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数据储存与管理【大数据导论】

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写在开头

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目录

  • 1. 数据储存与管理概念
  • 2. 数据库详解
  • 3. 传统数据储存与管理技术详解
    • 3.1 文件系统
    • 3.2 关系数据库详解
    • 3.3 数据仓库详解
    • 3.4 并行数据库详解


1. 数据储存与管理概念

概念: 利用计算机硬件和软件技术,对数据进行有效的储存和应用,如图1

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图1

储存数据类型:

  • 结构化数据库
  • 半结构化数据库
    • 网页文件
  • 非结构化数据库
    • 图片
    • 视频
    • 音频

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图2

数据储存与管理技术:

传统

  • 文件系统
  • 关系数据库
  • 数据仓库
  • 并行数据库
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图3

新型

  • 分布式文件系统
  • NewSQL数据库
  • NoSQL数据库
  • 云数据库

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图4

代表性产品

  • HDFS
  • Spanner
  • HBase

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图5

2. 数据库详解

数据库概念: 面向事务,以一定的方式储存在一起,能被多个用户共享,具有尽可能小的冗余度与应用程序彼此独立的应用集合

数据库管理系统:

  • DBMS

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图6

传统数据库:

  • 网状数据库
  • 层状数据库
  • 关系数据库(主流)
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图7

3. 传统数据储存与管理技术详解

3.1 文件系统

概念: 操作系统用于明确存储设备或分区上文件信息的方法与数据结构

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图8

文件系统的组成:

  • 文件系统的接口
  • 对对象操纵和管理的软件集合
  • 对象及属性

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图9

文件系统功能:

建立、存入、读出、转改、转储、控制文件的存取、销毁文件

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图10

3.2 关系数据库详解

关系数据库 结构化数据概念: 采用关系数据模型来组织、管理数据,可以看成许多关系表(二维表格)的结合
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图11

注意: 结构化的数据都必须提前定好表的名称、字段名称、字段类型和约束等规范化操作

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图12

优点: 数据表的可靠性和稳定性高
缺点: 数据模型不够灵活,一旦存入数据后,进行修改困难
关系数据库常见产品:

  • Oracle
  • SQL Server
  • MySQL
  • DB2
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图13

关系数据库存储规范:

为了规范数据、减少重复性数据、充分利用存储空间,把数据按照最小的数据表形式存储,采用主外键关系,并且通过连接查询获取数据表之间的相关结果
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图14

关系数据库查询方式:

结构化查询语言(SQL)

  • 高级的非过程化语言,允许用户在高层的数据结构上工作且该语言可以嵌套使用,具有很高的灵活性

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图15

关系数据库连接方式:

统一的数据库连接接口标准ODBC

  • 利用ODBC生产的程序与具体的数据库产品无关,从而数据库用户与开发人员平定不同数据库异构环境的复杂性

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图16

3.3 数据仓库详解

数据仓库概念: 面向主题的、集成的、相对稳定的反映历史变化的数据集合,从而支持管理决策
数据仓库结构:

  • 数据源
  • 数据储存和管理
  • OLAP服务器
  • 前端工具和应用
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图17

其中数据源
分为内部数据和外部数据
内部:

  • 业务数据+文档数据

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图18

外部:

  • 外部数据
  • 法律法规
  • 市场信息
  • 竞争对手的信息
  • 外部统计数据
  • 其他相关文档

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图19

其中数据存储和管理
对数据进行抽取和转换,并且加载到数据仓库中,并且按照主题进行重新组织,最终确定数据仓库的目的存储结构,同时存储数据结构的原数据(数据字典、记录系统定义、数据转化规则、数据加载频率、业务规则)

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图20

其中OLAP服务器

对需要分析的数据按照多维数据模型进行重组,从而支持用户随时从多角度、多层次分析数据,发现数据规律趋势

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图21

其中前端工具和应用

  • 数据查询工具
  • 自由报表工具
  • 数据分析工具
  • 数据挖掘工具
  • 各类应用系统

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图22

数据库与数据仓库对比

数据库: 面向事务,捕获数据
数据仓库: 面向主题,分析数据


3.4 并行数据库详解

并行数据库概念: 在无共享的体系结构中进行数据操作的数据系统。这些系统大部分采用了关系数据模型,支持进行SQL语句查询
两大关键技术:

  • 关系表的水平划分
  • SQL查询的分区执行

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图23

优点:
高性能和高可靠性,通过多个节点并行数据库任务,提高整个数据库系统的性能和可用性

缺点:
没有较好的弹性,不好进行数据转移
系统容错率较差,一旦节点发生了故障,整个查询都要从头开始执行,只适合资源需求相对固定的程序

4. 夹带私货

若你能看到看到这篇文章且能看到这,则说明你我有缘留个关注吧,后面还会接着计算机408、底层原理、开源项目、以及数据、后端研发相关、实习、笔试/面试、秋招/春招、各种竞赛相关、简历相关、考研、学术相关……,祝你我变得更强

好的,到此为止啦,祝您变得更强
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