redis與oracle那個強大

Oracle是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，Redis是K/V數(shù)據(jù)庫，兩者各有不同的應(yīng)用領(lǐng)域幾乎不能對比，NoSQL雖然性能比RDMS要高，但它同時犧牲了很多有用的功能，所以要完全用NoSQL替換關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是非常困難的，但兩者可以共存使用互補不足。

創(chuàng)新互聯(lián)：公司2013年成立為各行業(yè)開拓出企業(yè)自己的“網(wǎng)站建設(shè)”服務(wù)，為上千余家公司企業(yè)提供了專業(yè)的成都做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)頁設(shè)計和網(wǎng)站推廣服務(wù)， 定制網(wǎng)站制作由設(shè)計師親自精心設(shè)計，設(shè)計的效果完全按照客戶的要求，并適當?shù)奶岢龊侠淼慕ㄗh，擁有的視覺效果，策劃師分析客戶的同行競爭對手，根據(jù)客戶的實際情況給出合理的網(wǎng)站構(gòu)架，制作客戶同行業(yè)具有領(lǐng)先地位的。

為什么選擇使用NoSQL數(shù)據(jù)庫開發(fā)如此困難

傳統(tǒng)觀念中 NoSQL數(shù)據(jù)庫非常適合某些數(shù)據(jù)類型，如：非關(guān)系數(shù)據(jù)源。同時，NoSQL被吹捧為最適合Web應(yīng)用程序的優(yōu)秀平臺。然而他適合大多數(shù)數(shù)據(jù)，特別是web應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)是相關(guān)型。那么，這是否可以給你一個堅持使用RDMS的理由呢？也不一定，即使很困難，我們還是要做出選擇。

評估NoSQL是一個很茅盾的理論，一些人認為，應(yīng)該將所有文檔數(shù)據(jù)存儲在一個文檔中，做鏈接代碼就是褻瀆神明。另外一部分人認為，存儲應(yīng)用文檔，

加入代碼，才是合理選擇。與此同時，不同的數(shù)據(jù)庫，需要在文檔中限制嵌套數(shù)據(jù)數(shù)量。有的人會鼓勵文檔引用。這是NoSQL數(shù)據(jù)模型的基本部分，也沒有一個

明確的共識。

曾經(jīng)有一篇很熱的帖子"Why you should never use

XYZ"，我想，讀到這里，一定會有人搜索這篇文章。當然，這種文章各式各樣，太過于籠統(tǒng)的標題也沒什么幫助。毫無疑問，會有人會搜索這個文章，然后再找

到這個文章，進一步深入，找到該文章的方法遠比成功（理解問題）的故事多。很難知道誰提供了一個有效的技術(shù)問題，誰又誤讀了這個問題（或者缺少證據(jù)證明其

觀點）。

有大量選擇，RDBMS的世界，選擇就很容易。你有4或5個目標，大家工作方式差不多，來選擇環(huán)境、預算支持的平臺。對于成熟的產(chǎn)品，風險比較小。 NoSQL的世界，有很多數(shù)據(jù)庫引擎功能選擇。每一個有自己的獨特優(yōu)勢，也有致命弱點。所以選擇很難， NoSQL項目生命周期短，嘗試新項目或者流行項目也會有風險。上次，我的的項目是在 CouchDB上，而現(xiàn)在似乎停擺了。

做出這個痛苦決定的原因是，這可能是一個案例：你需要做一大堆工作，才能知道，你做出的選擇對與錯。你可以實體化你的數(shù)據(jù)模型，了解他與系統(tǒng)的工作

情況，但是，這只有你正真撞到南墻，才可以找到裂縫（答案）。以我為例，我建的應(yīng)用程序是關(guān)系數(shù)據(jù)庫，移動文件存儲的主要因素是，需要一個無模式設(shè)計來達

到我的目標。使用NoSQL 數(shù)據(jù)庫存儲關(guān)系型數(shù)據(jù)庫并不是我們所常說的，雖然，這種事常常發(fā)生。

現(xiàn)在我在用 Couchbase 和

MongoDB，Mongo對我沒多大吸引力，不過鑒于他非常流行，對于引起來說，很有好處。當然，很多都可以以同樣的方式流行。PHP很流行，因為他的

易用性，而不是因為他很好。我現(xiàn)在在使用MongoDB和PHP，也在學習Couchbase，如果你有任何NoSQL平臺的使用感想，歡迎交流。

大數(shù)據(jù)技術(shù)包括哪些

大數(shù)據(jù)技術(shù)包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存取、基礎(chǔ)架構(gòu)、數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘、模型預測、結(jié)果呈現(xiàn)。

1、數(shù)據(jù)收集：在大數(shù)據(jù)的生命周期中，數(shù)據(jù)采集處于第一個環(huán)節(jié)。根據(jù)MapReduce產(chǎn)生數(shù)據(jù)的應(yīng)用系統(tǒng)分類，大數(shù)據(jù)的采集主要有4種來源：管理信息系統(tǒng)、Web信息系統(tǒng)、物理信息系統(tǒng)、科學實驗系統(tǒng)。

2、數(shù)據(jù)存?。捍髷?shù)據(jù)的存去采用不同的技術(shù)路線，大致可以分為3類。第1類主要面對的是大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。第2類主要面對的是半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。第3類面對的是結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化混合的大數(shù)據(jù)，

3、基礎(chǔ)架構(gòu)：云存儲、分布式文件存儲等。

4、數(shù)據(jù)處理：對于采集到的不同的數(shù)據(jù)集，可能存在不同的結(jié)構(gòu)和模式，如文件、XML 樹、關(guān)系表等，表現(xiàn)為數(shù)據(jù)的異構(gòu)性。對多個異構(gòu)的數(shù)據(jù)集，需要做進一步集成處理或整合處理，將來自不同數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)收集、整理、清洗、轉(zhuǎn)換后，生成到一個新的數(shù)據(jù)集，為后續(xù)查詢和分析處理提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖。

5、統(tǒng)計分析：假設(shè)檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應(yīng)分析、多元對應(yīng)分析(最優(yōu)尺度分析)、bootstrap技術(shù)等等。

6、數(shù)據(jù)挖掘：目前，還需要改進已有數(shù)據(jù)挖掘和機器學習技術(shù)；開發(fā)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；突破基于對象的數(shù)據(jù)連接、相似性連接等大數(shù)據(jù)融合技術(shù)；突破用戶興趣分析、網(wǎng)絡(luò)行為分析、情感語義分析等面向領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

7、模型預測：預測模型、機器學習、建模仿真。

8、結(jié)果呈現(xiàn)：云計算、標簽云、關(guān)系圖等。

為什么選擇NoSQL數(shù)據(jù)庫如此困難

傳統(tǒng)觀念中 NoSQL數(shù)據(jù)庫非常適合某些數(shù)據(jù)類型，如：非關(guān)系數(shù)據(jù)源。同時，NoSQL被吹捧為最適合Web應(yīng)用程序的優(yōu)秀平臺。然而他適合大多數(shù)數(shù)據(jù)，特別是web應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)是相關(guān)型。那么，這是否可以給你一個堅持使用RDMS的理由呢？也不一定，即使很困難，我們還是要做出選擇。

評估NoSQL是一個很茅盾的理論，一些人認為，應(yīng)該將所有文檔數(shù)據(jù)存儲在一個文檔中，做鏈接代碼就是褻瀆神明。另外一部分人認為，存儲應(yīng)用文檔，加入代碼，才是合理選擇。與此同時，不同的數(shù)據(jù)庫，需要在文檔中限制嵌套數(shù)據(jù)數(shù)量。有的人會鼓勵文檔引用。這是NoSQL數(shù)據(jù)模型的基本部分，也沒有一個明確的共識。

曾經(jīng)有一篇很熱的帖子"Why you should never use XYZ"，我想，讀到這里，一定會有人搜索這篇文章。當然，這種文章各式各樣，太過于籠統(tǒng)的標題也沒什么幫助。毫無疑問，會有人會搜索這個文章，然后再找

到這個文章，進一步深入，找到該文章的方法遠比成功（理解問題）的故事多。很難知道誰提供了一個有效的技術(shù)問題，誰又誤讀了這個問題（或者缺少證據(jù)證明其觀點）。

有大量選擇，RDBMS的世界，選擇就很容易。你有4或5個目標，大家工作方式差不多，來選擇環(huán)境、預算支持的平臺。對于成熟的產(chǎn)品，風險比較小。 NoSQL的世界，有很多數(shù)據(jù)庫引擎功能選擇。每一個有自己的獨特優(yōu)勢，也有致命弱點。所以選擇很難， NoSQL項目生命周期短，嘗試新項目或者流行項目也會有風險。上次，我的的項目是在 CouchDB上，而現(xiàn)在似乎停擺了。

做出這個痛苦決定的原因是，這可能是一個案例：你需要做一大堆工作，才能知道，你做出的選擇對與錯。你可以實體化你的數(shù)據(jù)模型，了解他與系統(tǒng)的工作情況，但是，這只有你正真撞到南墻，才可以找到裂縫（答案）。以我為例，我建的應(yīng)用程序是關(guān)系數(shù)據(jù)庫，移動文件存儲的主要因素是，需要一個無模式設(shè)計來達到我的目標。使用NoSQL 數(shù)據(jù)庫存儲關(guān)系型數(shù)據(jù)庫并不是我們所常說的，雖然，這種事常常發(fā)生。

現(xiàn)在我在用 Couchbase 和 MongoDB，Mongo對我沒多大吸引力，不過鑒于他非常流行，對于引起來說，很有好處。當然，很多都可以以同樣的方式流行。PHP很流行，因為他的易用性，而不是因為他很好。

網(wǎng)站標題：包含nosqlrdms的詞條
本文地址：http://vcdvsql.cn/article32/dsdjcsc.html

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