数据库在数据分析中是怎么应用的

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在数据处理和数据分析过程中，某些数值需要通过查表来获取，那在处理和分析数据量较大并且查表很频繁的时候，为了能够提高检定结果的准确性和避免查取数据出现错误，许多可视化编程工具为快速处理和进行数据分析提供了非常强大的助力。

数据库一般分为关系型数据行和非关系型数据库，关系型数据库指的是采用了关系模型来组织数据的数据库，其以行和列的形势来存储数据，以便于用户理解，关系型数据库这个系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。那非关系型数据库就是NoSQL的产生非常好的解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。关系型数据库和非关系型数据库在大数据分析的领域中应用的不可谓不多。

那首先简单介绍一下非关系型数据库的优点——易扩展、数据量大、性能高、数据库结构简单。这些优点决定了它在架构的层面上的可扩展能力非常强，读写性能也很高，尤其是数据之间的无关系性，这也是其区别于关系型数据库的最大特点。

关系型数据库的特点在于储存方式采用表格的方式，白用结构化的方式存储数据，为了避免重复、规范化数据以及充分利用好存储空间，把数据按照最小关系表的形势进行存储，这样数据管理的就可以变得非常清晰和一目了然。同时关系型数据库只具备纵向扩展能力，扩展的空间也是有限的，因此在数据分析和数据处理中需要格外注意。

另外，虽然关系型数据库存储数据和处理数据的可靠性很不错，但是一旦面对海量数据的处理的时候效率就会变得很差，特别是遇到高并发读写的时候性能就会下降，那么在面对海量数据进行大数据分析的时候，就要格外注意在读写的进程当中。

那数据分析师每天都会使用各种不同的语言编写几千个查询，运行在Ｍode编辑器里的查询超过百万个，那一般用MySQL、PostgreSQL、Redshift、SQL Server、BigQuery、Vertica、Hive和Impala这几个，由此可见数据库的应用在数据分析的过程中是举足轻重的。