今天首席CTO笔记来给各位分享关于以下哪个选项是目前利用大数据库的相关内容，其中也会对数据库多选题答案进行详细介绍，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
1、数据库的应用是什么2、大数据数据库有哪些3、目前大多数数据库管理系统采用什么数据模型？4、互联网时代处理大量流动性数据社交网络数据最好使用哪些类型数据库5、5种常用的数据库管理软件有什么？数据库的应用是什么
问题一：数据库到底是做什么的，和应用程序是什么关系？ 数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今五十年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。
以上是百度百科的描述。
其实按我的理解，数据库就是可以系统的管理存储数据，例如你有大量的数据，只是用一些普通文件（如文本文件）来存储，想想看，当你想从中提取一项或一类信息时（特别是存储数据的文件还比较多时），是一件非常麻烦的事，但是有了数据库来存储管理，就很好办了，只要输入查询条件，即使数据非常多也可以很快的提取有用的信息。而且用数据库来存储数据，可以有效的控制操作权限，例如管理员和用户的权限是有区别的，不同的用户的权限也是有区别的，让不同的用户看到管理员想让他们看到的信息。你可以多上网搜搜，一定能找到你想找的的信息。
问题二：数据库应用系统的作用是什么 1、数据库的作用：
数据库是计算机应用系统中的一种专门管理数据资源的系统。
⑴ 实现数据共享
数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据，也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库，并提供数据共享。
⑵ 减少数据的冗余度
同文件系统相比，由于数据库实现了数据共享，从而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据，减少了数据冗余，维护了数据的一致性。
⑶ 数据的独立性
数据的独立性包括逻辑独立性（数据库中数据库的逻辑结构和应用程序相互独立）和物理独立性（数据物理结构的变化不影响数据的逻辑结构）。
⑷ 数据实现集中控制
文件管理方式中，数据处于一种分散的状态，不同的用户或同一用户在不同处理中其文件之间毫无关系。利用数据库可对数据进行集中控制和管理，并通过数据模型表示各种数据的组织以及数据间的联系。
⑸数据一致性和可维护性，以确保数据的安全性和可靠性
主要包括：安全性控制、完整性控制、并发控制，使在同一时间周期内，允许对数据实现多路存取，又能防止用户之间的不正常交互作用。
⑹ 故障恢复
由数据库管理系统提供一套方法，可及时发现故障和修复故障，从而防止数据被破坏。数据库系统能尽快恢复数据库系统运行时出现的故障，可能是物理上或是逻辑上的错误。比如对系统的误操作造成的数据错误等。
问题三：数据库软件 是干什么用的 数据库：是按一定的数据模型组织长期地存储在计算机存储的设备上，具有共享性、安全性、独立性、冗余度低的相关数据的 *** 。用于数据管理的软件系统。
数据库通常包括两个部分：一是按一定的数据模型组织并实际存储的所有用户可以直接伐使用的数据；二是有关数据库的定义的数据，用来描述相关的数据的结构、类型、格式、关系、完整性的约束等。
问题四：数据库应用软件的概念是什么 数据库技术涉及到许多基本概念，主要包括数据、数据处理、数据库、数据库管理系统以及数据库系统等。
1．数据
数据是指存储在某一种媒体上能够识别的物理符号。数据的概念包括两个方面：其一是描述事物特性的数据内容；其二是存储在某一种媒体上的数据形式。
2．数据处理
数据处理是指对各种形式的数据进行收集、存储、加工和传播的一系列活动的总和。其目的之一是从大量的、原始的数据中抽取、推导出对人们有价值的信息以作为行动和决策的依据；目的之二是为了借助计算机科学地保存和管理复杂的、大量的数据，以便人们能够方便而充分地利用这些宝贵的信息资源。
3．数据库
数据库是与特定的主题或目的相关的数据的 *** 。数据库可以直观地理解为存放数据的仓库，只不过这个仓库是在计算机的大容量存储器上（例如，硬盘就是一种最常见的计算机大容量存储设备）。而且数据必须按照一定的格式存放，因为它不仅需要存放，而且还要便于查找。
可以认为数据库是被长期存放在计算机内、有组织的、可以表现为多种形式的可共享的数据 *** 。数据库技术使数据能按一定格式组织、描述和存储，且具有较小的冗余度，较高的数据独立性和易扩展性，并可为多个用户所共享。
4．数据库管理系统
数据库管理系统（DataBase Management System，简称DBMS）是对数据库进行管理的系统软件，它的职能是有效地组织和存储数据，获取和管理数据，接受和完成用户提出的访问数据的各种请求。
数据库管理系统主要功能包括以下几个方面。
（1）数据定义功能
DBMS提供了数据定义语言DDL（Data Definition Language），用户通过它可以方便地对数据库中的相关内容进行定义。例如，对数据库、表、索引进行定义。 （2）数据操纵功能
DBMS提供了数据操纵语言DML（Data Manipulation Language），用户通过它可以实现对数据库的基本操作。例如，对表中数据的查询、插入、删除和修改。
（3）数据库运行控制功能
这是DBMS的核心部分，它包括并发控制（即处理多个用户同时使用某些数据时可能产生的问题）、安全性检查、完整性约束条件的检查和执行、数据库的内部维护（例如，索引的自动维护）等。所有数据库的操作都要在这些控制程序的统一管理下进行，以保证数据的安全性、完整性以及多个用户对数据库的并发使用。
（4）数据库的建立和维护功能
数据库的建立和维护功能包括数据库初始数据的输入、转换功能，数据库的转储、恢复功能，数据库的重新组织功能和性能监视、分析功能等。这些功能通常是由一些实用程序完成的。它是数据库管理系统的一个重要组成部分。
5．数据库系统
数据库系统是指拥有数据库技术支持的计算机系统，它可以实现有组织地、动态地存储大量相关数据，提供数据处理和信息资源共享服务。数据库系统不仅包括数据本身，即实际存储在计算机中的数据，还包括相应的硬件、软件和各类人员。
问题五：数据库应用软件的概念是什么 这个需要弄明白 “数据库应用软件”指的是什么？
比如我用 access 开发出一个 通讯录软件， 那么此时数据库应用软件指的是“access”呢还是“通讯录软件”；
如果是后者的话，就无法确定 概念和组成了；如果指的是数据库软件，那么可以参考下百科中“数据库管理系统”相应的内容
数据库管理系统(database managementsystem)是一种操纵和管理数据库的大型软件，是用于建立、使用和维护数据库，简称dbms。它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。用户通过d胆ms访问数据库中的数据，数据库管理员也通过dbms进行数据库的维护工作。
全文见
baike.baidu/view/68446
问题六：数据库应用系统是什么？ 数据库应用系统是在数据库管理系统（DBMS）支持下建立的计算机应用系统，简写为DBAS。数据库应用系统是由数据库系统、应用程序系统、用户组成的，具体包括：数据库、数据库管理系统、数据库管理员、硬件平台、叮件平台、应用软件、应用界面。 数据库应用系统的7个部分以一定的逻辑层次结构方式组成一个有机的整体，它们的结构关系是：应用系统、应用开发工具软件、数据库管理系统、操作系统、硬件。例如，以数据库为基础的财务管理系统、人事管理系统、图书管理系统等等。无论是面向内部业务和管理的管理信息系统，还是面向外部，提供信息服务的开放式信息系统，从实现技术角度而言，都是以数据库为基础和核心的计算机应用系统。
问题七：常用的数据库软件有哪些？它们的优缺点是什么？ 目前，商品化的数据库管理系统以关系型数据库为主导产品，技术比较成熟。面向对象的数据库管理系统虽然技术先进，数据库易于开发、维护，但尚未有成熟的产品。国际国内的主导关系型数据库管理系统有Oracle、Sybase、INFORMIX和INGRES。这些产品都支持多平台，如 UNIX、VMS、Windows，但支持的程度不一样。IBM的DB2也是成熟的关系型数据库。但是，DB2是内嵌于IBM的AS/400系列机中，只支持OS/400操作系统。
1.MySQL
MySQL是最受欢迎的开源SQL数据库管理系统，它由 MySQL AB开发、发布和支持。MySQL AB是一家基于MySQL开发人员的商业公司，它是一家使用了一种成功的商业模式来结合开源价值和方法论的第二代开源公司。MySQL是MySQL AB的注册商标。
MySQL是一个快速的、多线程、多用户和健壮的SQL数据库服务器。MySQL服务器支持关键任务、重负载生产系统的使用，也可以将它嵌入到一个大配置(mass- deployed)的软件中去。
与其他数据库管理系统相比，MySQL具有以下优势：
(1)MySQL是一个关系数据库管理系统。
(2)MySQL是开源的。
(3)MySQL服务器是一个快速的、可靠的和易于使用的数据库服务器。
(4)MySQL服务器工作在客户/服务器或嵌入系统中。
(5)有大量的MySQL软件可以使用。
2.SQL Server
SQL Server是由微软开发的数据库管理系统，是Web上最流行的用于存储数据的数据库，它已广泛用于电子商务、银行、保险、电力等与数据库有关的行业。
目前最新版本是SQL Server 2005，它只能在Windows上运行，操作系统的系统稳定性对数据库十分重要。并行实施和共存模型并不成熟，很难处理日益增多的用户数和数据卷，伸缩性有限。
SQL Server 提供了众多的Web和电子商务功能，如对XML和Internet标准的丰富支持，通过Web对数据进行轻松安全的访问，具有强大的、灵活的、基于Web的和安全的应用程序管理等。而且，由于其易操作性及其友好的操作界面，深受广大用户的喜爱。
3.Oracle
提起数据库，第一个想到的公司，一般都会是Oracle(甲骨文)。该公司成立于1977年，最初是一家专门开发数据库的公司。Oracle在数据库领域一直处于领先地位。 1984年，首先将关系数据库转到了桌面计算机上。然后，Oracle5率先推出了分布式数据库、客户/服务器结构等崭新的概念。Oracle 6首创行锁定模式以及对称多处理计算机的支持……最新的Oracle 8主要增加了对象技术，成为关系―对象数据库系统。目前，Oracle产品覆盖了大、中、小型机等几十种机型，Oracle数据库成为世界上使用最广泛的关系数据系统之一。
Oracle数据库产品具有以下优良特性。
(1)兼容性
Oracle产品采用标准SQL，并经过美国国家标准技术所(NIST)测试。与IBM SQL/DS、DB2、INGRES、IDMS/R等兼容。
(2)可移植性
Oracle的产品可运行于很宽范围的硬件与操作系统平台上。可以安装在70种以上不同的大、中、小型机上；可在VMS、DOS、UNIX、Windows等多种操作系统下工作。
(3)可联结性
Oracle能与多种通讯网络相连，支持各种协议(TCP......
问题八：请问专用的数据库是属于什么软件? 数据库属于系统软件还是应用软件呢.
软件是计算机的灵魂，没有软件的计算机就如同没有磁带的录音机和没有录像带的录像机一样，与废铁没什么差别。使用不同的计算机软件，计算机可以完成许许多多不同的工作。它使计算机具有非凡的灵活性和通用性。也正是这一原因，决定了计算机的任何动作都离不开由人安排的指令。人们针对某一需要而为计算机编制的指令序列称为程序。程序连同有关的说明资料称为软件。配上软件的计算机才成为完整的计算机系统。
一般把软件分为两大类：应用软件和系统软件。
一、应用软件
应用软件是专门为某一应用目的而编制的软件，较常见的如：
1、文字处理软件
用于输入、存贮、修改、编辑、打印文字材料等，例如WORD、WPS等。
2、信息管理软件
用于输入、存贮、修改、检索各种信息，例如工资管理软件、人事管理软件、仓库管理软件、计划管理软件等。这种软件发展到一定水平后，各个单项的软件相互连系起来，计算机和管理人员组成一个和谐的整体，各种信息在其中合理地流动，形成一个完整、高效的管理信息系统，简称MIS。
3、辅助设计软件
用于高效地绘制、修改工程图纸，进行设计中的常规计算，帮助人寻求好设计方案。
4、实时控制软件
用于随时搜集生产装置、飞行器等的运行状态信息，以此为依据按预定的方案实施自动或半自动控制，安全、准确地完成任务。
二、系统软件
各种应用软件，虽然完成的工作各不相同，但它们都需要一些共同的基础操作，例如都要从输入设备取得数据，向输出设备送出数据，向外存写数据，从外存读数据，对数据的常规管理，等等。这些基础工作也要由一系列指令来完成。人们把这些指令集中组织在一起，形成专门的软件，用来支持应用软件的运行，这种软件称为系统软件。
系统软件在为应用软件提供上述基本功能的同时，也进行着对硬件的管理，使在一台计算机上同时或先后运行的不同应用软件有条不紊地合用硬件设备。例如，两个应用软件都要向硬盘存入和修改数据，如果没有一个协调管理机构来为它们划定区域的话，必然形成互相破坏对方数据的局面。
有代表性的系统软件有：
1、操作系统
管理计算机的硬件设备，使应用软件能方便、高效地使用这些设备。在微机上常见的有：DOS、WINDOWS、UNIX、OS/2等
2、数据库管理系统
有组织地、动态地存贮大量数据，使人们能方便、高效地使用这些数据。现在比较流行的数据库有FoxPro、DB-2、Access、SQL-server等
3、编译软件
CPU执行每一条指令都只完成一项十分简单的操作，一个系统软件或应用软件，要由成千上万甚至上亿条指令组合而成。直接用基本指令来编写软件，是一件极其繁重而艰难的工作。为了提高效率，人们规定一套新的指令，称为高级语言，其中每一条指令完成一项操作，这种操作相对于软件总的功能而言是简单而基本的，而相对于CPU的一眇操作而言又是复杂的。
用这种高级语言来编写程序（称为源程序）就象用预制板代替砖块来造房子，效率要高得多。但CPU并不能直接执行这些新的指令，需要编写一个软件，专门用来将源程序中的每条指令翻译成一系列CPU能接受的基本指令（也称机器语言）使源程序转化成能在计算机上运行的程序。完成这种翻译的软件称为高级语言编译软件，通常把它们归入系统软件。目前常用的高级语言有VB、C++、JAVA等，它们各有特点，分别适用于编写某一类型的程序，它们都有各自的编译软件。...
问题九：数据库管理系统是一种什么软件 选择C计算机的软件分为系统软件和应用软件。系统软件是为了计算机能正常、高效工件所配备的各种管理、监控和维护系统的程序及其有关资料。系统软件主要包括如下几个方面： （1） 操作系统软件，这是软件的核心 （2） 各种语言的解释程序和编译程序（如BASIC语言解释程序等） （3） 各种服务性程序（如机器的调试、故障检查和诊断程序等） （4） 各种数据库管理系统（Oracle、Syabse等）
大数据数据库有哪些
问题一：大数据技术有哪些 非常多的，问答不能发link，不然我给你link了。有譬如Hadoop等开源大数据项目的，编程语言的，以下就大数据底层技术说下。
简单以永洪科技的技术说下，有四方面，其实也代表了部分通用大数据底层技术：
Z-Suite具有高性能的大数据分析能力，她完全摒弃了向上升级(Scale-Up)，全面支持横向扩展(Scale-Out)。Z-Suite主要通过以下核心技术来支撑PB级的大数据：
跨粒度计算(In-Databaseputing)
Z-Suite支持各种常见的汇总，还支持几乎全部的专业统计函数。得益于跨粒度计算技术，Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案，继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算，我们称之为库内计算(In-Database)。这一技术大大减少了数据移动，降低了通讯负担，保证了高性能数据分析。
并行计算(MPP puting)
Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台，她能够把计算分布到多个计算节点，再在指定节点将计算结果汇总输出。Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源，不管是服务器还是普通的PC，她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据平台，Z-Suite能够充分发挥各个节点的计算能力，轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。
列存储 (Column-Based)
Z-Suite是列存储的。基于列存储的数据集市，不读取无关数据，能降低读写开销，同时提高I/O 的效率，从而大大提高查询性能。另外，列存储能够更好地压缩数据，一般压缩比在5 -10倍之间，这样一来，数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。良好的数据压缩技术，节省了存储设备和内存的开销，却大大了提升计算性能。
内存计算
得益于列存储技术和并行计算技术，Z-Suite能够大大压缩数据，并同时利用多个节点的计算能力和内存容量。一般地，内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算，CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速，是实现大数据分析的关键应用技术。
问题二：大数据使用的数据库是什么数据库 ORACLE、DB2、SQL SERVER都可以，关键不是选什么数据库，而是数据库如何优化！ 需要看你日常如何操作，以查询为主或是以存储为主或2者，还要看你的数据结构，都要因地制宜的去优化！所以不是一句话说的清的！
问题三：什么是大数据和大数据平台 大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。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。
问题四：常用大型数据库有哪些 FOXBASE
MYSQL
这俩可算不上大型数据库管理系统
PB 是数据库应用程序开发用的ide，根本就不是数据库管理系统
Foxbase是dos时代的产品了，进入windows时代改叫foxpro，属于桌面单机级别的小型数据库系统，mysql是个中轻量级的，但是开源，大量使用于小型网站，真正重量级的是Oracle和DB2，银行之类的关键行业用的多是这两个，微软的MS SQLServer相对DB2和Oracle规模小一些，多见于中小型企业单位使用，Sybase可以说是日薄西山，不行了
问题五：几大数据库的区别 最商业的是ORACLE,做的最专业,然后是微软的SQL server,做的也很好,当然还有DB2等做得也不错,这些都是大型的数据库,,,如果掌握的全面的话,可以保证数据的安全. 然后就是些小的数据库access,mysql等,适合于中小企业的数据库100万数据一下的数据.如有帮助请采纳,谢!
问题六：全球最大的数据库是什么 应该是Oracle，第一，Oracle为商业界所广泛采用。因为它规范、严谨而且服务到位，且安全性非常高。第二，如果你学习使用Oracle不是商用，也可以免费使用。这就为它的广泛传播奠定了在技术人员中的基础。第三，Linux/Unix系统常常作为服务器，服务器对Oracle的使用简直可以说极其多啊。建议楼梗多学习下这个强大的数据库
问题七：什么是大数据？ 大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托・迈尔-舍恩伯格及肯尼斯・库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法[2]）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
说起大数据，就要说到商业智能：
商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。
商务智能的产生发展
商业智能的概念经由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人们广泛了解。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。
商务智能是20世纪90年代末首先在国外企业界出现的一个术语，其代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件。它把先进的信息技术应用到整个企业，不仅为企业提供信息获取能力，而且通过对信息的开发，将其转变为企业的竞争优势，也有人称之为混沌世界中的智能。因此，越来越多的企业提出他们对BI的需求，把BI作为一种帮助企业达到经营目标的一种有效手段。
目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是作业层的，也可以是管理层和策略层的决策。
为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、线上分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。
把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
企业导入BI的优点
1.随机查询动态报表
2.掌握指标管理
3.随时线上分析处理
4.视觉化之企业仪表版
5.协助预测规划
导入BI的目的
1.促进企业决策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process)：BIS增进企业的资讯整合与资讯分析的能力，汇总公司内、外部的资料，整合成有效的决策资讯，让企业经理人大幅增进决策效率与改善决策品质。
......
问题八：数据库有哪几种？ 常用的数据库：oracle、sqlserver、mysql、access、sybase 2、特点。 -oracle： 1.数据库安全性很高，很适合做大型数据库。支持多种系统平台（HPUX、SUNOS、OSF/1、VMS、 WINDOWS、WINDOWS/NT、OS/2）。 2.支持客户机/服务器体系结构及混合的体系结构（集中式、分布式、 客户机/服务器）。 -sqlserver: 1.真正的客户机/服务器体系结构。 2.图形化用户界面，使系统管理和数据库管理更加直观、简单。 3.具有很好的伸缩性，可跨越从运行Windows 95/98的膝上型电脑到运行Windows 2000的大型多处理器等多种平台使用。 -mysql: MySQL是一个开放源码的小型关系型数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司，92HeZu网免费赠送MySQL。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。提供由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。 -access Access是一种桌面数据库，只适合数据量少的应用，在处理少量数据和单机访问的数据库时是很好的，效率也很高。 但是它的同时访问客户端不能多于4个。 -
问题九：什么是大数据 大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 大数据首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构：云存储、分布式文件存储等。
数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机理解自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(putational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。
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。
数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
要理解大数据这一概念，首先要从大入手，大是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。
第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。
第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。
第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的......
问题十：国内真正的大数据分析产品有哪些 国内的大数据公司还是做前端可视化展现的偏多，BAT算是真正做了大数据的，行业有硬性需求，别的行业跟不上也没办法，需求决定市场。
说说更通用的数据分析吧。
大数据分析也属于数据分析的一块，在实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度：
第一维度：数据存储层――数据报表层――数据分析层――数据展现层
第二维度：用户级――部门级――企业级――BI级
1、数据存储层
数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。
Access2003、Access07等，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。
SQL Server2005或更高版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。
DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台。
BI级别，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。Data Warehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现！BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。
2、报表层
企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。传统报表解决的是展现问题，目前国内的帆软报表FineReport已经算在业内做到顶尖，是带着数据分析思想的报表，因其优异的接口开放功能、填报、表单功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。
Tableau、FineBI之类，可分在报表层也可分为数据展现层。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件，可作为可视化数据分析软件，我常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言，可视化Tableau更优，但FineBI又有另一种身份――商业智能，所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。
3、数据分析层
这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具；
Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的；当然对excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作！但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件；
SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件；
SAS软件：SAS相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开，会有收获的！
JMP分析：SAS的一个分析分支
XLstat：Excel的插件，可以完......
目前大多数数据库管理系统采用什么数据模型？
大多数数据库管理系统采用的数据模型是“关系模型”。
数据模型中结构模型是按计算机系统的观点对数据建模，包括层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型；其中关系模型是DBMS最为常用的数据模型。
数据模型中结构模型是按计算机系统的观点对数据建模，包括层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型；其中关系模型是DBMS最为常用的数据模型。
层次模型：将数据组织成一对多关系的结构，用树形结构表示实体及实体间的联系。
网状模型：用连接指令或指针来确定数据间的网状连接关系，是具有多对多类型的数据组织方式。
关系模型：以记录组或数据表的形式组织数据，以便于利用各种实体与属性之间的关系进行存储和变换，不分层也无指针，是建立空间数据和属性数据之间关系的一种非常有效的数据组织方法。
互联网时代处理大量流动性数据社交网络数据最好使用哪些类型数据库
使用现有的主要吸引力一、可扩展的NoSQL数据库
如果您的整个 _active set_ 适合单个机器的主内存（现代商品机器可以高达 128GB +），那么您就没有水平可扩展性问题：即，您绝对没有理由进行分区（“分片") ) 你的数据库和放弃关系。如果您的活动数据集适合内存，那么任何带有索引的适当调整的数据库都将表现得足够好，可以在数据库本身成为限制之前使您的以太网卡饱和。
如果您认为关系模型本身并不合适，您可以轻松地在 MySQL 之上构建一个“面向文档的存储”：这就是 Friendfeed 最终要做的，我会遵循他们的模型（除非我使用 Avro （软件）、Apache Thrift 或 Google Protocol Buffers 而不是特定于语言的序列化）-
如果您的站点变得非常成功，您将拥有一个不再适合您机器的主内存的活动集。在这种情况下，设计不当的存储引擎的性能会迅速下降。但是，MySQL 的 InnoDB（或 Postgres 的存储引擎）仍然允许您使用旋转磁盘保持（取决于您的请求分布）大约 2:1-5:1 的数据与内存比率。一旦超出这个范围，性能就会开始迅速下降（因为您要为每个请求进行多次磁盘搜索）。现在，您最好的做法是升级到 SSD（固态驱动器），这再次允许您在数据库成为限制之前使以太网卡饱和。
最后，当您遇到不适合的数据集大小时，例如，软件 raid 1 + 0 配置中的多个 SSD（同时为备份、多个版本的数据等提供空间...），那么您必须水平缩放。也就是说，您必须使用本质上支持分区的数据库（例如 Riak、Voldemort、Cassandra、HBase），或者在基于 MySQL/Postgres 的数据存储之上构建应用程序级分区层。我无法告诉您哪种解决方案是正确的，因为我（或您）都不知道您的数据及其访问模式在那时会是什么样子。也就是说，编写自己的分片层是您可以在代码中引入额外错误的另一个地方：不必构建自己的分布式数据库（您通过构建分片层有效地做的事情）是使用现有的主要吸引力一、可扩展的NoSQL数据
5种常用的数据库管理软件有什么？
最常使用的数据库有以下几种：\x0d\x0a\x0d\x0a1.sqlserver：微软的数据库管理系统，小中大型应用都挺适合，很多网络游戏就是用的sqlserver作为数据库的。微软的东西向来比较傻瓜，一般稍微学习一下看看资料就能上手了。我觉得学校使用sqlserver是不错的选择。\x0d\x0a\x0d\x0a2.mysql：免费数据库管理系统，小巧实用，很多人在开始学习数据库编程时选择的就是mysql。由于免费，更新比较慢，而且不太适合大型应用。\x0d\x0a\x0d\x0a3.db2：见下面oracle的介绍\x0d\x0a\x0d\x0a4.oracle：和db2一样，主要面向企业级应用，可以说是目前市场上最优秀的数据库管理系统之一了。\x0d\x0a\x0d\x0a5.access：这个就不用多解释了，个人网站或其它小型应用可以选用access。\x0d\x0a\x0d\x0a以上，希望对你有所帮助。
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