大数据存储查询（数据存储查询分析工具）

本篇目录：

1、大数据的存储2、大数据的存储和搜索面临很大挑战3、数据仓库的多给查询主要包括4、常见的基于列存储的大数据数据库有哪些(大数据的数据存取采用什么数据库...

大数据的存储

1、大数据存储的三种方式有：不断加密：任何类型的数据对于任何一个企业来说都是至关重要的，而且通常被认为是私有的，并且在他们自己掌控的范围内是安全的。

2、大数据关键技术有数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。

3、目前，大数据的安全存储采用虚拟化海量存储技术来存储数据资源，涉及数据传输、隔离、恢复等问题。解决大数据的安全存储，一是数据加密。

4、大数据的存储主要是一些分布式文件系统，现在有好些分布式文件系统。比较火的就是GFS，HDFS前者是谷歌的内部使用的，后者是根据谷歌的相关论文用java开发的来源框架。hdfs可以学习。

大数据的存储和搜索面临很大挑战

其次，数据的种类也愈发丰富，不仅包含文本内容，还包括图片、音频、视频等非结构化数据，为数据的存储和搜索带来了很大挑战，这意味着传统意义上适用于文本内容存储和分析的数据库关联算法、语义分析等手段已经渐渐失效。

我国大数据中心发展面临的问题与挑战主要包括以下几个方面： 数据安全与隐私保护：随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护成为重要的问题。

中国市场针对大数据的需求所面临的典型的存储挑战：业务关键型性能：就“存储是否能满足目前业务关键应用性能”的调查结果显示，接受调查人员（总计455名受访者）中21%表示在未来12个月考虑部署新型存储。

数据收集是一个开放性的话题，不存在唯一性或最佳方法，目前仍然面临着很大的挑战。数据储存 仅Google街景地图每天产生的数据量就有1TB，假如一份数据存三个拷贝，一年下来就1PB。

大数据爆发性增长 存储技术面临难题 随着大数据应用的爆发性增长，大数据已经衍生出了自己独特的架构，而且也直接推动了存储、网络以及计算技术的发展。毕竟处理大数据这种特殊的需求是一个新的挑战。硬件的发展最终还是由软件需求推动的。

而这是大数据短期内最大的挑战。第三个挑战就是数据资源建设和应用水平不高。这是因为用户普遍不重视数据资源的建设，即使有数据意识的机构也大多只重视数据的简单存储，很少针对后续应用需求进行加工整理。

数据仓库的多给查询主要包括

1、多维分析查询的实现方法通常包括星型模型和雪花模型等数据仓库模型。这些模型通过将数据按照不同的维度进行组织和存储，使询更加高效和便捷。多维分析查询也需要使用专门的多维分析工具或查询语言来实现。

2、数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。

3、通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于rdbms中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等；（二）数据的存储与管理是整个数据仓库系统的核心。

4、ADS层也称之为数据集市层，是为了屏蔽业务直接查询数仓从而导致数仓压力增大的问题，所以该层会使用很多组件如Kylin、ES等组件加速数仓查询速度。OLTP为在线事务处理系统。

常见的基于列存储的大数据数据库有哪些(大数据的数据存取采用什么数据库...

在关系数据库中，Oracle、MySQL/MariaDB、SQL Server、PostgrcSQL、 DB2等数据库应用较广泛。在时序数据库类型中，InfluxDB、RRDtool、Graphite等数据库也较为常见。

MySQL：关系型数据库，主要面向OLTP，支持事务，支持二级索引，支持sql，支持主从、Group Replication架构模型（本文全部以Innodb为例，不涉及别的存储引擎）。

适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。 大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台。

关系数据库 特点：数据集中控制；减少数据冗余等。适用范围：对于结构化数据的处理更合适，如学生成绩、地址等，这样的数据一般情况下需要使用结构化的查询。

关系型数据库（Relational Database）：这是最常见的数据库类型，它以表格的形式存储数据。每个表格都有一个名称，并且由行和列组成。

关系数据库 包括：MySQL、MariaDB（MySQL的代替品，英文维基百科从MySQL转向MariaDB）、Percona Server（MySQL的代替品）、PostgreSQL、Microsoft Access、Microsoft SQL Server、Google Fusion Tables。

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