如何利用大数据查询功能分析信息

当前，大数据、互联网+、云计算等词，已经成为人人熟知的词汇，各行业的用户都在高频度的接触这些专业术语，可以说大数据不仅是行业趋势，也已经在方方面面中影响着人们的生活，而如今这个时代已经算是“大数据时代”，使用大数据进行查询、分析变得很普遍。

以往传统行业中，业务系统多以OLTP1为主，尤其传统数据库数据量多数是几十万或几百万，数据千万就要分库，分表了，过亿了就要用到另外一种数据处理技术了。

我们正处在互联网时代，需要处理的数据规模增长至TB乃至PB级别，随着数据规模的持续增加，由应用产生数据类型已经较从前更为丰富，印象，捕获、储存、搜索、分析、分析以及可视化数据在不断挑战着传统的关系型数据库。

在大数据中，这些数据就像一车车的金矿石，先被放到一个矩形的仓库中存了起来。发现金矿，采集矿石，运回仓库，这些过程可能都不是最精彩的，大家最期盼的是如何将矿石变成金子，也就是炼金。大数据的“炼金术”就是发现数据的潜在价值。

在《大数据时代》这本书中说到，大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而是面对所有数据进行分析处理，并且具有大量、高速、多样、真实性等特征。

对于大数据信息的处理中，通常以批处理（Batch），即席查询和分析（Ad-hoc），流计算(Stream)，这三种为主要方式，一般来说批处理通常是离线计算，对计算时效性要求不高，一个任务可以撇给它几十个T甚至上P的数据，它都可以吃的消。

流计算是在数据流入的同时即把相应的计算操作完成，有极高的时效性，非常适用于实时统计，根据预设规则预警，结合各种算法做预测等数据分析需求。

在各类形同中已经应用非常广泛。但流计算本质属于预计算分析，必须预先知道想要统计分析的数据或维度，根业内其它预计算引擎的短板一样，就是灵活度极大受限。

即席查询和分析的计算模式兼具了良好的时效性与灵活性，是对批处理，流计算两大计算模式有力补充。

通过大数据查询功能分析信息，必然需要海量数据信息，98数据可以拥有海量数据源，使用户在使用大数据分析时，不再担心数据源的情况。

大数据查询功能让数据查询更容易，基于物理说，计算路径床架数据模型帮助管理裸数据，相信未来的大数据查询会更加强大，为更多的人提供帮助。