如何设计数据库 实现大数据分析

可以借助大数据分析工具，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。

数据库管理系统有哪几种模型

层次模型 网状模型 关系模型 对象关系模型 对象模型 还有这些数据库模型: 数据联合模型 面向概念模型 实体-属性-值模型 多位数据库模型 半结构化模型

大数据从百万级别数据的分析角度，数据库如何选择？哪位大大告诉yunmar下，谢谢！！

百万级的数据，无论侧重OLTP还是OLAP，当然就是MySQL了。过亿级的数据，侧重OLTP可以继续Mysql，侧重OLAP，就要分场景考虑了。实时计算场景：强调实时性，常用于实时性要求较高的地方，可以选择Storm;批处理计算场景：强调批处理，常用于数据挖掘、分析，可以选择Hadoop;实时查询场景：强调查询实时响应，常用于把DB里的数据转化索引文件，通过搜索引擎来查询，可以选择solr/elasticsearch;企业级ODS/EDW/数据集市场景：强调基于关系性数据库的大数据实时分析，常用于业务数据集成，可以选择Greenplum；数据库系统一般分为两种类型：一种是面向前台应用的，应用比较简单，但是重吞吐和高并发的OLTP类型；一种是重计算的，对大数据集进行统计分析的OLAP类型。传统数据库侧重交易处理，即OLTP，关注的是多用户的同时的双向操作，在保障即时性的要求下，系统通过内存来处理数据的分配、读写等操作，存在IO瓶颈

数据与大数据专业学什么课程

大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。大数据数据采集阶段：Python、Scala。大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。

数据模型 是什么样子的??

模型是对现实世界的抽象，数据模型(Data Model)是数据库管理的教学形式框架，是用来描述一组数据的概念和定义，包括三个方面：1、概念数据模型（Conceptual Data Model）：这是面向数据库用户的实现世界的数据模型，主要用来描述世界的概念化结构，它使数据库的设计人员在设计的初始阶段，摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题，集中精力分析数据以及数据之间的联系等，与具体的DBMS无关。概念数据模型必须换成逻辑数据模型，才能在DBMS中实现。2、逻辑数据模型（Logical Data Model）:这是用户从数据库所看到的数据模型，是具体的DBMS所支持的数据模型，如网状数据模型(Network Data Model)、层次数据模型(Hierarchical Data Model)等等。此模型既要面向用户，又要面向系统，主要用于数据库管理系统（DBMS）的实现。3、物理数据模型（Physical

想学数据库,想问问数据库分哪几种,有何区别

大体有2种最流行的：微软的，SQL 中型数据库，中大型企业用～orcal 大型数据库！大企业用的比较广泛～