NoSQL 資料庫因其功能性、易於開發性和可擴展性而廣受認可，它們越來越多地用於大數據和實時 Web 應用程序，在本文中，我們通過示例討論 NoSQL、何時使用 NoSQL 與 SQL 及其用例。
NoSQL是一種下一代資料庫管理系統 (DBMS)。NoSQL 資料庫具有靈活的模式，可用於構建具有大量數據和高負載的現代應用程序。
「NoSQL」一詞最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年創造的，盡管自 1960 年代後期以來就已經存在類似的資料庫。然而，NoSQL 的發展始於 2009 年初，並且發展迅速。
在處理大量數據時，任何關系資料庫管理系統 (RDBMS) 的響應時間都會變慢。為了解決這個問題，我們可以通過升級現有硬體來「擴大」信息系統，這非常昂貴。但是，NoSQL 可以更好地橫向擴展並且更具成本效益。
NoSQL 對於非結構化或非常大的數據對象（例如聊天日誌數據、視頻或圖像）非常有用，這就是為什麼 NoSQL 在微軟、谷歌、亞馬遜、Meta (Facebook) 等互聯網巨頭中特別受歡迎的原因。
一些流行的 NoSQL 資料庫包括：
隨著企業更快地積累更大的數據集，結構化數據和關系模式並不總是適合。有必要使用非結構化數據和大型對象來更好地捕獲這些信息。
傳統的 RDBMS 使用 SQL（結構化查詢語言）語法來存儲和檢索結構化數據，相反，NoSQL 資料庫包含廣泛的功能，可以存儲和檢索結構化、半結構化、非結構化和多態數據。
有時，NoSQL 也被稱為「 不僅僅是 SQL 」，強調它可能支持類似 SQL 的語言或與 SQL 資料庫並列。SQL 和 NoSQL DBMS 之間的一個區別是 JOIN 功能。SQL 資料庫使用 JOIN 子句來組合來自兩個或多個表的行，因為 NoSQL 資料庫本質上不是表格的，所以這個功能並不總是可行或相關的。
但是，一些 NoSQL DBMS 可以執行類似於 JOIN的操作——就像 MongoDB 一樣。這並不意味著不再需要 SQL DBMS，相反，NoSQL 和 SQL 資料庫傾向於以不同的方式解決類似的問題。
一般來說，在以下情況下，NoSQL 比 SQL 更可取：
許多行業都在採用 NoSQL，取代關系資料庫，從而為某些業務應用程序提供更高的靈活性和可擴展性，下面給出了 NoSQL 資料庫的一些企業用例。
內容管理是一組用於收集、管理、傳遞、檢索和發布任何格式的信息的過程，包括文本、圖像、音頻和視頻。NoSQL 資料庫可以通過其靈活和開放的數據模型為存儲多媒體內容提供更好的選擇。
例如，福布斯在短短幾個月內就構建了一個基於 MongoDB 的定製內容管理系統，以更低的成本為他們提供了更大的敏捷性。
大數據是指太大而無法通過傳統處理系統處理的數據集，實時存儲和檢索大數據的系統在分析 歷史 數據的同時使用流處理來攝取新數據，這是一系列非常適合 NoSQL 資料庫的功能。
Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其數據能夠在沒有性能問題的情況下進行擴展，即使該服務在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。
物聯網設備具有連接到互聯網或通信網路的嵌入式軟體和感測器，能夠在無需人工干預的情況下收集和共享數據。隨著數十億台設備生成數不清的數據，IoT NoSQL 資料庫為 IoT 服務提供商提供了可擴展性和更靈活的架構。
Freshub就是這樣的一項服務，它從 MySQL 切換到 MongoDB，以更好地處理其大型、動態、非統一的數據集。
擁有數十億智能手機用戶，可擴展性正成為在移動設備上提供服務的企業面臨的最大挑戰。具有更靈活數據模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解決方案。
例如，The Weather Channel使用 MongoDB 資料庫每分鍾處理數百萬個請求，同時還處理用戶數據並提供天氣更新。
Ⅱ 谷歌瀏覽器調試窗口顯示SQL語句
atrate 和 act 為數字型 logintime 和 logouttime是時間類型嗎？如果是的話，在sql_new_act = "insert into Act_Table (UserID,atrate,Logintime,Logouttime,Act) values ('"&userid&"',"&atrate&",'"&logintime&"','"&logouttime&"',"&act&")" 中，需要注意書寫格式，日期型數據，和普通的字元串類型是有區別的。
Ⅲ 什麼是NoSQL資料庫
1 理解ACID與BASE的區別（ACID是關系型資料庫強一致性的四個要求，而BASE是NoSQL資料庫通常對可用性及一致性的弱要求原則，它們的意思分別是，ACID：atomicity, consistency, isolation, rability;BASE：Basically Available, Soft-state, Eventually Consistent。同時有意思的是ACID在英語里意為酸，BASE意思為鹼）
2 理解持久化與非持久化的區別。這么說是因為有的NoSQL系統是純內存存儲的。
3 你必須意識到傳統有關系型資料庫與NoSQL系統在數據結構上的本質區別。傳統關系型資料庫通常是基於行的表格型存儲，而NoSQL系統包括了列式存儲（Cassandra）、key/value存儲（Memcached）、文檔型存儲（CouchDB）以及圖結構存儲（Neo4j）
4與傳統關系資料庫有統一的SQL語言操作介面不同，NoSQL系統通常有自己特有的API介面。
5 在架構上，你必須搞清楚，NoSQL系統是被設計用於成百上千台機器的集群中的，而非共享型資料庫系統的架構。
6在NoSQL系統中，可能你得習慣一下不知道你的數據具體存在何處的情況。
7 在NoSQL系統中，你最好習慣它的弱一致性。」eventually consistent」(最終一致性)正是BASE原則中的重要一項。比如在Twitter，你在Followers列表中經常會感受到數據的延遲。
8 在NoSQL系統中，你要理解，很多時候數據並不總是可用的。
9 你得理解，有的方案是擁有分區容忍性的，有的方案不一定有。
Ⅳ 常用的大數據工具有哪些
未至科技魔方是一款大數據模型平台，是一款基於服務匯流排與分布式雲計算兩大技術架構的一款數據分析、挖掘的工具平台，其採用分布式文件系統對數據進行存儲，支持海量數據的處理。採用多種的數據採集技術，支持結構化數據及非結構化數據的採集。通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通過第三方插件技術，很容易將其他工具及服務集成到平台中去。數據分析研判平台就是海量信息的採集，數據模型的搭建，數據的挖掘、分析最後形成知識服務於實戰、服務於決策的過程，平台主要包括數據採集部分，模型配置部分，模型執行部分及成果展示部分等。
未至科技小蜜蜂網路信息雷達是一款網路信息定向採集產品，它能夠對用戶設置的網站進行數據採集和更新，實現靈活的網路數據採集目標，為互聯網數據分析提供基礎。
未至科技泵站是一款大數據平台數據抽取工具，實現db到hdfs數據導入功能，藉助Hadoop提供高效的集群分布式並行處理能力，可以採用資料庫分區、按欄位分區、分頁方式並行批處理抽取db數據到hdfs文件系統中，能有效解決大數據傳統抽取導致的作業負載過大抽取時間過長的問題，為大數據倉庫提供傳輸管道。
未至科技雲計算數據中心以先進的中文數據處理和海量數據支撐為技術基礎，並在各個環節輔以人工服務，使得數據中心能夠安全、高效運行。根據雲計算數據中心的不同環節，我們專門配備了系統管理和維護人員、數據加工和編撰人員、數據採集維護人員、平台系統管理員、機構管理員、輿情監測和分析人員等，滿足各個環節的需要。面向用戶我們提供面向政府和面向企業的解決方案。
未至科技顯微鏡是一款大數據文本挖掘工具，是指從文本數據中抽取有價值的信息和知識的計算機處理技術,
包括文本分類、文本聚類、信息抽取、實體識別、關鍵詞標引、摘要等。基於Hadoop
MapRece的文本挖掘軟體能夠實現海量文本的挖掘分析。CKM的一個重要應用領域為智能比對,
在專利新穎性評價、科技查新、文檔查重、版權保護、稿件溯源等領域都有著廣泛的應用。
未至科技數據立方是一款大數據可視化關系挖掘工具，展現方式包括關系圖、時間軸、分析圖表、列表等多種表達方式，為使用者提供全方位的信息展現方式。
Ⅳ Quicksql——更簡單，更安全，更快速的跨數據源統一SQL查詢引擎
SQL，全稱Structured Query Language，是當今使用最廣泛的數據查詢語言。最初的設計僅僅是適用於RDBMS，可是隨著數據底層存儲結構設計的大爆發，越來越多的數據存儲引擎支持SQL查詢。甚至於支持SQL查詢幾乎可以定義為這個數據存儲引擎能否廣泛應用於生產環境的一種標准，最典型的案例就是Hive。Elasticsearch和Druid雖然原生不支持，但從官網發布的消息來看，SQL支持正在計劃中。
只可惜ANSI針對SQL僅僅是提供了一種標准，數據存儲引擎均在此基礎上做了不同的發展演化。發展至今，不同引擎的SQL差異化愈發明顯，數據分析人員必須學習使用不同的SQL語言來適應不同的數據存儲生產環境，這本身就違背了SQL設計的初衷。另一方面來說，不同數據存儲引擎間因數據結構的差異，不能將數據放在一起進行計算 探索 ，這也極大的限制了數據分析人員的分析成果可能性。
於是，Quicksql（簡稱QSQL）誕生啦！
上面四張圖展示了 QuickSQL 統一查詢的性能比較，由於 QuickSQL 會犧牲一次解析的時間輔助查詢，所以在 MySQL 和 Elasticsearch 的查詢中會慢 0.5 s，在 Hive 查詢中由於底層使用了 Spark-Hive 作引擎，因此性能會稍優於 Hive 原生查詢。
最後一張圖展示了在混查場景下的性能比較，可以看到在處理 MySQL 和 Elasticsearch 的關聯查詢時，由於數據源自身具備索引，QuickSQL 能夠充分利用數據源本身的能力實現下推執行，性能會遠遠優於 Hive 數據源與其他數據源在同等規模數據下關聯的性能。
Ⅵ 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
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