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redis与oracle那个强大

Oracle是关系型数据库,Redis是K/V数据库,两者各有不同的应用领域几乎不能对比,NoSQL虽然性能比RDMS要高,但它同时牺牲了很多有用的功能,所以要完全用NoSQL替换关系型数据库是非常困难的,但两者可以共存使用互补不足。

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为什么选择使用NoSQL数据库开发如此困难

传统观念中 NoSQL数据库非常适合某些数据类型,如:非关系数据源。同时,NoSQL被吹捧为最适合Web应用程序的优秀平台。然而他适合大多数数据,特别是web应用程序的数据是相关型。那么,这是否可以给你一个坚持使用RDMS的理由呢?也不一定,即使很困难,我们还是要做出选择。

评估NoSQL是一个很茅盾的理论,一些人认为,应该将所有文档数据存储在一个文档中,做链接代码就是亵渎神明。另外一部分人认为,存储应用文档,

加入代码,才是合理选择。与此同时,不同的数据库,需要在文档中限制嵌套数据数量。有的人会鼓励文档引用。这是NoSQL数据模型的基本部分,也没有一个

明确的共识。

曾经有一篇很热的帖子"Why you should never use

XYZ",我想,读到这里,一定会有人搜索这篇文章。当然,这种文章各式各样,太过于笼统的标题也没什么帮助。毫无疑问,会有人会搜索这个文章,然后再找

到这个文章,进一步深入,找到该文章的方法远比成功(理解问题)的故事多。很难知道谁提供了一个有效的技术问题,谁又误读了这个问题(或者缺少证据证明其

观点)。

有大量选择,RDBMS的世界,选择就很容易。你有4或5个目标,大家工作方式差不多,来选择环境、预算支持的平台。对于成熟的产品,风险比较小。 NoSQL的世界,有很多数据库引擎功能选择。每一个有自己的独特优势,也有致命弱点。所以选择很难, NoSQL项目生命周期短,尝试新项目或者流行项目也会有风险。上次,我的的项目是在 CouchDB上,而现在似乎停摆了。

做出这个痛苦决定的原因是,这可能是一个案例:你需要做一大堆工作,才能知道,你做出的选择对与错。你可以实体化你的数据模型,了解他与系统的工作

情况,但是,这只有你正真撞到南墙,才可以找到裂缝(答案)。以我为例,我建的应用程序是关系数据库,移动文件存储的主要因素是,需要一个无模式设计来达

到我的目标。使用NoSQL 数据库存储关系型数据库并不是我们所常说的,虽然,这种事常常发生。

现在我在用 Couchbase 和

MongoDB,Mongo对我没多大吸引力,不过鉴于他非常流行,对于引起来说,很有好处。当然,很多都可以以同样的方式流行。PHP很流行,因为他的

易用性,而不是因为他很好。我现在在使用MongoDB和PHP,也在学习Couchbase,如果你有任何NoSQL平台的使用感想,欢迎交流。

大数据技术包括哪些

大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。

1、数据收集:在大数据的生命周期中,数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类,大数据的采集主要有4种来源:管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。

2、数据存取:大数据的存去采用不同的技术路线,大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据,

3、基础架构:云存储、分布式文件存储等。

4、数据处理:对于采集到的不同的数据集,可能存在不同的结构和模式,如文件、XML 树、关系表等,表现为数据的异构性。对多个异构的数据集,需要做进一步集成处理或整合处理,将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后,生成到一个新的数据集,为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。

5、统计分析:假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。

6、数据挖掘:目前,还需要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。

7、模型预测:预测模型、机器学习、建模仿真。

8、结果呈现:云计算、标签云、关系图等。

为什么选择NoSQL数据库如此困难

传统观念中 NoSQL数据库非常适合某些数据类型,如:非关系数据源。同时,NoSQL被吹捧为最适合Web应用程序的优秀平台。然而他适合大多数数据,特别是web应用程序的数据是相关型。那么,这是否可以给你一个坚持使用RDMS的理由呢?也不一定,即使很困难,我们还是要做出选择。

评估NoSQL是一个很茅盾的理论,一些人认为,应该将所有文档数据存储在一个文档中,做链接代码就是亵渎神明。另外一部分人认为,存储应用文档,加入代码,才是合理选择。与此同时,不同的数据库,需要在文档中限制嵌套数据数量。有的人会鼓励文档引用。这是NoSQL数据模型的基本部分,也没有一个明确的共识。

曾经有一篇很热的帖子"Why you should never use XYZ",我想,读到这里,一定会有人搜索这篇文章。当然,这种文章各式各样,太过于笼统的标题也没什么帮助。毫无疑问,会有人会搜索这个文章,然后再找

到这个文章,进一步深入,找到该文章的方法远比成功(理解问题)的故事多。很难知道谁提供了一个有效的技术问题,谁又误读了这个问题(或者缺少证据证明其观点)。

有大量选择,RDBMS的世界,选择就很容易。你有4或5个目标,大家工作方式差不多,来选择环境、预算支持的平台。对于成熟的产品,风险比较小。 NoSQL的世界,有很多数据库引擎功能选择。每一个有自己的独特优势,也有致命弱点。所以选择很难, NoSQL项目生命周期短,尝试新项目或者流行项目也会有风险。上次,我的的项目是在 CouchDB上,而现在似乎停摆了。

做出这个痛苦决定的原因是,这可能是一个案例:你需要做一大堆工作,才能知道,你做出的选择对与错。你可以实体化你的数据模型,了解他与系统的工作情况,但是,这只有你正真撞到南墙,才可以找到裂缝(答案)。以我为例,我建的应用程序是关系数据库,移动文件存储的主要因素是,需要一个无模式设计来达到我的目标。使用NoSQL 数据库存储关系型数据库并不是我们所常说的,虽然,这种事常常发生。

现在我在用 Couchbase 和 MongoDB,Mongo对我没多大吸引力,不过鉴于他非常流行,对于引起来说,很有好处。当然,很多都可以以同样的方式流行。PHP很流行,因为他的易用性,而不是因为他很好。


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