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隨著信息化時(shí)代的到來，數(shù)據(jù)量不斷增大，尤其是在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，其中數(shù)據(jù)的處理以及儲存成為了一個(gè)大難題。如何高效地管理海量數(shù)據(jù)是一個(gè)關(guān)鍵問題，因?yàn)閿?shù)據(jù)的進(jìn)一步挖掘和利用必須依賴于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和精確度。C大數(shù)據(jù)量儲存數(shù)據(jù)庫則成為了一個(gè)更佳的解決方案，它是一個(gè)適用于大數(shù)據(jù)存儲的最新技術(shù)，具有較高的容量和數(shù)據(jù)處理能力，是處理大數(shù)據(jù)的更佳選擇。
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一、C大數(shù)據(jù)量儲存數(shù)據(jù)庫的定義
C大數(shù)據(jù)量儲存數(shù)據(jù)庫被認(rèn)為是一種最新的數(shù)據(jù)存儲技術(shù)，這種技術(shù)被設(shè)計(jì)用于應(yīng)對海量數(shù)據(jù)的數(shù)量和復(fù)雜性。這個(gè)數(shù)據(jù)庫的名字來源于研究該技術(shù)的硬件生產(chǎn)商，它是通過與谷歌公司緊密合作開發(fā)而創(chuàng)建的。C大數(shù)據(jù)量儲存數(shù)據(jù)庫強(qiáng)調(diào)整體性能和數(shù)據(jù)處理能力優(yōu)越性，該數(shù)據(jù)庫通過增加處理器和存儲器數(shù)量來增強(qiáng)處理能力，并提高存儲容量來存儲大量數(shù)據(jù)。
二、C大數(shù)據(jù)量儲存數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)
1、高速訪問大數(shù)據(jù)
C大數(shù)據(jù)量儲存數(shù)據(jù)庫通過分層方式存儲數(shù)據(jù)，這就使得C大數(shù)據(jù)量儲存數(shù)據(jù)庫能夠以更高效率的方式處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。這種分層方式不僅能夠減少數(shù)據(jù)訪問的復(fù)雜性，還能夠降低數(shù)據(jù)處理的成本。此外，該數(shù)據(jù)庫也可以利用多個(gè)處理器并行訪問運(yùn)算，從而大大縮短了數(shù)據(jù)訪問的時(shí)間。
2、較高的容量
C大數(shù)據(jù)量儲存數(shù)據(jù)庫在設(shè)計(jì)時(shí)就考慮了海量數(shù)據(jù)的儲存需求，并配備了更大容量的硬盤、存儲器和處理器。其使用的處理器包括動態(tài)隨機(jī)存取內(nèi)存、固態(tài)硬盤和快速閃存。這種設(shè)計(jì)可以存儲和管理多達(dá)幾十億的數(shù)據(jù)記錄。
3、無需對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理
在使用其他類型的數(shù)據(jù)庫時(shí)，往往需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和優(yōu)化以提高數(shù)據(jù)訪問和處理的效率。C大數(shù)據(jù)量儲存數(shù)據(jù)庫則不需要進(jìn)行任何預(yù)處理或者優(yōu)化的工作。它能夠直接訪問數(shù)據(jù)，并提供一個(gè)非常靈活的查詢界面，可以快速訪問數(shù)據(jù)。
4、數(shù)據(jù)容錯(cuò)性強(qiáng)
C大數(shù)據(jù)量儲存數(shù)據(jù)庫不僅擁有強(qiáng)大的故障恢復(fù)能力，而且具有較高的數(shù)據(jù)完整性保護(hù)性。該數(shù)據(jù)庫直接將數(shù)據(jù)存儲在硬盤或者固態(tài)硬盤中，通過設(shè)計(jì)保證了數(shù)據(jù)的永久性存儲和完整性保護(hù)。
三、C大數(shù)據(jù)量儲存數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用場景
1、商業(yè)領(lǐng)域
商業(yè)領(lǐng)域中，處理和存儲海量數(shù)據(jù)是商業(yè)成功的關(guān)鍵之一。C大數(shù)據(jù)量儲存數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢在于，它能夠有效地處理和存儲大規(guī)模數(shù)據(jù)，包括金融、醫(yī)療和保險(xiǎn)等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)。這個(gè)數(shù)據(jù)庫能夠以最快的速度進(jìn)行數(shù)據(jù)訪問和處理，并為商業(yè)分析等業(yè)務(wù)提供更加精確和可靠的數(shù)據(jù)。
2、科學(xué)領(lǐng)域
科學(xué)領(lǐng)域也需要處理大量數(shù)據(jù)，包括天文學(xué)、氣象學(xué)、生物學(xué)和地學(xué)等領(lǐng)域。C大數(shù)據(jù)量儲存數(shù)據(jù)庫可以存儲和分析巨型數(shù)據(jù)集，分析從基因、蛋白質(zhì)、化學(xué)分子到腫瘤、貝殼和星系的數(shù)據(jù)。此外，該數(shù)據(jù)庫充分利用并行計(jì)算能力，可以以更優(yōu)的方式為數(shù)據(jù)模型提供支持。
3、社交媒體
社交媒體的迅速發(fā)展是海量數(shù)據(jù)儲存和處理的更佳實(shí)踐之一。對于像Facebook和Twitter這樣的社交媒體平臺而言，他們需要處理和存儲成千上萬的用戶信息和交互數(shù)據(jù)。C大數(shù)據(jù)量儲存數(shù)據(jù)庫提供了更佳的解決方案，用于處理和存儲這些海量數(shù)據(jù)。
四、結(jié)論
在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)方面，C大數(shù)據(jù)量儲存數(shù)據(jù)庫顯然是更佳選擇。它能夠提供更高效的數(shù)據(jù)訪問和處理，并滿足了各種行業(yè)對于存儲和分析海量數(shù)據(jù)的需求。同時(shí)，C大數(shù)據(jù)量儲存數(shù)據(jù)庫的安全性和可靠性也值得信賴。無論是個(gè)人、企業(yè)還是學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)，都可以從該數(shù)據(jù)庫中獲得巨大的收益。
相關(guān)問題拓展閱讀：
- 如何實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)量數(shù)據(jù)庫的歷史數(shù)據(jù)歸檔
- 如果在數(shù)據(jù)庫中有大數(shù)據(jù)量，而我們用分頁存儲過程，怎么樣才能效率高
- 大數(shù)據(jù)平臺為什么可以用來儲存巨量的數(shù)據(jù)？
如何實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)量數(shù)據(jù)庫的歷史數(shù)據(jù)歸檔
歷史數(shù)據(jù)歸檔的前提是數(shù)據(jù)進(jìn)入了終態(tài)，也就是不在改變。在符合自己的業(yè)務(wù)邏輯的情況下，可以選擇每天或者每周或每月（視你數(shù)據(jù)量和業(yè)務(wù)邏輯而定），對不再常用的終態(tài)數(shù)據(jù)歸入歷史表，以保證當(dāng)前表的數(shù)據(jù)量大小。
使用工具pt-archiver
原理解析
作為MySQL DBA，可以說應(yīng)該沒有不知道pt-archiver了，作為pt-toolkit套件中的重要成員，往往能夠輕松幫助DBA解決數(shù)據(jù)歸檔的問題。例如線上一個(gè)流水表，業(yè)務(wù)僅僅只需要存放最近3個(gè)月的流水?dāng)?shù)據(jù)，三個(gè)月前的數(shù)據(jù)做歸檔即可，那么pt-archiver就可以輕松幫你完成這件事情，甚至你可以配置成自動任務(wù)，無需人工干預(yù)。
作為DBA，我們應(yīng)該知其然更應(yīng)該知其所以然，這樣我們也能夠放心地使用pt工具。相信很多DBA都研究過pt-online-schema-change的原理，那么今天我們深入刨一刨pt-archiver的工作原理。
一、原理觀察
土人有土辦法，我們直接開啟general log來觀察pt-archiver是如何完成歸檔的。
命令
pt-archiver –source h=127.0.0.1,u=xucl,p=xuclxucl,P=3306,D=xucl,t=t1 –dest h=127.0.0.1,P=3306,u=xucl,p=xuclxucl,D=xucl_archive,t=t1 –progress 5000 \
–statistics –charset=utf8mb4 –limit=txn-sizesleep 30
常用選項(xiàng)
–yze
指定工具完成數(shù)據(jù)歸檔后對表執(zhí)行’ANAZE TABLE’操作。指定方法如’–yze=ds’，s代表源端表，d代表目標(biāo)端表，也可以單獨(dú)指定。
–ask-pass
命令行提示密碼輸入，保護(hù)密碼安全，前提需安裝模塊perl-TermReadKey。
–buffer
指定緩沖區(qū)數(shù)據(jù)刷新到選項(xiàng)’–file’指定的文件并且在提交時(shí)刷新。
只有當(dāng)事務(wù)提交時(shí)禁用自動刷新到’–file’指定的文件和刷新文件到磁盤，這意味著文件是作系統(tǒng)塊進(jìn)行刷新，因此在事務(wù)進(jìn)行提交之前有一些數(shù)據(jù)隱式刷新到磁盤。默認(rèn)是每一行操作后進(jìn)行文件刷新到磁盤。
–bulk-delete
指定單個(gè)語句刪除chunk的方式來批量刪除行，會隱式執(zhí)行選項(xiàng)’–commit-each’。
使用單個(gè)DELETE語句刪除每個(gè)chunk對應(yīng)的表行，通常的做法是通過主鍵進(jìn)行逐行的刪除，批量刪除在速度上會有很大的提升，但如果有復(fù)雜的’WHERE’條件就可能會更慢。
–bulk-delete-limit
默認(rèn)值：yes
指定添加選項(xiàng)’–bulk-delete’和’–limit’到進(jìn)行歸檔的語句中。
–bulk-insert
使用LOAD DATA LOCAL INFILE的方法，通過批量插入chunk的方式來插入行(隱式指定選項(xiàng)’–bulk-delete’和’–commit-each’)
而不是通過逐行單獨(dú)插入的方式進(jìn)行，它比單行執(zhí)行INSERT語句插入的速度要快。通過隱式創(chuàng)建臨時(shí)表來存儲需要批量插入的行(chunk)，而不是直接進(jìn)行批量插入操作，當(dāng)臨時(shí)表中完成每個(gè)chunk之后再進(jìn)行統(tǒng)一數(shù)據(jù)加載。為了保證數(shù)據(jù)的安全性，該選項(xiàng)會強(qiáng)制使用選項(xiàng)’–bulk-delete’，這樣能夠有效保證刪除是在插入完全成功之后進(jìn)行的。
–channel
指定當(dāng)主從復(fù)制環(huán)境是多源復(fù)制時(shí)需要進(jìn)行歸檔哪個(gè)主庫的數(shù)據(jù)，適用于多源復(fù)制中多個(gè)主庫對應(yīng)一個(gè)從庫的情形。
–charset，-A
指定連接字符集。
–check-charset
默認(rèn)值：yes
指定檢查確保數(shù)據(jù)庫連接時(shí)字符集和表字符集相同。
–check-columns
默認(rèn)值：yes
指定檢查確保選項(xiàng)’–source’指定的源端表和’–dest’指定的目標(biāo)表具有相同的字段。
不檢查字段在表的排序和字段類型，只檢查字段是否在源端表和目標(biāo)表當(dāng)中都存在，如果有不相同的字段差異，則工具報(bào)錯(cuò)退出。如果需要禁用該檢查，則指定’–no-check-columns’。
–check-slave-lag
指定主從復(fù)制延遲大于選項(xiàng)’–max-lag’指定的值之后暫停歸檔操作。默認(rèn)情況下，工具會檢查所有的從庫，但該選項(xiàng)只作用于指定的從庫(通過DSN連接方式)。
–check-interval
默認(rèn)值：1s
如果同時(shí)指定了選項(xiàng)’–check-slave-lag’，則該選項(xiàng)指定的時(shí)間為工具發(fā)現(xiàn)主從復(fù)制延遲時(shí)暫停的時(shí)間。每進(jìn)行操作100行時(shí)進(jìn)行一次檢查。
–columns，-c
指定需要?dú)w檔的表字段，如有多個(gè)則用’,'(逗號)隔開。
–commit-each
指定按每次獲取和歸檔的行數(shù)進(jìn)行提交，該選項(xiàng)會禁用選項(xiàng)’–txn-size’。
在每次獲取表數(shù)據(jù)并進(jìn)行歸檔之后，在獲取下一次數(shù)據(jù)和選項(xiàng)’–sleep’指定的休眠時(shí)間之前，進(jìn)行事務(wù)提交和刷新選項(xiàng)’–file’指定的文件，通過選項(xiàng)’–limit’控制事務(wù)的大小。
–host，-h
指定連接的數(shù)據(jù)庫IP地址。
–port，-P
指定連接的數(shù)據(jù)庫Port端口。
–user，-u
指定連接的數(shù)據(jù)庫用戶。
–password，-p
指定連接的數(shù)據(jù)庫用戶密碼。
–socket，-S
指定使用SOCKET文件連接。
–databases，-d
指定連接的數(shù)據(jù)庫
–source
指定需要進(jìn)行歸檔操作的表，該選項(xiàng)是必須指定的選項(xiàng)，使用DSN方式表示。
–dest
指定要?dú)w檔到的目標(biāo)端表，使用DSN方式表示。
如果該選項(xiàng)沒有指定的話，則默認(rèn)與選項(xiàng)’–source’指定源端表為相同表。
–where
指定通過WHERE條件語句指定需要?dú)w檔的數(shù)據(jù)，該選項(xiàng)是必須指定的選項(xiàng)。不需要加上’WHERE’關(guān)鍵字，如果確實(shí)不需要WHERE條件進(jìn)行限制，則指定’–where 1=1’。
–file
指定表數(shù)據(jù)需要?dú)w檔到的文件。使用類似MySQL DATE_FORMAT()格式化命名方式。
文件內(nèi)容與MySQL中SELECT INTO OUTFILE語句使用相同的格式，文件命名選項(xiàng)如下所示：
%Y：年，4位數(shù)(Year, numeric, four digits)
%m：月，2位數(shù)(Month, numeric (01..12))
%d：日，2位數(shù)(Day of the month, numeric (01..31))
%H：小時(shí)(Hour (00..23))
%i：分鐘(Minutes, numeric (00..59))
%s：秒(Seconds (00..59))
%D：數(shù)據(jù)庫名(Database name)
%t：表名(Table name)
二、原理解析
根據(jù)general log的輸出，我們整理出時(shí)序表格如下
三、其他說明
咋一看這個(gè)過程貌似也沒有什么問題，但是，假如在原表掃描出數(shù)據(jù)，插入到新表的過程中，舊數(shù)據(jù)發(fā)生了變化怎么辦？
帶著這個(gè)疑問，我們進(jìn)行了源碼的跟蹤，我們在pt-archiver的6839行打上了斷點(diǎn)
然后我分別在幾個(gè)session窗口做了如下動作
最后pt-archiver輸出如下：
# A software update is available:
TIME ELAPSED COUNT
T09:13: 0
T09:13: 1
Started atT09:13:21, ended atT09:13:51
Source: A=utf8mb4,D=xucl,P=3306,h=127.0.0.1,p=…,t=t1,u=xucl
Dest: A=utf8mb4,D=xucl_archive,P=3306,h=127.0.0.1,p=…,t=t1,u=xucl
SELECT 1
INSERT 1
DELETE 1
ActionCountTimePct
sleep..89
inserting 0..07
commit 0..03
select 0..01
deleting 0..00
other..00
很明顯，id=3這條記錄并沒有進(jìn)行歸檔（我們這里是改了條件列，實(shí)際生產(chǎn)中可能是更改了其他列，造成歸檔數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確）
那么如何來解決這種情況的發(fā)生呢？
顯然，數(shù)據(jù)庫在數(shù)據(jù)庫中可以通過加排它鎖來防止其他程序修改對應(yīng)的數(shù)據(jù)，pt-archiver其實(shí)早就已經(jīng)幫我們考慮到了這樣的情況，pt-archiver提供了兩種選擇
–for-update：Adds the FOR UPDATE modifier to SELECT statements
–share-lock：Adds the LOCK IN SHARE MODE modifier to SELECT statements
四、總結(jié)
pt-archiver作為歸檔工具無疑是MySQL DBA日常運(yùn)維的大利器之一，在使用過程中在知道如何使用的基礎(chǔ)上也能夠知曉其原理
歸檔過程中更好能對歸檔記錄進(jìn)行加鎖操作，以免造成歸檔數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確
在主從環(huán)境中，歸檔過程更好控制速度，以免造成主從延遲
盡量控制好chunk的大小，不要過大，造成大事務(wù)
//打開數(shù)據(jù)庫
con.Open();
//讀取數(shù)據(jù)
OdbcDataReader reader = cmd.ExecuteReader();
//把數(shù)據(jù)加載到臨時(shí)表
dt.Load(reader);
//在使用完畢之后，一定要關(guān)閉，要不然會出問題
reader.Close();
處理辦法
生產(chǎn)庫僅對活躍數(shù)據(jù)做備份，減少了直接備份8T數(shù)據(jù)庫的IO等資源消耗，非活躍數(shù)據(jù)，考慮建立和生產(chǎn)庫表相同表結(jié)構(gòu)的分區(qū)表，歷史表可以按照月進(jìn)行分區(qū)，周期性的把非活躍數(shù)據(jù)導(dǎo)入到歷史表，同時(shí)歷史備份的備份策略調(diào)整為完整+差異模式，這樣不僅提高了歷史數(shù)據(jù)的查詢效率，而且可以避免每有新增數(shù)據(jù)進(jìn)來時(shí)，導(dǎo)致需要完整備份，增加了備份時(shí)間，而且不利于數(shù)據(jù)的靈活恢復(fù)。
如果在數(shù)據(jù)庫中有大數(shù)據(jù)量，而我們用分頁存儲過程，怎么樣才能效率高
不行
如果你每頁顯示10條記錄那么你就每次查詢10條記錄 在Oracle數(shù)據(jù)庫中:方法一:
SELECT *
FROM databasetest t1
WHERE (SELECT count(*) FROM databasetest t2 WHERE t2.id = 11 AND
(SELECT count(*) FROM databasetest t2 WHERE t2.id 11;
花費(fèi)時(shí)間: 0.094秒
解釋：rownum意為讀取行號，首先讀取小于20行的記錄，然后在這些記錄中讀取行號大于10的記錄，行號是整個(gè)表的同一分配。
方法三:
(select * from databasetest where rownum= 11 AND
(SELECT count(*) FROM databasetest t2 WHERE t2.id
(SELECT MAX(id)
FROM (SELECT TOP 頁大小*頁數(shù) id
FROM 表
ORDER BY id) AS T))
ORDER BY ID常用的是方案1.這個(gè)不需要多說！方案2有局限性。
—-
–關(guān)于分頁儲存的效率問題
–5個(gè)存儲過程都是采用不同的方式
—-
–利用select top 和select not in進(jìn)行分頁–
create procedure proc_paged_with_notin –利用select top and select not in
(
@pageIndex int, –頁索引
@pageSize int –每頁記錄數(shù)
)
as
begin
set nocount on;
declare @timediff datetime –耗時(shí)
declare @sql nvarchar(500)
select @timediff=Getdate()
set @sql=’select top ‘+str(@pageSize)+’ * from tb_TestTable where(ID not in(select top ‘+str(@pageSize*@pageIndex)+’ id from tb_TestTable order by ID ASC)) order by ID’
execute(@sql) –因select top后不支技直接接參數(shù)，所以寫成了字符串@sql
select datediff(ms,@timediff,GetDate()) as 耗時(shí)
set nocount off;
endexec proc_paged_with_notin 10000,10
–利用select top 和 select max(列鍵)–
create procedure proc_paged_with_selectMax –利用select top and select max(列)
(
@pageIndex int, –頁索引
@pageSize int –頁記錄數(shù)
)
as
begin
set nocount on;
declare @timediff datetime
declare @sql nvarchar(500)
select @timediff=Getdate()
set @sql=’select top ‘+str(@pageSize)+’ * From tb_TestTable where(ID>(select max(id) From (select top ‘+str(@pageSize*@pageIndex)+’ id From tb_TestTable order by ID) as TempTable)) order by ID’
execute(@sql)
select datediff(ms,@timediff,GetDate()) as 耗時(shí)
set nocount off;
end
–利用select top和中間變量–此方法因網(wǎng)上有人說效果更佳–
create procedure proc_paged_with_Midvar –利用ID>更大ID值和中間變量
(
@pageIndex int,
@pageSize int
)
as
declare @count int
declare @ID int
declare @timediff datetime
declare @sql nvarchar(500)
begin
set nocount on;
select @count=0,@ID=0,@timediff=getdate()
select @count=@count+1,@ID=case when @count’+str(@ID)
execute(@sql)
select datediff(ms,@timediff,getdate()) as 耗時(shí)
set nocount off;
end
—
–利用Row_number() 此方法為SQL server 2023中新的方法,利用Row_number()給數(shù)據(jù)行加上索引–
—
create procedure proc_paged_with_Rownumber –利用SQL 2023中的Row_number()
(
@pageIndex int,
@pageSize int
)
as
declare @timediff datetime
begin
set nocount on;
select @timediff=getdate()
select * from (select *,Row_number() over(order by ID asc) as IDRank from tb_testTable) as IDWithRowNumber where IDRank>@pageSize*@pageIndex and IDRank
select datediff(ms,@timediff,getdate()) as 耗時(shí)
set nocount off;
end
–利用臨時(shí)表及Row_number–
create procedure proc_CTE –利用臨時(shí)表及Row_number
(
@pageIndex int, –頁索引
@pageSize int –頁記錄數(shù)
)
as
set nocount on;
declare @ctestr nvarchar(400)
declare @strSql nvarchar(400)
declare @datediff datetime
begin
select @datediff=GetDate()
set @ctestr=’with Table_CTE as
(select ceiling((Row_number() over(order by ID ASC))/’+str(@pageSize)+’) as page_num,* from tb_TestTable)’;
set @strSql=@ctestr+’ select * From Table_CTE where page_num=’+str(@pageIndex)
end
begin
execute sp_executesql @strSql
select datediff(ms,@datediff,GetDate())
set nocount off;
end
我們分別在每頁10條數(shù)據(jù)的情況下在第2頁，第1000頁，第10000頁，第100000頁，第199999頁進(jìn)行測試，耗時(shí)單位：ms 每頁測試5次取其平均值 存過第2頁耗時(shí)第1000頁耗時(shí)第10000頁耗時(shí)第100000頁耗時(shí)第199999頁耗時(shí)效率排行1用not in0ms16ms47ms475ms953ms32用select max5ms16ms35ms325ms623ms13中間變量966ms970ms960ms945ms933ms54row_number0ms0ms34ms365ms710ms24臨時(shí)表780ms796ms798ms780ms805ms4正好我正在研究這個(gè)問題 給大家分享
大數(shù)據(jù)平臺為什么可以用來儲存巨量的數(shù)據(jù)？
大數(shù)據(jù)技術(shù)是指從各種各樣類型的數(shù)據(jù)中，快速獲得有價(jià)值信息的能力。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)挖掘電網(wǎng)，分布式文件系統(tǒng)，分布式數(shù)據(jù)庫，云計(jì)算平臺，互聯(lián)網(wǎng)，和可擴(kuò)展的存儲系統(tǒng)。
大數(shù)據(jù)平臺是為了計(jì)算，現(xiàn)今社會所產(chǎn)生的越來越大的數(shù)據(jù)量。以存儲、運(yùn)算、展現(xiàn)作為目的的平臺
一．大數(shù)據(jù)技術(shù)可存儲巨量數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)技術(shù)一般使用艾薩華公司(LSI)開發(fā)的芯片存儲技術(shù)(以下簡稱LSI技術(shù))，可存儲數(shù)據(jù)超過宇宙天體數(shù)的三倍以上，互聯(lián)網(wǎng)一天所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)內(nèi)容可以刻滿1.68億張DVD，相當(dāng)于《時(shí)代》雜志770年的文字量。艾薩華公司的芯片存儲技術(shù)可存儲的數(shù)據(jù)能夠達(dá)到千萬億(PB)、百億億(EB)乃至十萬億億(ZB)的級別。
二．大數(shù)據(jù)技術(shù)可以抓取、收集類型繁雜的數(shù)據(jù)。
包括各種各樣的語音、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、圖像、文本信息、地理位置信息、網(wǎng)絡(luò)文章等。聯(lián)合包裹速遞服務(wù)公司(UPS)早在2023年就開發(fā)了行車整合優(yōu)化和導(dǎo)航大數(shù)據(jù)技術(shù)系統(tǒng)(ORION)對快顫族晌遞線路進(jìn)行預(yù)測和優(yōu)化，截至2023年底，ORI?ON系統(tǒng)已經(jīng)在大約一萬條線路上得到使用，在多送出 42 萬件包裹的情況下，為公司節(jié)省燃料 150 萬噸，少排放二氧化碳 1.4 萬立方米，大數(shù)據(jù)技術(shù)正在引導(dǎo)物流企業(yè)將洞察力快速轉(zhuǎn)化為公司決策。
三．大數(shù)據(jù)分析具有較高的商業(yè)價(jià)值和應(yīng)用價(jià)值。
物流茄鋒領(lǐng)域的數(shù)據(jù)量是非常巨大的，包括來自企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)、港口、運(yùn)載工具等的數(shù)據(jù)，如何從如此巨大的數(shù)據(jù)中挖掘企業(yè)所需的數(shù)據(jù)資料，就需要借助大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，如利用大數(shù)據(jù)來分析集裝箱移動信息，物流企業(yè)就能知道哪些港口有剩余運(yùn)載量，哪些港口吞吐量大，貨物周轉(zhuǎn)速度快，應(yīng)在哪個(gè)位置的港口部署海運(yùn)業(yè)務(wù)，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為智慧物流的引擎。
四．計(jì)算速度快。
采用非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫技術(shù)(NoSQL)和數(shù)據(jù)庫集群技術(shù)(MPP NewSQL)快速處理非結(jié)構(gòu)化以及半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，以獲取高價(jià)值信息，這與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)有著本質(zhì)的區(qū)別。
數(shù)據(jù)的技術(shù)應(yīng)用范圍與使用范圍很廣，背后也擁穗基有者足夠的商業(yè)價(jià)值，這就讓大數(shù)據(jù)工程師以及數(shù)據(jù)分析人員有了越來越高的價(jià)值。所以更多人選擇學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)
因?yàn)樗旧砭褪菫榱舜鎯?shù)據(jù)來建造的
我覺得是因?yàn)樵诖髷?shù)據(jù)平臺的機(jī)房有巨量的存儲器，就是那些以沖首巖T 為單位的硬盤組成的磁盤陣列。為了保險(xiǎn)起見機(jī)房可能至少有芹歲一份的備份。散御就好比蘋果iCloud的合作伙伴云上貴州大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展有限公司。再比如百度的百度云，他們的機(jī)房有大量的磁盤陣列，你訪問的數(shù)據(jù)就在他們的服務(wù)器上，服務(wù)器連著存儲器。大概就是這樣。
希望可以幫到你，如果有用，請采納，謝謝。
因?yàn)樗拇鎯Ψ绞绞强梢詫?shù)據(jù)以縮小很多倍的形式去存儲的
因?yàn)橛谐瑥?qiáng)的存儲能力啊，并且及時(shí)反應(yīng)處理
關(guān)于c 大數(shù)據(jù)量儲存數(shù)據(jù)庫的介紹到此就結(jié)束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關(guān)注本站。
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