① 非結構性的資料庫系統有哪些
非結構性的資料庫系統有：
1、High performance——對資料庫高並發讀寫的需求。
2、Huge Storage——對海量數據的高效率存儲和訪問的需求。
3、High Scalability && High Availability——對資料庫的高可擴展性和高可用性的需求。
基本含義NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即「不僅僅是SQL」，是一項全新的資料庫革命性運動，早期就有人提出，發展至2009年趨勢越發高漲。
計算機信息化系統
中的數據分為結構化數據和非結構化數據。非結構化數據其格式非常多樣，標准也是多樣性的，而且在技術上非結構化信息比結構化信息更難標准化和理解。所以存儲、檢索、發布以及利用需要更加智能化的IT技術，比如海量存儲、智能檢索、知識挖掘、內容保護、信息的增值開發利用等。
② 什麼是非結構化數據
非結構化數據是數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型，不方便用資料庫二維邏輯表來表現的數據。包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML, HTML、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。
計算機信息化系統中的數據分為結構化數據和非結構化數據。非結構化數據其格式非常多樣，標准也是多樣性的，而且在技術上非結構化信息比結構化信息更難標准化和理解。
非結構化數據的特點：
分析數據不需要一個專業性很強的數學家或數據科學團隊，公司也不需要專門聘請IT精英去做。真正的分析發生在用戶決策階段，即管理一個特殊產品細分市場的部門經理，可能是負責尋找最優活動方案的市場營銷者，也可能是負責預測客戶群體需求的總經理。
終端用戶有能力、也有權利和動機去改善商業實踐，並且視覺文本分析工具可以幫助他們快速識別最相關的問題，及時採取行動，而這都不需要依靠數據科學家。
以上內容參考：
網路-非結構化數據
③ 什麼是結構化數據，非結構化數據
（1）結構化數據，簡單來說就是資料庫。結合到典型場景中更容易理解，比如企業ERP、財務系統；醫療HIS資料庫；政府行政審批；其他核心資料庫等。這些應用需要哪些存儲方案呢？基本包括高速存儲應用需求、數據備份需求、數據共享需求以及數據容災需求。
（2）非結構化資料庫是指其欄位長度可變，並且每個欄位的記錄又可以由可重復或不可重復的子欄位構成的資料庫，用它不僅可以處理結構化數據（如數字、符號等信息）而且更適合處理非結構化數據（全文文本、圖像、聲音、影視、超媒體等信息）。
面對海量非結構數據存儲，杉岩海量對象存儲MOS，提供完整解決方案，採用去中心化、分布式技術架構，支持百億級文件及EB級容量存儲，具備高效的數據檢索、智能化標簽和分析能力，輕松應對大數據和雲時代的存儲挑戰，為企業發展提供智能決策。
④ 碩士論文開題報告
碩士論文開題報告模板4500字
本課題來源於作者在學習和實習中了解到的兩個事實，屬於自擬課題。
其一，作者在2011年7月在XXX公司調研，了解到現如今各行業都面臨著數據量劇增長，並由此帶來業務處理速度緩慢，數據維護困難等問題。為了應對此挑戰，很多企業開實施大數據發展戰略。現如今的大數據發展戰略可以概括為兩類，一類是垂直擴展。即採用存儲容量更大，處理能力更強的設備，此種方式成本較大，過去很多大公司一直採用此種方法處理大數據。但自從2004年Google發布關於GFS，MapRece和BigTable三篇技術論文之後，雲計算開始興起，2006年Apache Hadoop項目啟動。隨後從2009年開始，隨著雲計算和大數據的發展，Hadoop作為一種優秀的數據分析、處理解決方案，開始受到許多 IT企業的關注。相較於垂直擴張所需的昂貴成本，人們更鍾情於採用這種通過整合廉價計算資源的水平擴展方式。於是很多IT企業開始探索採用Hadoop框架構建自己的大數據環境。
其二，作者自2013年4月在XXX實習過程中進一步了解到，因為關系資料庫在存儲數據格式方面的局限，以及其Schema機制帶來的擴展性上的不便，目前在大部分的大數據應用環境中都採用非結構化的資料庫，如列式存儲的Hbase，文檔型存儲的MangoDB，圖資料庫neo4j等。這些非結構化資料庫因為可擴展性強、資源利用率高，高並發、響應速度快等優勢，在大數據應用環境中得到了廣泛的應用。但此種應用只解決了前端的業務處理，要真正利用大數據實現商務智能，還需要為決策支持系統和聯機分析應用等提供一數據環境——數據倉庫。為此，導師指導本文作者擬此題目，研究基於Hadoop框架的數據倉庫解決方案。
二、研究目的和意義：
現如今，數據已經滲透到每一個行業，成為重要的生產因素。近年來，由於歷史積累和和數據增長速度加快，各行業都面臨著大數據的難題。事實上，大數據既是機遇又時挑戰。合理、充分利用大數據，將其轉變為海量、高增長率和多樣化的信息資產，將使得企業具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化等能力。因此，很多IT企業都將大數據作為其重要的發展戰略，如亞馬遜、FaceBook已布局大數據產業，並取得了驕人的成績。事實上，不止谷歌、易趣網或亞馬遜這樣的大型互聯網企業需要發展大數據，任何規模的企業都有機會從大數據中獲得優勢，並由此構建其未來業務分析的基礎，在與同行的競爭中，取得顯著的優勢。
相較於大型企業，中小企業的大數據發展戰略不同。大公司可以憑借雄厚的資本和技術實力，從自身環境和業務出發，開發自己的軟體平台。而中小企業沒有那樣的技術實力，也沒有那麼龐大的資金投入，更傾向於選擇一個普遍的、相對廉價的解決方案。本文旨在分析大數據環境下資料庫的特點，結合當下流行的Hadoop框架，提出了一種適用於大數據環境的數據倉庫的解決方案並實現。為中小企業在大數據環境中構建數據倉庫提供參考。其具體說來，主要有以下三方面意義：
首先，目前主流的資料庫如Oracle、SQL Server都有對應自己資料庫平台的一整套的數據倉庫解決方案，對於其他的關系型資料庫如MySQL等，雖然沒有對應資料庫平台的數據倉庫解決方案，但有很多整合的數據倉庫解決方案。而對於非結構化的資料庫，因其數據模型不同於關系型資料庫，需要新的解決方案，本文提出的基於Hive/Pentaho的數據倉庫實現方案可以為其提供一個參考。
其次，通過整合多源非結構化資料庫，生成一個面向主題、集成的.數據倉庫，可為大數據平台上的聯機事務處理、決策支持等提供數據環境，從而有效利用數據資源輔助管理決策。
再次，大數據是一個廣泛的概念，包括大數據存儲、大數據計算、大數據分析等各個層次的技術細節，本文提出的「大數據環境下的數據倉庫解決方案及實現「豐富了大數據應用技術的生態環境，為大數據環境下的數據分析、數據挖掘等提供支撐。
三、國內外研究現狀和發展趨勢的簡要說明：
本文研究的主體是數據倉庫，區別於傳統基於關系型資料庫的數據倉庫，本文聚焦大數據環境下基於非結構資料庫的數據倉庫的構建與實現。因此，有必要從數據倉庫和大數據環境下的資料庫兩方面進行闡述。
(一) 數據倉庫國內外研究現狀
自從Bill Inmon 在1990年提出「數據倉庫」這一概念之後，數據倉庫技術開始興起，並給社會帶來新的契機，逐漸成為一大技術熱點。目前，美國30%到40%的公司已經或正在建造數據倉庫。現如今隨著數據模型理論的完善，資料庫技術、應用開發及挖掘技術的不斷進步，數據倉庫技術不斷發展，並在實際應用中發揮了巨大的作用。以數據倉庫為基礎，以聯機分析處理和數據挖掘工具為手段的決策支持系統日漸成熟。與此同時，使用數據倉庫所產生的巨大效益又刺激了對數據倉庫技術的需求，數據倉庫市場正以迅猛的勢頭向前發展。
我國企業信息化起步相對較晚，數據倉庫技術在國內的發展還處於積累經驗階段。雖然近年來，我國大中型企業逐步認識到利用數據倉庫技術的重要性，並已開始建立自己的數據倉庫系統，如中國移動、中國電信、中國聯通、上海證券交易所和中國石油等。但從整體上來看，我國數據倉庫市場還需要進一步培育，數據倉庫技術同國外還有很大差距。為此，我國許多科技工作者已開始對數據倉庫相關技術進行深入研究，通過對國外技術的吸收和借鑒，在此基礎上提出適合國內需求的技術方案。
(二) 非結化資料庫國內外研究現狀
隨著資料庫技術深入應用到各個領域，結構化資料庫逐漸顯露出一些弊端。如在生物、地理、氣候等領域，研究面對的數據結構並不是傳統上的關系數據結構。如果使用關系資料庫對其進行存儲、展示，就必須將其從本身的數據結構強行轉換為關系數據結構。採用此種方式處理非結構數據，不能在整個生命周期內對非關系數據進行管理，並且數據間的關系也無法完整的表示出來。在此背景下，非結構化資料庫應運而生。相較於關系資料庫，非結構資料庫的欄位長度可變，並且每個欄位的記錄又可以由可重復或不可重復的子欄位構成。如此，它不僅可以處理結構化數據，更能處理文本、圖象、聲音、影視、超媒體等非結構化數據。近年來，隨著大數據興起，非結構資料庫開始廣泛應用，以支持大數據處理的多種結構數據。
目前，非結構化的資料庫種類繁多，按其存儲數據類型分，主要包含內存資料庫、列存儲型、文檔資料庫、圖資料庫等。其中，常見的內存資料庫有SQLite，Redis，Altibase等;列存儲資料庫有Hbase，Bigtable等;文檔資料庫有MangoDB，CouchDB，RavenDB等;圖資料庫有Neo4j等。近年來，我國非結構資料庫也有一定發展，其中最具代表的是國信貝斯的iBASE資料庫。可以預見在不久的將來，伴隨這大數據的應用，非結構資料庫將會得到長足的發展和廣泛的應用。
四、主要研究內容和要求達到的深度：
本文研究的方向是數據倉庫，並且是聚焦於大數據這一特定環境下的數據倉庫建設，其主要內容包括以下幾點：
1. 非結構資料庫的數據倉庫解決方案：本文聚焦於大數據這一特定環境下的數據倉庫建設，因為大數據環境下的數據倉庫建設理論文獻很少，首先需要以研究關系資料庫型數據倉庫的解決方案為參考，然後對比關系資料庫和非結構資料庫的特點，最後在參考方案的基礎上改進，以得到適合非結構資料庫環境的數據倉庫解決方案。
2. 非結構資料庫和關系資料庫間數據轉換：非結構資料庫是對關系資料庫的補充，很多非結構資料庫應用環境中都有關系資料庫的身影。因此，非結構資料庫和關系資料庫間數據轉換是建立非結構資料庫需要解決的一個關鍵問題。
3. 基於非結構資料庫的數據倉庫構建：本文擬採用手禮網的數據，分析其具體的數據環境和需求，為其構建基於非結構資料庫的數據倉庫，主要包括非結構資料庫的數據抽取，Hive資料庫入庫操作和Pentaho前台數據展現等。
五、研究工作的主要階段、進度和完成時間：
結合研究需要和學校教務管理的安排，研究工作主要分以下四階段完成：
第一階段：論文提綱：20XX年6月——7月
第二階段：論文初稿 ：20XX年8月——10月
第三階段：論文修改：20XX年11月——2014年3月
第四階段：最終定稿：20XX年4月
六、擬採用的研究方法、手段等及採取的措施：
在論文提綱階段，本文擬採用調查統計的方法，收集目前大數據環境下資料庫應用情況，著重統計各類型資料庫的應用比例。同時採用文獻分析和個案研究的方法研究數據倉庫構建的一般過程和對應的技術細節，並提出解決方案。在論文初稿和修改階段，本文擬通過實證研究，依據提綱階段在文獻分析中收集到的理論，基於特定的實踐環境，理論結合實踐，實現某一具體數據倉庫的構建。最後採用定性和定量相結合的方法，詳細介紹大數據環境下資料庫和數據倉庫的特點，其數據倉庫實現的關鍵問題及解決方案，以及數據倉庫個例實現的詳細過程。
七、可能遇見的困難、問題及擬採取的解決辦法、措施：
基於本文的研究內容和特點分析，本文在研究過程中最有可能遇到三個關鍵問題。
其一，非結構資料庫種類繁多，每類資料庫又對應有不同的資料庫產品，由於當下非結構資料庫沒有統一標准，即便同類資料庫下不同產品的操作都不盡相同，難以為所有非結構資料庫提出解決方案。針對此問題，本文擬緊貼大數據這一背景，選擇當下大數據環境中應用最多的幾類資料庫的代表性產品進行實現。
其二，雖然經過二十年的發展，數據倉庫的理論已日趨完善，但大數據是近幾年才發展起來的技術熱點，大樹據環境下的數據倉庫建設理論文獻很少。針對此問題，本文擬參考現有的成熟的關系資料庫環境下數據倉庫構建方案和非結構化數據倉庫理論，研究適合非結構資料庫的數據倉庫構建方案，請導師就方案進行指導，然後再研究具體技術細節實現方案。
其三，基於大數據環境的數據倉庫實現是本文重要的組成部分，要完成此部分的工作需要企業提供數據支持，但現在數據在企業當中的保密級別都很高，一般企業都不會將自己的業務數據外傳。針對此問題，本文擬採用企業非核心業務數據進行數據倉庫實現。
八、大綱
本文的基本構想和思路，文章擬分為導論、大數據環境下的資料庫介紹、大數據下數據倉庫關鍵問題研究、基於XX電子商務的大數據下數據倉庫實現、結論五部分。
導論
一、研究背景
二、國內外研究現狀述評
三、本文的主要內容與研究思路
第一章 大數據環境下的資料庫介紹
第一節 大數據對資料庫的要求
第二節 關系資料庫和非結構資料庫比較
第三節 大數據下常用非結構資料庫介紹
小結
第二章 大數據下數據倉庫關鍵問題研究
第一節 非結構數據模型和關系數據模型的轉換
第二節 基於多源非結構資料庫的數據抽取
第三節 數據類型轉換
第四節 數據倉庫前端展示
第三章 大數據下數據倉庫實現方案
第一節 大數據環境介紹
第二節 實現方案
第二節 Hive介紹
第三節 Pentaho介紹
第四章 基於XX電子商務的大數據下數據倉庫實現
第一節 需求分析
第二節 模型設計
第三節 概要設計
第四節 基於Hive的數據入庫操作實現
第五節 基於Pentaho的數據倉庫前端展示實現
結論
;⑤ 結構化數據和非結構化數據是什麼意思
結構化數據和非結構化數據是大數據的兩種類型，這兩者之間並不存在真正的沖突。客戶如何選擇不是基於數據結構，而是基於使用它們的應用程序：關系資料庫用於結構化數據，大多數其他類型的應用程序用於非結構化數據。
結構化數據也稱作行數據，是由二維表結構來邏輯表達和實現的數據，嚴格地遵循數據格式與長度規范，主要通過關系型資料庫進行存儲和管理。
與結構化數據相對的是不適於由資料庫二維表來表現的非結構化數據，包括所有格式的辦公文檔、XML、HTML、各類報表、圖片和音頻、視頻信息等。
(5)非結構化資料庫mango擴展閱讀
結構化和非結構化數據之間的差異除了存儲在關系資料庫和存儲非關系資料庫之外的明顯區別之外，最大的區別在於分析結構化數據與非結構化數據的便利性。針對結構化數據存在成熟的分析工具，但用於挖掘非結構化數據的分析工具正處於萌芽和發展階段。
並且非結構化數據要比結構化數據多得多。非結構化數據占企業數據的80%以上，並且以每年55%~65%的速度增長。如果沒有工具來分析這些海量數據，企業數據的巨大價值都將無法發揮。