NoSQL 数据库因其功能性、易于开发性和可扩展性而广受认可，它们越来越多地用于大数据和实时 Web 应用程序，在本文中，我们通过示例讨论 NoSQL、何时使用 NoSQL 与 SQL 及其用例。
NoSQL是一种下一代数据库管理系统 (DBMS)。NoSQL 数据库具有灵活的模式，可用于构建具有大量数据和高负载的现代应用程序。
“NoSQL”一词最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年创造的，尽管自 1960 年代后期以来就已经存在类似的数据库。然而，NoSQL 的发展始于 2009 年初，并且发展迅速。
在处理大量数据时，任何关系数据库管理系统 (RDBMS) 的响应时间都会变慢。为了解决这个问题，我们可以通过升级现有硬件来“扩大”信息系统，这非常昂贵。但是，NoSQL 可以更好地横向扩展并且更具成本效益。
NoSQL 对于非结构化或非常大的数据对象（例如聊天日志数据、视频或图像）非常有用，这就是为什么 NoSQL 在微软、谷歌、亚马逊、Meta (Facebook) 等互联网巨头中特别受欢迎的原因。
一些流行的 NoSQL 数据库包括：
随着企业更快地积累更大的数据集，结构化数据和关系模式并不总是适合。有必要使用非结构化数据和大型对象来更好地捕获这些信息。
传统的 RDBMS 使用 SQL（结构化查询语言）语法来存储和检索结构化数据，相反，NoSQL 数据库包含广泛的功能，可以存储和检索结构化、半结构化、非结构化和多态数据。
有时，NoSQL 也被称为“ 不仅仅是 SQL ”，强调它可能支持类似 SQL 的语言或与 SQL 数据库并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之间的一个区别是 JOIN 功能。SQL 数据库使用 JOIN 子句来组合来自两个或多个表的行，因为 NoSQL 数据库本质上不是表格的，所以这个功能并不总是可行或相关的。
但是，一些 NoSQL DBMS 可以执行类似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一样。这并不意味着不再需要 SQL DBMS，相反，NoSQL 和 SQL 数据库倾向于以不同的方式解决类似的问题。
一般来说，在以下情况下，NoSQL 比 SQL 更可取：
许多行业都在采用 NoSQL，取代关系数据库，从而为某些业务应用程序提供更高的灵活性和可扩展性，下面给出了 NoSQL 数据库的一些企业用例。
内容管理是一组用于收集、管理、传递、检索和发布任何格式的信息的过程，包括文本、图像、音频和视频。NoSQL 数据库可以通过其灵活和开放的数据模型为存储多媒体内容提供更好的选择。
例如，福布斯在短短几个月内就构建了一个基于 MongoDB 的定制内容管理系统，以更低的成本为他们提供了更大的敏捷性。
大数据是指太大而无法通过传统处理系统处理的数据集，实时存储和检索大数据的系统在分析 历史 数据的同时使用流处理来摄取新数据，这是一系列非常适合 NoSQL 数据库的功能。
Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其数据能够在没有性能问题的情况下进行扩展，即使该服务在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。
物联网设备具有连接到互联网或通信网络的嵌入式软件和传感器，能够在无需人工干预的情况下收集和共享数据。随着数十亿台设备生成数不清的数据，IoT NoSQL 数据库为 IoT 服务提供商提供了可扩展性和更灵活的架构。
Freshub就是这样的一项服务，它从 MySQL 切换到 MongoDB，以更好地处理其大型、动态、非统一的数据集。
拥有数十亿智能手机用户，可扩展性正成为在移动设备上提供服务的企业面临的最大挑战。具有更灵活数据模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解决方案。
例如，The Weather Channel使用 MongoDB 数据库每分钟处理数百万个请求，同时还处理用户数据并提供天气更新。
Ⅱ 谷歌浏览器调试窗口显示SQL语句
atrate 和 act 为数字型 logintime 和 logouttime是时间类型吗？如果是的话，在sql_new_act = "insert into Act_Table (UserID,atrate,Logintime,Logouttime,Act) values ('"&userid&"',"&atrate&",'"&logintime&"','"&logouttime&"',"&act&")" 中，需要注意书写格式，日期型数据，和普通的字符串类型是有区别的。
Ⅲ 什么是NoSQL数据库
1 理解ACID与BASE的区别（ACID是关系型数据库强一致性的四个要求，而BASE是NoSQL数据库通常对可用性及一致性的弱要求原则，它们的意思分别是，ACID：atomicity, consistency, isolation, rability;BASE：Basically Available, Soft-state, Eventually Consistent。同时有意思的是ACID在英语里意为酸，BASE意思为碱）
2 理解持久化与非持久化的区别。这么说是因为有的NoSQL系统是纯内存存储的。
3 你必须意识到传统有关系型数据库与NoSQL系统在数据结构上的本质区别。传统关系型数据库通常是基于行的表格型存储，而NoSQL系统包括了列式存储（Cassandra）、key/value存储（Memcached）、文档型存储（CouchDB）以及图结构存储（Neo4j）
4与传统关系数据库有统一的SQL语言操作接口不同，NoSQL系统通常有自己特有的API接口。
5 在架构上，你必须搞清楚，NoSQL系统是被设计用于成百上千台机器的集群中的，而非共享型数据库系统的架构。
6在NoSQL系统中，可能你得习惯一下不知道你的数据具体存在何处的情况。
7 在NoSQL系统中，你最好习惯它的弱一致性。”eventually consistent”(最终一致性)正是BASE原则中的重要一项。比如在Twitter，你在Followers列表中经常会感受到数据的延迟。
8 在NoSQL系统中，你要理解，很多时候数据并不总是可用的。
9 你得理解，有的方案是拥有分区容忍性的，有的方案不一定有。
Ⅳ 常用的大数据工具有哪些
未至科技魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。
未至科技小蜜蜂网络信息雷达是一款网络信息定向采集产品，它能够对用户设置的网站进行数据采集和更新，实现灵活的网络数据采集目标，为互联网数据分析提供基础。
未至科技泵站是一款大数据平台数据抽取工具，实现db到hdfs数据导入功能，借助Hadoop提供高效的集群分布式并行处理能力，可以采用数据库分区、按字段分区、分页方式并行批处理抽取db数据到hdfs文件系统中，能有效解决大数据传统抽取导致的作业负载过大抽取时间过长的问题，为大数据仓库提供传输管道。
未至科技云计算数据中心以先进的中文数据处理和海量数据支撑为技术基础，并在各个环节辅以人工服务，使得数据中心能够安全、高效运行。根据云计算数据中心的不同环节，我们专门配备了系统管理和维护人员、数据加工和编撰人员、数据采集维护人员、平台系统管理员、机构管理员、舆情监测和分析人员等，满足各个环节的需要。面向用户我们提供面向政府和面向企业的解决方案。
未至科技显微镜是一款大数据文本挖掘工具，是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术,
包括文本分类、文本聚类、信息抽取、实体识别、关键词标引、摘要等。基于Hadoop
MapRece的文本挖掘软件能够实现海量文本的挖掘分析。CKM的一个重要应用领域为智能比对,
在专利新颖性评价、科技查新、文档查重、版权保护、稿件溯源等领域都有着广泛的应用。
未至科技数据立方是一款大数据可视化关系挖掘工具，展现方式包括关系图、时间轴、分析图表、列表等多种表达方式，为使用者提供全方位的信息展现方式。
Ⅳ Quicksql——更简单，更安全，更快速的跨数据源统一SQL查询引擎
SQL，全称Structured Query Language，是当今使用最广泛的数据查询语言。最初的设计仅仅是适用于RDBMS，可是随着数据底层存储结构设计的大爆发，越来越多的数据存储引擎支持SQL查询。甚至于支持SQL查询几乎可以定义为这个数据存储引擎能否广泛应用于生产环境的一种标准，最典型的案例就是Hive。Elasticsearch和Druid虽然原生不支持，但从官网发布的消息来看，SQL支持正在计划中。
只可惜ANSI针对SQL仅仅是提供了一种标准，数据存储引擎均在此基础上做了不同的发展演化。发展至今，不同引擎的SQL差异化愈发明显，数据分析人员必须学习使用不同的SQL语言来适应不同的数据存储生产环境，这本身就违背了SQL设计的初衷。另一方面来说，不同数据存储引擎间因数据结构的差异，不能将数据放在一起进行计算 探索 ，这也极大的限制了数据分析人员的分析成果可能性。
于是，Quicksql（简称QSQL）诞生啦！
上面四张图展示了 QuickSQL 统一查询的性能比较，由于 QuickSQL 会牺牲一次解析的时间辅助查询，所以在 MySQL 和 Elasticsearch 的查询中会慢 0.5 s，在 Hive 查询中由于底层使用了 Spark-Hive 作引擎，因此性能会稍优于 Hive 原生查询。
最后一张图展示了在混查场景下的性能比较，可以看到在处理 MySQL 和 Elasticsearch 的关联查询时，由于数据源自身具备索引，QuickSQL 能够充分利用数据源本身的能力实现下推执行，性能会远远优于 Hive 数据源与其他数据源在同等规模数据下关联的性能。
Ⅵ 硕士论文开题报告
硕士论文开题报告模板4500字
本课题来源于作者在学习和实习中了解到的两个事实，属于自拟课题。
其一，作者在2011年7月在XXX公司调研，了解到现如今各行业都面临着数据量剧增长，并由此带来业务处理速度缓慢，数据维护困难等问题。为了应对此挑战，很多企业开实施大数据发展战略。现如今的大数据发展战略可以概括为两类，一类是垂直扩展。即采用存储容量更大，处理能力更强的设备，此种方式成本较大，过去很多大公司一直采用此种方法处理大数据。但自从2004年Google发布关于GFS，MapRece和BigTable三篇技术论文之后，云计算开始兴起，2006年Apache Hadoop项目启动。随后从2009年开始，随着云计算和大数据的发展，Hadoop作为一种优秀的数据分析、处理解决方案，开始受到许多 IT企业的关注。相较于垂直扩张所需的昂贵成本，人们更钟情于采用这种通过整合廉价计算资源的水平扩展方式。于是很多IT企业开始探索采用Hadoop框架构建自己的大数据环境。
其二，作者自2013年4月在XXX实习过程中进一步了解到，因为关系数据库在存储数据格式方面的局限，以及其Schema机制带来的扩展性上的不便，目前在大部分的大数据应用环境中都采用非结构化的数据库，如列式存储的Hbase，文档型存储的MangoDB，图数据库neo4j等。这些非结构化数据库因为可扩展性强、资源利用率高，高并发、响应速度快等优势，在大数据应用环境中得到了广泛的应用。但此种应用只解决了前端的业务处理，要真正利用大数据实现商务智能，还需要为决策支持系统和联机分析应用等提供一数据环境——数据仓库。为此，导师指导本文作者拟此题目，研究基于Hadoop框架的数据仓库解决方案。
二、研究目的和意义：
现如今，数据已经渗透到每一个行业，成为重要的生产因素。近年来，由于历史积累和和数据增长速度加快，各行业都面临着大数据的难题。事实上，大数据既是机遇又时挑战。合理、充分利用大数据，将其转变为海量、高增长率和多样化的信息资产，将使得企业具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化等能力。因此，很多IT企业都将大数据作为其重要的发展战略，如亚马逊、FaceBook已布局大数据产业，并取得了骄人的成绩。事实上，不止谷歌、易趣网或亚马逊这样的大型互联网企业需要发展大数据，任何规模的企业都有机会从大数据中获得优势，并由此构建其未来业务分析的基础，在与同行的竞争中，取得显着的优势。
相较于大型企业，中小企业的大数据发展战略不同。大公司可以凭借雄厚的资本和技术实力，从自身环境和业务出发，开发自己的软件平台。而中小企业没有那样的技术实力，也没有那么庞大的资金投入，更倾向于选择一个普遍的、相对廉价的解决方案。本文旨在分析大数据环境下数据库的特点，结合当下流行的Hadoop框架，提出了一种适用于大数据环境的数据仓库的解决方案并实现。为中小企业在大数据环境中构建数据仓库提供参考。其具体说来，主要有以下三方面意义：
首先，目前主流的数据库如Oracle、SQL Server都有对应自己数据库平台的一整套的数据仓库解决方案，对于其他的关系型数据库如MySQL等，虽然没有对应数据库平台的数据仓库解决方案，但有很多整合的数据仓库解决方案。而对于非结构化的数据库，因其数据模型不同于关系型数据库，需要新的解决方案，本文提出的基于Hive/Pentaho的数据仓库实现方案可以为其提供一个参考。
其次，通过整合多源非结构化数据库，生成一个面向主题、集成的.数据仓库，可为大数据平台上的联机事务处理、决策支持等提供数据环境，从而有效利用数据资源辅助管理决策。
再次，大数据是一个广泛的概念，包括大数据存储、大数据计算、大数据分析等各个层次的技术细节，本文提出的“大数据环境下的数据仓库解决方案及实现“丰富了大数据应用技术的生态环境，为大数据环境下的数据分析、数据挖掘等提供支撑。
三、国内外研究现状和发展趋势的简要说明：
本文研究的主体是数据仓库，区别于传统基于关系型数据库的数据仓库，本文聚焦大数据环境下基于非结构数据库的数据仓库的构建与实现。因此，有必要从数据仓库和大数据环境下的数据库两方面进行阐述。
(一) 数据仓库国内外研究现状
自从Bill Inmon 在1990年提出“数据仓库”这一概念之后，数据仓库技术开始兴起，并给社会带来新的契机，逐渐成为一大技术热点。目前，美国30%到40%的公司已经或正在建造数据仓库。现如今随着数据模型理论的完善，数据库技术、应用开发及挖掘技术的不断进步，数据仓库技术不断发展，并在实际应用中发挥了巨大的作用。以数据仓库为基础，以联机分析处理和数据挖掘工具为手段的决策支持系统日渐成熟。与此同时，使用数据仓库所产生的巨大效益又刺激了对数据仓库技术的需求，数据仓库市场正以迅猛的势头向前发展。
我国企业信息化起步相对较晚，数据仓库技术在国内的发展还处于积累经验阶段。虽然近年来，我国大中型企业逐步认识到利用数据仓库技术的重要性，并已开始建立自己的数据仓库系统，如中国移动、中国电信、中国联通、上海证券交易所和中国石油等。但从整体上来看，我国数据仓库市场还需要进一步培育，数据仓库技术同国外还有很大差距。为此，我国许多科技工作者已开始对数据仓库相关技术进行深入研究，通过对国外技术的吸收和借鉴，在此基础上提出适合国内需求的技术方案。
(二) 非结化数据库国内外研究现状
随着数据库技术深入应用到各个领域，结构化数据库逐渐显露出一些弊端。如在生物、地理、气候等领域，研究面对的数据结构并不是传统上的关系数据结构。如果使用关系数据库对其进行存储、展示，就必须将其从本身的数据结构强行转换为关系数据结构。采用此种方式处理非结构数据，不能在整个生命周期内对非关系数据进行管理，并且数据间的关系也无法完整的表示出来。在此背景下，非结构化数据库应运而生。相较于关系数据库，非结构数据库的字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成。如此，它不仅可以处理结构化数据，更能处理文本、图象、声音、影视、超媒体等非结构化数据。近年来，随着大数据兴起，非结构数据库开始广泛应用，以支持大数据处理的多种结构数据。
目前，非结构化的数据库种类繁多，按其存储数据类型分，主要包含内存数据库、列存储型、文档数据库、图数据库等。其中，常见的内存数据库有SQLite，Redis，Altibase等;列存储数据库有Hbase，Bigtable等;文档数据库有MangoDB，CouchDB，RavenDB等;图数据库有Neo4j等。近年来，我国非结构数据库也有一定发展，其中最具代表的是国信贝斯的iBASE数据库。可以预见在不久的将来，伴随这大数据的应用，非结构数据库将会得到长足的发展和广泛的应用。
四、主要研究内容和要求达到的深度：
本文研究的方向是数据仓库，并且是聚焦于大数据这一特定环境下的数据仓库建设，其主要内容包括以下几点：
1. 非结构数据库的数据仓库解决方案：本文聚焦于大数据这一特定环境下的数据仓库建设，因为大数据环境下的数据仓库建设理论文献很少，首先需要以研究关系数据库型数据仓库的解决方案为参考，然后对比关系数据库和非结构数据库的特点，最后在参考方案的基础上改进，以得到适合非结构数据库环境的数据仓库解决方案。
2. 非结构数据库和关系数据库间数据转换：非结构数据库是对关系数据库的补充，很多非结构数据库应用环境中都有关系数据库的身影。因此，非结构数据库和关系数据库间数据转换是建立非结构数据库需要解决的一个关键问题。
3. 基于非结构数据库的数据仓库构建：本文拟采用手礼网的数据，分析其具体的数据环境和需求，为其构建基于非结构数据库的数据仓库，主要包括非结构数据库的数据抽取，Hive数据库入库操作和Pentaho前台数据展现等。
五、研究工作的主要阶段、进度和完成时间：
结合研究需要和学校教务管理的安排，研究工作主要分以下四阶段完成：
第一阶段：论文提纲：20XX年6月——7月
第二阶段：论文初稿 ：20XX年8月——10月
第三阶段：论文修改：20XX年11月——2014年3月
第四阶段：最终定稿：20XX年4月
六、拟采用的研究方法、手段等及采取的措施：
在论文提纲阶段，本文拟采用调查统计的方法，收集目前大数据环境下数据库应用情况，着重统计各类型数据库的应用比例。同时采用文献分析和个案研究的方法研究数据仓库构建的一般过程和对应的技术细节，并提出解决方案。在论文初稿和修改阶段，本文拟通过实证研究，依据提纲阶段在文献分析中收集到的理论，基于特定的实践环境，理论结合实践，实现某一具体数据仓库的构建。最后采用定性和定量相结合的方法，详细介绍大数据环境下数据库和数据仓库的特点，其数据仓库实现的关键问题及解决方案，以及数据仓库个例实现的详细过程。
七、可能遇见的困难、问题及拟采取的解决办法、措施：
基于本文的研究内容和特点分析，本文在研究过程中最有可能遇到三个关键问题。
其一，非结构数据库种类繁多，每类数据库又对应有不同的数据库产品，由于当下非结构数据库没有统一标准，即便同类数据库下不同产品的操作都不尽相同，难以为所有非结构数据库提出解决方案。针对此问题，本文拟紧贴大数据这一背景，选择当下大数据环境中应用最多的几类数据库的代表性产品进行实现。
其二，虽然经过二十年的发展，数据仓库的理论已日趋完善，但大数据是近几年才发展起来的技术热点，大树据环境下的数据仓库建设理论文献很少。针对此问题，本文拟参考现有的成熟的关系数据库环境下数据仓库构建方案和非结构化数据仓库理论，研究适合非结构数据库的数据仓库构建方案，请导师就方案进行指导，然后再研究具体技术细节实现方案。
其三，基于大数据环境的数据仓库实现是本文重要的组成部分，要完成此部分的工作需要企业提供数据支持，但现在数据在企业当中的保密级别都很高，一般企业都不会将自己的业务数据外传。针对此问题，本文拟采用企业非核心业务数据进行数据仓库实现。
八、大纲
本文的基本构想和思路，文章拟分为导论、大数据环境下的数据库介绍、大数据下数据仓库关键问题研究、基于XX电子商务的大数据下数据仓库实现、结论五部分。
导论
一、研究背景
二、国内外研究现状述评
三、本文的主要内容与研究思路
第一章 大数据环境下的数据库介绍
第一节 大数据对数据库的要求
第二节 关系数据库和非结构数据库比较
第三节 大数据下常用非结构数据库介绍
小结
第二章 大数据下数据仓库关键问题研究
第一节 非结构数据模型和关系数据模型的转换
第二节 基于多源非结构数据库的数据抽取
第三节 数据类型转换
第四节 数据仓库前端展示
第三章 大数据下数据仓库实现方案
第一节 大数据环境介绍
第二节 实现方案
第二节 Hive介绍
第三节 Pentaho介绍
第四章 基于XX电子商务的大数据下数据仓库实现
第一节 需求分析
第二节 模型设计
第三节 概要设计
第四节 基于Hive的数据入库操作实现
第五节 基于Pentaho的数据仓库前端展示实现
结论
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