很多大数据应用的实施似乎都是在一个现有的数据仓库上，添加一个或多个新的大容量数据流，还有一些支持数据存储和业务分析的专业软硬件。数据存储问题通常是通过部署一个专门的硬件一体机来协调，这样就可以在存储大量数据的同时还能够提供超快的数据访问。 在这样的情况下，我们还需要考虑数据库设计的问题么？ 大数据环境下的数据建模 大多数DBA认为：良好的数据库设计是系统和应用程序设计的一部分。很多的业务需求，如数据可用性，清理处理，还有应用性能都可以利用特定的数据库设计加以解决。 那么对于
作者范钢，曾任航天信息首席架构师，《大话重构》一书的作者。本文根据具体实例详细描述了DDD 落实到数据库设计的整个过程
先来分享一下关于优化数据库设计这块内容，这里从三个方面：规范化与反规范化、合适的数据类型、数据分区。
大数据” 三个字其实是个marketing语言，从技术角度看，包含范围很广，计算、存储、网络都涉及，知识点广、学习难度高。
大数据正在改变全球商业运作方式，随着对合格大数据人才需求的增加，大数据行业的发展空间和待遇也越来越好，很多想转行大数据的入门学习者，不太清楚大数据的相关的岗位有哪些，今天加米谷大数据就来说个大概。
分享10款ER图工具，详细分析他们的功能特点、价格和适用场景，可以根据你的需求进行选择。ER图（Entity-Relationship Diagram）是数据库设计中常用的一种模型，用于描述实体之间的关系。这种图形化的表示方法旨在帮助人们理解和设计数据库结构，它们在数据库开发和设计中非常有用。
在进行比较正规的项目开发的时候，通常会根据需求设计相应的数据库，而这些数据库则通常需要考虑数据库的冗余性和简洁性，数据库三大范式就是对关系数据库设计结构的一个规定。
对于经常使用的表（如某些参数表或代码对照表），由于其使用频率很高，要尽量减少表中的记录数量。
大数据在结构化数据存储方面的应用需求越来越明确，但是大数据环境下辅助开发工具的不完善，给数据库管理人员和开发人员带来的不变难以言表，基于此创建了开源项目VisualHBase，同时创建了VisualHBase的开发群：263505724，希望能够借助社区的力量，解决大数据企业实施的瓶颈。
本章主要考点：■数据库设计的6个步骤 、ER图合并出现的冲突与解决方法、■ER图转换成关系模式
MySQL作为一款非常流行的、开源的关系型数据库，应用非常广泛。因为MySQL开源的缘故，图形化管理维护工众多，除了系统自带的命令行管理工具之外，还有许多其他的图形化管理工具，这里介绍几个经常使用的MySQL图形化管理工具，供大家参考。以下按照小编喜欢程度降序排序
2017年我自己写代码开发了各种爬虫系统，喜欢破解各种网站验证码，cookie加密，采集数据被封ip技术，从事了5年多php和python技术研发工作，破解过天猫、淘宝、天某查、企查查、启信宝等各种网站的数据爬虫技术工作，随着互联网技术的发展，大数据和人工智能成为当前的风口，大数据和人工智能是未来的趋势和方向，于是技术也从互联网技术扩展到大数据技术，关于爬虫技术，从事爬虫工作有不少的心得，希望能够给其他的朋友分享一些个人的经验和心得。以下从天某查、天猫、淘宝等个种网站的数据采集面临的技术和如何快速的得采集到整个网站的数据而且不受限制和封号。（需要爬虫技术交流的朋友欢迎加我qq：2779571288）
大数据传统企业实施，其路漫漫，绝不会如昙花一现，探索大数据在传统行业的实施之路，寻找一条适合传统行业的企业大数据实施方法体系，是我执着坚守的信念，大数据是一种信仰，吾将上下而求索。记下项目中的点滴，算是日志，自勉。
Cassandra没有表的连接操作，跟关系型数据库设计相比最好的方式是,反（非）规范化设计，设计为两个表连接后的结果表。
数据库专题（二）——数据库设计 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、数据库设计规范——范式 数据库设计，需要遵循设计原则，最主要的设计原则是范式。范式是遵循一定规则的数据库设计原则，一共有8种范式：1NF，2NF，3NF，BCNF，4NF，5NF，DKNF，6NF。其中对数据库设计要求逐步提高，即满足2NF的数据库设计必须满足1NF。 通常数据库设计到3NF或BCNF，部分情况下还需要反范式。 1、1NF 第一范式（1NF）是数据库设计的基本要求，它要求每一个字段都具有原子性，不能再分割。 例如
大数据深度挖掘、大数据精准营销、大数据科研等是目前比较热门的大数据应用关键词，随着大数据发展，利用大数据做营销的手段越来越丰富，但也越来越难了。
阿里巴巴篇 扎实的计算机专业基础，包括算法和数据结构，操作系统，计算机网络，计算机体系结构，数据库等 具有扎实的Java编程基础，理解IO、多线程等基础框架 熟练使用Linux系统的常用命令及shell有一定了解 精通多线程编程，熟悉分布式,缓存,消息队列等机制；熟悉JVM，包括内存模型、类加载机制以及性能优化 精通spring mvc、orm框架（ibatis或hibernate）、模板引擎（velocity）、关系型数据库设计及SQL 具备良好的面向对象编程经验，深入理解OO、AOP思想，具有很强的分
传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库，在面临“大数据”分析瓶颈，甚至实时数据分析的挑战时，在架构上如何应对?本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点，意在抛砖引玉。 一、突破设计原则 建设企业
utf8mb4是utf8的超集，emoji表情以及部分不常见汉字在utf8下会表现为乱码。
扎实的计算机专业基础，包括算法和数据结构，操作系统，计算机网络，计算机体系结构，数据库等
本文介绍了大数据分析平台在电网公司中的应用场景、分析模型和主要功能，通过具体案例展示了如何通过大数据分析技术提升电网公司的业务效率和智能化水平。
在大数据领域，被业界广泛谈及的CAP理论存在着一些关键性的认知误区，而只有全面地考察与分析分布式环境中的各种场景，我们才能真正正确地理解它。
在Java开发领域中，掌握一些常见的面试题和知识点对于求职者来说至关重要。本文将带你逐一了解Java面试中的八大篇章，涵盖Redis、MySQL数据库、框架、微服务、消息中间件、常见集合、并发编程、JVM虚拟机以及企业场景等。通过学习这些知识点，你将增强自己在面试中的竞争力，更好地应对面试官的提问。
金三银四的跳槽热潮即将过去，在这两个月的跳槽的旺季中，作为互联网行业的三大巨头，百度、阿里巴巴、腾讯对于互联网人才有很大的吸引力，他们的员工也是众多互联网同行觊觎的资深工程师、管理者人选。 下面我总结了进入这三家公司你所需掌握的技能 阿里巴巴篇 扎实的计算机专业基础，包括算法和数据结构，操作系统，计算机网络，计算机体系结构，数据库等 具有扎实的Java编程基础，理解IO、多线程等基础框架 熟练使用Linux系统的常用命令及shell有一定了解 精通多线程编程，熟悉分布式,缓存,消息队列等机制；熟悉JVM，包
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2019 Gdevops全球敏捷运维峰会广州站：由上海市经信委指导、dbaplus社群主办的年度收官之站，汲全年之精华，取热点技术之核心，重点围绕智慧运维、DevOps、数据库领域，邀请来阿里、腾讯、京东、蚂蚁金服、新浪微博、甜橙金融、联通大数据、微众银行、贝壳找房、新炬网络、巨杉、爱可生、JFrog等名企技术大咖，11月他们将从全国各地汇聚至广州，一起展开年度技术总结与发展趋势展望。 2019 Gdevops广州站 ---- 时间：2019年11月15日 地点：广州阳光酒店 指导单位：上海
一、数据库设计步骤 1、用户需求分析，使用一定的辅助工具对应用对象的功能、性能、限制等进行科学分析 2、概念结构设计，是对信息的分析和定义，如视图模型化、视图分析和汇总，理想工具是E-R图 3、逻辑结构设计，将抽象的概念模型转化为与选用的DBMS产品所支持的数据模型相符合的逻辑模型，是物理结构设计的基础，包括模式初始设计、子模式设计、应用程序设计、模式评价以及模式求精 4、物理结构设计，是逻辑模型在计算机中的具体实现 5、数据库实施阶段 6、数据库运行和维护阶段
从 Google 的 BigTable 开始，一系列可以进行海量数据存储与访问的数据库被设计出来，NoSQL 这一概念被提了出来。
大数据在全球范围内的IT就业市场占有越来越重要的影响。根据Gartner公司提供的数据，截至到2015年将有440万的IT工作来支持大数据，仅美国就会有190万的IT工作产生。看看我们列出的排名前20位的大数据职位及其职责列表。 ◆ ◆ ◆ 首席数据官Chief DataOfficer 职责： 与行政人员，数据所有者和数据管理员共同为内部和外部的客户创建数据管理策略并且实现数据的准确性和制定工作流程的需求目标。 引导EIM程序，业务数据管理员和数据服务供应商提供数据管理活动。 建立数据政策，标准，组织并
反规范化（Denormalization）是数据库设计中的一种技术，它通过增加冗余数据以提高查询性能或简化数据模型，通常用于解决由规范化（Normalization）带来的性能问题。规范化旨在减少数据冗余并确保数据一致性，但在某些情况下，规范化会导致查询变得复杂且缓慢，特别是在涉及多个表连接的情况下。
1961年通用电气公司的Charles Bachman 成功地开发出世界上第一个网状DBMS也是第一个数据库管理系统——集成数据存储（Integrated Data Store，IDS） 层次型DBMS是紧随网状型数据库而出现的。最著名最典型的层次数据库系统是IBM 公司在1968 年开发的IMS （Information Management System）网状数据库和层次数据库已经很好地解决了数据的集中和共享问题，但是在数据独立性和抽象级别上仍有很大欠缺。
大数据在全球范围内的IT就业市场占有越来越重要的影响。根据Gartner公司提供的数据，截至到2015年将有440万的IT工作来支持大数据，仅美国就会有190万的IT工作产生。看看我们列出的排名前20位的大数据职位及其职责列表。 首席数据官Chief DataOfficer 职责： a. 与行政人员，数据所有者和数据管理员共同为内部和外部的客户创建数据管理策略并且实现数据的准确性和制定工作流程的需求目标。 b. 引导EIM程序，业务数据管理员和数据服务供应商提供数据管理活动。
大数据在全球范围内的IT就业市场占有越来越重要的影响。根据Gartner公司提供的数据，截至到2015年将有440万的IT工作来支持大数据，仅美国就会有190万的IT工作产生。看看我们列出的排名前20位的大数据职位及其职责列表。 首席数据官Chief DataOfficer 职责： a. 与行政人员，数据所有者和数据管理员共同为内部和外部的客户创建数据管理策略并且实现数据的准确性和制定工作流程的需求目标。 b. 引导EIM程序，业务数据管理员和数据服务供应商提供数据管理活动。 c
大数据实战项目的知识点 1、大数据集群环境的搭建 CentOS 6.8、 hadoop-2.7.3、 hive-0.13.1 zookeeper-3.4.10 kafka_2.10-0.10.2.0、 flume-ng-1.7.0 日志采集流程、 Spark 1.6.3 2、企业级大数据项目的架构搭建 Java、配置管理组件、JDBC辅助组件（内置数据库连接池）、Domain与DAO模型 scala：只适合用于编写一些比较纯粹的一些数据处理程序（比如说一些复杂的数据etl） 真正的讲师本人做
数据库设计中的函数依赖（Functional Dependency，简称FD）是数据库理论中的一个核心概念，它是关系模型中用于描述属性之间关系的一种形式。函数依赖是构建关系模式，实施规范化过程，以及消除数据冗余和更新异常的基础。
2000 年前后热门的是 信息检索 和 分析 ，主要是 Google 的带动，以及 Amazon 的 e-commerce 所用的协同过滤推荐，当时 collaborative filtering也被认为是 information retrieval 的一个细分领域，包括 Google 的 PageRank 也是在信息检索领域研究较多。后来才是 Twitter，Facebook 的崛起带动了网络科学 network science的研究。
大数据在全球范围内的IT就业市场占有越来越重要的影响。根据Gartner公司提供的数据，截至到2015年将有440万的IT工作来支持大数据，仅美国就会有190万的IT工作产生。看看我们列出的排名前20位的大数据职位及其职责列表。 首席数据官Chief DataOfficer 职责： a. 与行政人员，数据所有者和数据管理员共同为内部和外部的客户创建数据管理策略并且实现数据的准确性和制定工作流程的需求目标。 b. 引导EIM程序，业务数据管理员和数据服务供应商提供数据管理活动。 c. 建立数据政策，标准，
大数据时代，数据已成为公司最有价值的资产之一，因此，设计、实现和维护好数据库，对公司是至关重要的。 根据IDC数据显示，在2015年到2017年间，数据库市场已由400亿美元增长到500亿美元。然而，企业只有高效管理这些数据，才能在新的应用和云计算领域立于不败之地。 下面让我们一起来看看当今企业在数据库领域面临的五大挑战： 配置数据资产 接近80%的开发者和IT专业人员认为，数据库资产配置是当前的主要瓶颈之一，开发人员需要更灵活地加快这一过程。 缺乏专业的DBAs 数据的急速增长也对DBAs产生了更多的需求
根据麦肯锡2011年发布的一份研究报告，到2018年世界范围内将会出现高达140,000 至190,000的“大数据”岗位空缺：各行各业已经积累起来大量的数据分析需求，但市场上具备使用、分析和让数据说话能力的人才供不应求。
前言 有朋友在后台留言。希望我能说说我在数据库表设计时踩过的坑。那么，我们今天就来聊聊我在数据库表设计时踩过的坑，以及现在对数据库表设计的一点建议。希望能够帮助到你。 utf8的锅 经验提示： 在设计数据表时，一定要注意该字段存储的内容，如果允许设置表情，则一定不能使用utf8，而是使用utf8mb4。 选择合适的类型 在数据库表设计时，字段的类型还真不好设计，这里简单说说： 保存手机号的字段，用varchar(20)就已经足够了，就不应该设计为varchar(100)，设置为varchar(100)只会消
在当今这个互联网的时代无非要解决两大难题，其一是信息安全，其二就是数据的存储。而信息安全则是在数据存储的基础之上。一个公司从刚开始成立到发展成一个有上百人甚至上千人团队的时候，公司的业务量是呈上升趋势，客户及用户也会越来越多；之前设计的表结构可能会显得不合理，表与表之间的联系没有一个稳定的业务功能划分，从而表现出来的是相关表的备用字段越来越不够用甚至新加字段，最坏的情况就是不同业务表之间会有数据冗杂。从而暴露出一些设计的问题，这也就是SQL优化点之一：数据库表结构设计的合理性。近年来大数据越来越火，而大数据也是为了解决数据的存储的手段之一，其目的是从海量的数据中收集到有价值的信息然后存储到数据库中，因为数据量大传统的数据库无法储存那么多的信息所以需要分析有价值的信息后再做决定是否持久化。
大数据文摘翻译作品 作者：VincentGranville 翻译：罗康，阚玺, 孫柒柒 校对：陈洁 如需转载，后台留言申请授权 欢迎熟悉外语（含各种“小语种”）的朋友，加入大数据文摘翻译志愿者团队，分别回复“翻译”和“志愿者”可了解更详细信息。 统计根据不同的领域（生物，营销，产品，金融等）分有多类统计学家，比如：生物统计学家、经济学家、运筹学专家、精算师和商业分析师等。在数据科学领域，也有不同类别的数据科学家。他们首先工作职位不同，比如我的工作职位就是一个数据公司的联合创始人（译者：DataScienc
来源：KK·Liu先生 https://blog.csdn.net/qq_40087415/article/details/78389785
刚刚出现NOSQL这个概念的时候，很多人都是似而非的字面理解成"不是SQL"， 与传统的关系型数据库是两个完全独立的阵营，实际上完全不是这么回事。个人更倾向于理解NOSQL的诞生更多的是为了补充关系型数据库的短板，满足现下互联网海量数据、高并发、低延迟和非结构化数据易扩展等需求。
近年来，无论是互联网巨头还是创业新贵，越来越多的公司投身到大数据、人工智能以及云计算的洪流之中。随着科技的进步，全面实现生产过程和业务管理的数字化、智能化是企业保持市场竞争力的关键，在这一过程中对数据的处理和运用将极大的增强企业的核心竞争力，同时，AI 的进步为企业提供了自动化的业务流程，并深刻改变着客户体验和产品差异。当企业纷纷利用这些技术，来降低管理费用，扩大业务范围时，不可置疑，以云计算、大数据、人工智能技术为首的新兴技术产业，正在以无法预期的力量推动着企业创新与新一轮的技术革新。
在数据库设计中，键（Key）和约束（Constraint）是确保数据完整性和实现关系模型理论的基本概念。它们定义了数据如何存储、访问以及保证数据的有效性和一致性。
当企业上线MES系统之后，仅仅是万里长征的开始，为什么要进行MES的优化？这是一个非常之现实以迫切的问题，众所周知，MES系统所运行的必要基础数据之外，MES系统每天还采集了大量的生产过程数据存放到数据库之中，其数据量大小，取决于如下几个方面：
说明书编制的目的是说明一个软件系统各个层次中的每个程序（每个模块或子程序）和数据库系统的设计考虑，为程序员编码提供依据。
我们先来了解下数据化结构与非数据化结构 一、数据化结构 数据化结构，简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、财务系统、医疗HIS数据库、教育一卡通、政府行政审批、其他核心数
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