧牲C換取P，這是目前分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的方向。

4. 當(dāng)下NoSQL的經(jīng)典應(yīng)用

當(dāng)下的應(yīng)用是 SQL 與 NoSQL 一起使用的。

代表項(xiàng)目：阿里巴巴商品信息的存放。

去 IOE 化。

ps：I 是指 IBM 的小型機(jī)，很貴的，好像好幾萬一臺(tái)；O 是指 Oracle 數(shù)據(jù)庫，也很貴的，好幾萬呢；M 是指 EMC 的存儲(chǔ)設(shè)備，也很貴的。

難點(diǎn)：

數(shù)據(jù)類型多樣性。

數(shù)據(jù)源多樣性和變化重構(gòu)。

數(shù)據(jù)源改造而服務(wù)平臺(tái)不需要大面積重構(gòu)。

NoSQL 數(shù)據(jù)庫：何時(shí)使用 NoSQL 與 SQL？

NoSQL 數(shù)據(jù)庫因其功能性、易于開發(fā)性和可擴(kuò)展性而廣受認(rèn)可，它們?cè)絹碓蕉嗟赜糜诖髷?shù)據(jù)和實(shí)時(shí) Web 應(yīng)用程序，在本文中，我們通過示例討論 NoSQL、何時(shí)使用 NoSQL 與 SQL 及其用例。

NoSQL是一種下一代數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (DBMS)。NoSQL 數(shù)據(jù)庫具有靈活的模式，可用于構(gòu)建具有大量數(shù)據(jù)和高負(fù)載的現(xiàn)代應(yīng)用程序。

“NoSQL”一詞最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年創(chuàng)造的，盡管自 1960 年代后期以來就已經(jīng)存在類似的數(shù)據(jù)庫。然而，NoSQL 的發(fā)展始于 2009 年初，并且發(fā)展迅速。

在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)，任何關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (RDBMS) 的響應(yīng)時(shí)間都會(huì)變慢。為了解決這個(gè)問題，我們可以通過升級(jí)現(xiàn)有硬件來“擴(kuò)大”信息系統(tǒng)，這非常昂貴。但是，NoSQL 可以更好地橫向擴(kuò)展并且更具成本效益。

NoSQL 對(duì)于非結(jié)構(gòu)化或非常大的數(shù)據(jù)對(duì)象（例如聊天日志數(shù)據(jù)、視頻或圖像）非常有用，這就是為什么 NoSQL 在微軟、谷歌、亞馬遜、Meta (Facebook) 等互聯(lián)網(wǎng)巨頭中特別受歡迎的原因。

一些流行的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫包括：

隨著企業(yè)更快地積累更大的數(shù)據(jù)集，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和關(guān)系模式并不總是適合。有必要使用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和大型對(duì)象來更好地捕獲這些信息。

傳統(tǒng)的 RDBMS 使用 SQL（結(jié)構(gòu)化查詢語言）語法來存儲(chǔ)和檢索結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，相反，NoSQL 數(shù)據(jù)庫包含廣泛的功能，可以存儲(chǔ)和檢索結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和多態(tài)數(shù)據(jù)。

有時(shí)，NoSQL 也被稱為“ 不僅僅是 SQL ”，強(qiáng)調(diào)它可能支持類似 SQL 的語言或與 SQL 數(shù)據(jù)庫并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之間的一個(gè)區(qū)別是 JOIN 功能。SQL 數(shù)據(jù)庫使用 JOIN 子句來組合來自兩個(gè)或多個(gè)表的行，因?yàn)?NoSQL 數(shù)據(jù)庫本質(zhì)上不是表格的，所以這個(gè)功能并不總是可行或相關(guān)的。

但是，一些 NoSQL DBMS 可以執(zhí)行類似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一樣。這并不意味著不再需要 SQL DBMS，相反，NoSQL 和 SQL 數(shù)據(jù)庫傾向于以不同的方式解決類似的問題。

一般來說，在以下情況下，NoSQL 比 SQL 更可取：

許多行業(yè)都在采用 NoSQL，取代關(guān)系數(shù)據(jù)庫，從而為某些業(yè)務(wù)應(yīng)用程序提供更高的靈活性和可擴(kuò)展性，下面給出了 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的一些企業(yè)用例。

內(nèi)容管理是一組用于收集、管理、傳遞、檢索和發(fā)布任何格式的信息的過程，包括文本、圖像、音頻和視頻。NoSQL 數(shù)據(jù)庫可以通過其靈活和開放的數(shù)據(jù)模型為存儲(chǔ)多媒體內(nèi)容提供更好的選擇。

例如，福布斯在短短幾個(gè)月內(nèi)就構(gòu)建了一個(gè)基于 MongoDB 的定制內(nèi)容管理系統(tǒng)，以更低的成本為他們提供了更大的敏捷性。

大數(shù)據(jù)是指太大而無法通過傳統(tǒng)處理系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)集，實(shí)時(shí)存儲(chǔ)和檢索大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)在分析 歷史 數(shù)據(jù)的同時(shí)使用流處理來攝取新數(shù)據(jù)，這是一系列非常適合 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的功能。

Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其數(shù)據(jù)能夠在沒有性能問題的情況下進(jìn)行擴(kuò)展，即使該服務(wù)在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備具有連接到互聯(lián)網(wǎng)或通信網(wǎng)絡(luò)的嵌入式軟件和傳感器，能夠在無需人工干預(yù)的情況下收集和共享數(shù)據(jù)。隨著數(shù)十億臺(tái)設(shè)備生成數(shù)不清的數(shù)據(jù)，IoT NoSQL 數(shù)據(jù)庫為 IoT 服務(wù)提供商提供了可擴(kuò)展性和更靈活的架構(gòu)。

Freshub就是這樣的一項(xiàng)服務(wù)，它從 MySQL 切換到 MongoDB，以更好地處理其大型、動(dòng)態(tài)、非統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。

擁有數(shù)十億智能手機(jī)用戶，可擴(kuò)展性正成為在移動(dòng)設(shè)備上提供服務(wù)的企業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)。具有更靈活數(shù)據(jù)模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解決方案。

例如，The Weather Channel使用 MongoDB 數(shù)據(jù)庫每分鐘處理數(shù)百萬個(gè)請(qǐng)求，同時(shí)還處理用戶數(shù)據(jù)并提供天氣更新。

大數(shù)據(jù)分析工具有哪些

大數(shù)據(jù)分析工具有：

1、R-編程

R 編程是對(duì)所有人免費(fèi)的最好的大數(shù)據(jù)分析工具之一。它是一種領(lǐng)先的統(tǒng)計(jì)編程語言，可用于統(tǒng)計(jì)分析、科學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)可視化等。R 編程語言還可以擴(kuò)展自身以執(zhí)行各種大數(shù)據(jù)分析操作。

在這個(gè)強(qiáng)大的幫助下；語言，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以輕松創(chuàng)建統(tǒng)計(jì)引擎，根據(jù)相關(guān)和準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)收集提供更好、更精確的數(shù)據(jù)洞察力。它具有類數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)。我們還可以在 R 編程中集成其他數(shù)據(jù)分析工具。

除此之外，您還可以與任何編程語言（例如 Java、C、Python）集成，以提供更快的數(shù)據(jù)傳輸和準(zhǔn)確的分析。R 提供了大量可用于任何數(shù)據(jù)集的繪圖和圖形。

2、Apache Hadoop

Apache Hadoop 是領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)分析工具開源。它是一個(gè)軟件框架，用于在商品硬件的集群上存儲(chǔ)數(shù)據(jù)和運(yùn)行應(yīng)用程序。它是由軟件生態(tài)系統(tǒng)組成的領(lǐng)先框架。

Hadoop 使用其 Hadoop 分布式文件系統(tǒng)或 HDFS 和 MapReduce。它被認(rèn)為是大數(shù)據(jù)分析的頂級(jí)數(shù)據(jù)倉庫。它具有在數(shù)百臺(tái)廉價(jià)服務(wù)器上存儲(chǔ)和分發(fā)大數(shù)據(jù)集的驚人能力。

這意味著您無需任何額外費(fèi)用即可執(zhí)行大數(shù)據(jù)分析。您還可以根據(jù)您的要求向其添加新節(jié)點(diǎn)，它永遠(yuǎn)不會(huì)讓您失望。

3、MongoDB

MongoDB 是世界領(lǐng)先的數(shù)據(jù)庫軟件。它基于 NoSQL 數(shù)據(jù)庫，可用于存儲(chǔ)比基于 RDBMS 的數(shù)據(jù)庫軟件更多的數(shù)據(jù)量。MongoDB 功能強(qiáng)大，是最好的大數(shù)據(jù)分析工具之一。

它使用集合和文檔，而不是使用行和列。文檔由鍵值對(duì)組成，即MongoDB 中的一個(gè)基本數(shù)據(jù)單元。文檔可以包含各種單元。但是大小、內(nèi)容和字段數(shù)量因 MongoDB 中的文檔而異。

MongoDB 最好的部分是它允許開發(fā)人員更改文檔結(jié)構(gòu)。文檔結(jié)構(gòu)可以基于程序員在各自的編程語言中定義的類和對(duì)象。

MongoDB 有一個(gè)內(nèi)置的數(shù)據(jù)模型，使程序員能夠理想地表示層次關(guān)系來存儲(chǔ)數(shù)組和其他元素。

4、RapidMiner

RapidMiner 是分析師集成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、機(jī)器學(xué)習(xí)、預(yù)測模型部署等的領(lǐng)先平臺(tái)之一。它是最好的免費(fèi)大數(shù)據(jù)分析工具，可用于數(shù)據(jù)分析和文本挖掘。

它是最強(qiáng)大的工具，具有用于分析過程設(shè)計(jì)的一流圖形用戶界面。它獨(dú)立于平臺(tái)，適用于 Windows、Linux、Unix 和 macOS。它提供各種功能，例如安全控制，在可視化工作流設(shè)計(jì)器工具的幫助下減少編寫冗長代碼的需要。

它使用戶能夠采用大型數(shù)據(jù)集在 Hadoop 中進(jìn)行訓(xùn)練。除此之外，它還允許團(tuán)隊(duì)協(xié)作、集中工作流管理、Hadoop 模擬等。

它還組裝請(qǐng)求并重用 Spark 容器以對(duì)流程進(jìn)行智能優(yōu)化。RapidMiner有五種數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品，即RapidMiner Studio Auto Model、Auto Model、RapidMiner Turbo Prep、RapidMiner Server和RapidMiner Radoop。

5、Apache Spark

Apache Spark 是最好、最強(qiáng)大的開源大數(shù)據(jù)分析工具之一。借助其數(shù)據(jù)處理框架，它可以處理大量數(shù)據(jù)集。通過結(jié)合或其他分布式計(jì)算工具，在多臺(tái)計(jì)算機(jī)上分發(fā)數(shù)據(jù)處理任務(wù)非常容易。

它具有用于流式 SQL、機(jī)器學(xué)習(xí)和圖形處理支持的內(nèi)置功能。它還使該站點(diǎn)成為大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的最快速和通用的生成器。我們可以在內(nèi)存中以快 100 倍的速度處理數(shù)據(jù)，而在磁盤中則快 10 倍。

除此之外，它還擁有 80 個(gè)高級(jí)算子，可以更快地構(gòu)建并行應(yīng)用程序。它還提供 Java 中的高級(jí) API。該平臺(tái)還提供了極大的靈活性和多功能性，因?yàn)樗m用于不同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，如 HDFS、Openstack 和 Apache Cassandra。

6、Microsoft Azure

Microsoft Azure 是領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)分析工具之一。Microsoft Azure 也稱為 Windows Azure。它是 Microsoft 處理的公共云計(jì)算平臺(tái)，是提供包括計(jì)算、分析、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的廣泛服務(wù)的領(lǐng)先平臺(tái)。

Windows Azure 提供兩類標(biāo)準(zhǔn)和高級(jí)的大數(shù)據(jù)云產(chǎn)品。它可以無縫處理大量數(shù)據(jù)工作負(fù)載。

除此之外，Microsoft Azure 還擁有一流的分析能力和行業(yè)領(lǐng)先的 SLA 以及企業(yè)級(jí)安全和監(jiān)控。它也是開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家的最佳和高效平臺(tái)。它提供了在最先進(jìn)的應(yīng)用程序中很容易制作的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

無需 IT 基礎(chǔ)架構(gòu)或虛擬服務(wù)器進(jìn)行處理。它可以輕松嵌入其他編程語言，如 JavaScript 和 C#。

7、Zoho Analytics

Zoho Analytics 是最可靠的大數(shù)據(jù)分析工具之一。它是一種 BI 工具，可以無縫地用于數(shù)據(jù)分析，并幫助我們直觀地分析數(shù)據(jù)以更好地理解原始數(shù)據(jù)。

同樣，任何其他分析工具都允許我們集成多個(gè)數(shù)據(jù)源，例如業(yè)務(wù)應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)庫軟件、云存儲(chǔ)、CRM 等等。我們還可以在方便時(shí)自定義報(bào)告，因?yàn)樗试S我們生成動(dòng)態(tài)且高度自定義的可操作報(bào)告。

在 Zoho 分析中上傳數(shù)據(jù)也非常靈活和容易。我們還可以在其中創(chuàng)建自定義儀表板，因?yàn)樗子诓渴鸷蛯?shí)施。世界各地的用戶廣泛使用該平臺(tái)。此外，它還使我們能夠在應(yīng)用程序中生成評(píng)論威脅，以促進(jìn)員工和團(tuán)隊(duì)之間的協(xié)作。

它是最好的大數(shù)據(jù)分析工具，與上述任何其他工具相比，它需要的知識(shí)和培訓(xùn)更少。因此，它是初創(chuàng)企業(yè)和入門級(jí)企業(yè)的最佳選擇。

以上內(nèi)容參考 百度百科——大數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)分析應(yīng)該掌握哪些基礎(chǔ)知識(shí)？

大數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該要學(xué)的知識(shí)有，統(tǒng)計(jì)概率理論基礎(chǔ)，軟件操作結(jié)合分析模型進(jìn)行實(shí)際運(yùn)用，數(shù)據(jù)挖掘或者數(shù)據(jù)分析方向性選擇，數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)應(yīng)用。

1、統(tǒng)計(jì)概率理論基礎(chǔ)

這是重中之重，千里之臺(tái)，起于壘土，最重要的就是最下面的那幾層。統(tǒng)計(jì)思維，統(tǒng)計(jì)方法，這里首先是市場調(diào)研數(shù)據(jù)的獲取與整理，然后是最簡單的描述性分析，其次是常用的推斷性分析，方差分析，到高級(jí)的相關(guān)，回歸等多元統(tǒng)計(jì)分析，掌握了這些原理，才能進(jìn)行下一步。

2、軟件操作結(jié)合分析模型進(jìn)行實(shí)際運(yùn)用

關(guān)于數(shù)據(jù)分析主流軟件有（從上手度從易到難）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是學(xué)會(huì)怎樣操作這些軟件，然后是利用軟件從數(shù)據(jù)的清洗開始一步步進(jìn)行處理，分析，最后輸出結(jié)果，檢驗(yàn)及解讀數(shù)據(jù)。

3、數(shù)據(jù)挖掘或者數(shù)據(jù)分析方向性選擇

其實(shí)數(shù)據(jù)分析也包含數(shù)據(jù)挖掘，但在工作中做到后面會(huì)細(xì)分到分析方向和挖掘方向，兩者已有區(qū)別，關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘也涉及到許多模型算法，如：關(guān)聯(lián)法則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、遺傳算法、可視技術(shù)等。

4、數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)應(yīng)用

這一步也是最難學(xué)習(xí)的一步，行業(yè)有別，業(yè)務(wù)不同，業(yè)務(wù)的不同所運(yùn)用的分析方法亦有區(qū)分，實(shí)際工作是解決業(yè)務(wù)問題，因此對(duì)業(yè)務(wù)的洞察能力非常重要。擴(kuò)展資料

分析工作內(nèi)容

1、搜索引擎分析師(Search Engine Optimization Strategy Analyst，簡稱SEO分析師)是一項(xiàng)新興信息技術(shù)職業(yè)，主要關(guān)注搜索引擎動(dòng)態(tài)，修建網(wǎng)站，拓展網(wǎng)絡(luò)營銷渠道，網(wǎng)站內(nèi)部優(yōu)化，流量數(shù)據(jù)分析，策劃外鏈執(zhí)行方案，負(fù)責(zé)競價(jià)推廣。

2、SEO分析師需要精通商業(yè)搜索引擎相關(guān)知識(shí)與市場運(yùn)作。通過編程，HTML，CSS，JavaScript，MicrosoftASP.NET，Perl，PHP，Python等建立網(wǎng)站進(jìn)行各種以用戶體驗(yàn)為主同時(shí)帶給公司盈利但可能失敗的項(xiàng)目嘗試。

高性能 NoSQL

關(guān)系數(shù)據(jù)庫經(jīng)過幾十年的發(fā)展，已經(jīng)非常成熟，但同時(shí)也存在不足：

表結(jié)構(gòu)是強(qiáng)約束的，業(yè)務(wù)變更時(shí)擴(kuò)充很麻煩。

如果對(duì)大數(shù)據(jù)量的表進(jìn)行統(tǒng)計(jì)運(yùn)算，I/O會(huì)很高，因?yàn)榧词怪会槍?duì)某列進(jìn)行運(yùn)算，也需要將整行數(shù)據(jù)讀入內(nèi)存。

全文搜索只能使用 Like 進(jìn)行整表掃描，性能非常低。

針對(duì)這些不足，產(chǎn)生了不同的 NoSQL 解決方案，在某些場景下比關(guān)系數(shù)據(jù)庫更有優(yōu)勢，但同時(shí)也犧牲了某些特性，所以不能片面的迷信某種方案，應(yīng)將其作為 SQL 的有利補(bǔ)充。

NoSQL != No SQL，而是：

NoSQL = Not Only SQL

典型的 NoSQL 方案分為4類：

Redis 是典型，其 value 是具體的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包括 string, hash, list, set, sorted set, bitmap, hyperloglog，常被稱為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)服務(wù)器。

以 list 為例：

LPOP key 是移除并返回隊(duì)列左邊的第一個(gè)元素。

如果用關(guān)系數(shù)據(jù)庫就比較麻煩了，需要操作：

Redis 的缺點(diǎn)主要體現(xiàn)在不支持完成的ACID事務(wù)，只能保證隔離性和一致性，無法保證原子性和持久性。

最大的特點(diǎn)是 no-schema，無需在使用前定義字段，讀取一個(gè)不存在的字段也不會(huì)導(dǎo)致語法錯(cuò)誤。

特點(diǎn)：

以電商為例，不同商品的屬性差異很大，如冰箱和電腦，這種差異性在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中會(huì)有很大的麻煩，而使用文檔數(shù)據(jù)庫則非常方便。

文檔數(shù)據(jù)庫的主要缺點(diǎn)：

關(guān)系數(shù)據(jù)庫是按行來存儲(chǔ)的，列式數(shù)據(jù)庫是按照列來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

按行存儲(chǔ)的優(yōu)勢：

在某些場景下，這些優(yōu)勢就成為劣勢了，例如，計(jì)算超重人員的數(shù)據(jù)，只需要讀取體重這一列進(jìn)行統(tǒng)計(jì)即可，但行式存儲(chǔ)會(huì)將整行數(shù)據(jù)讀取到內(nèi)存中，很浪費(fèi)。

而列式存儲(chǔ)中，只需要讀取體重這列的數(shù)據(jù)即可，I/O 將大大減少。

除了節(jié)省I/O，列式存儲(chǔ)還有更高的壓縮比，可以節(jié)省存儲(chǔ)空間。普通行式數(shù)據(jù)庫的壓縮比在 3:1 到 5:1 左右，列式數(shù)據(jù)庫在 8:1 到 30:1，因?yàn)閱蝹€(gè)列的數(shù)據(jù)相似度更高。

列式存儲(chǔ)的隨機(jī)寫效率遠(yuǎn)低于行式存儲(chǔ)，因?yàn)樾惺酱鎯?chǔ)時(shí)同一行多個(gè)列都存儲(chǔ)在連續(xù)空間中，而列式存儲(chǔ)將不同列存儲(chǔ)在不連續(xù)的空間。

一般將列式存儲(chǔ)應(yīng)用在離線大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)場景，因?yàn)檫@時(shí)主要針對(duì)部分列進(jìn)行操作，而且數(shù)據(jù)寫入后無須更新。

關(guān)系數(shù)據(jù)庫通過索引進(jìn)行快速查詢，但在全文搜索的情景下，索引就不夠了，因?yàn)椋?/p>

假設(shè)有一個(gè)交友網(wǎng)站，信息表如下：

需要匹配性別、地點(diǎn)、語言列。

需要匹配性別、地點(diǎn)、愛好列。

實(shí)際搜索中，各種排列組合非常多，關(guān)系數(shù)據(jù)庫很難支持。

全文搜索引擎是使用 倒排索引 技術(shù)，建立單詞到文檔的索引，例如上面的表信息建立倒排索引：

所以特別適合根據(jù)關(guān)鍵詞來查詢文檔內(nèi)容。

上面介紹了幾種典型的NoSQL方案，及各自的適用場景和特點(diǎn)，您可以根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行選擇。

名稱欄目：nosql大數(shù)據(jù)分析,nosql是分布式數(shù)據(jù)庫嗎
新聞來源：http://chinadenli.net/article26/dsejhjg.html

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