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本文转载自微信公众号「数仓宝贝库」，作家Saurabh。转载本文请考虑数仓宝贝库公众号。

热数据需要在内存中存储和处理，因此相宜用缓存或内存数据库(如Redis或SAP Hana)。AWS提供了ElastiCache管事，可生成托管的Redis或Memcached环境。NoSQL数据库是面向高速但小范围记载(举例，用户会话信息或物联网数据)的想象遴荐。NoSQL数据库关于履行经管也很灵验，不错存储数据目次。

1结构化数据存储

结构化数据存储仍是存在了几十年，是东谈主们最熟谙的数据存储时期。大多数事务型数据库(如Oracle、MySQL、SQL Server和PostgreSQL)都是行式数据库，因为要处理来自软件应用尺度的频繁数据写入。企业平凡将事务型数据库同期用于报表，在这种情况下，需要频繁读取数据，但数据写入频率要低得多。跟着数据读取的需求越来越强，有更多的改进干预了结构化数据存储的查询畛域，比如列式文献步地的改进，它有助于提高数据读取性能，满足分析需求。

基于行的步地将数据以行的步地存储在文献中。基于行的写入步地是将数据写入磁盘的最快步地，但它不一定能最快地读取，因为你必须跳过许多不考虑的数据。基于列的步地将统统的列值悉数存储在文献中。这么会带来更好的压缩效劳，因为调换的数据类型当今被归为一组。平凡，它还能提供更好的读取性能，因为你不错跳过不需要的列。

咱们来看结构化数据存储的常见遴荐。举例，你需要从订单表中查询某个月的销售总和，但该表有50列。在基于行的架构中，查询时会扫描悉数表的50个列，但在列式架构中，查询时只会扫描订单销售列，因而提高了数据查询性能。咱们再来详备先容关系型数据库，要点先容事务数据和数据仓库处理数据分析的需求。

(1)关系型数据库

RDBMS相比相宜在线事务处理(OLTP)应用。流行的关系型数据库有Oracle、MSSQL、MariaDB、PostgreSQL等。其中一些传统数据库仍是存在了几十年。许多应用，包括电子商务、银行业务和货仓预订，都是由关系型数据库扶助的。关系型数据库十分擅所长理表之间需要复杂统一查询的事务数据。从事务数据的需求来看，关系型数据库应该坚握原子性、一致性、斥逐性、握久性原则，具体如下：

原子性：事务将从新到尾十足推行，一朝出现作假，悉数事务将会回滚。 一致性：一朝事务完成，统统的数据都要提交到数据库中。 斥逐性：条目多个事务能在斥逐的情况下同期开动，互不侵略。 握久性：在职何中断(如鸠合或电源故障)的情况下，事务应该草率收复到终末已知的状况。

平凡情况下，关系型数据库的数据会被转存到数据仓库中，用于报表和团员。

(2)数据仓库

数据仓库更相宜在线分析处理(OLAP)应用。数据仓库提供了对海量结构化数据的快速团员功能。固然这些时期(如Amazon Redshift、Netezza和Teradata)旨在快速推行复杂的团员查询，但它们并莫得针对宽广并发写入进行过优化。是以，数据需要分批加载，使得仓库无法在热数据上提供及时瞻念察。

当代数据仓库使用列式存储来进步查询性能，举例Amazon Redshift、Snowflake和Google Big Query。成绩于列式存储，这些数据仓库提供了十分快的查询速率，提高了I/O效劳。除此除外，Amazon Redshift等数据仓库系统还通过在多个节点上并行查询以及大范围并行处理(MPP)来提高查询性能。

据透露，此次军援还将包括榴弹火炮以及美军淘汰的设备、迫击炮、侦查无人机和2800万发小型武器弹药等。“黄蜂”侦查无人机是主要用于情报收集的纳米级无人机。

实践中，单位行贿案件较多，与个人行贿相比法定刑相差悬殊。一些行贿人以单位名义行贿，规避处罚，导致案件处理不平衡，惩处力度不足。为此，草案将单位行贿罪刑罚由原来最高判处五年有期徒刑的一档刑罚，修改为两档刑罚：“三年以下有期徒刑或者拘役，并处罚金”和“三年以上十年以下有期徒刑，并处罚金”。

数据仓库是中央存储库，不错存储来自一个或多个数据库的蓄积数据。它们存储刻下和历史数据，用于创建业务数据的分析讲演。固然，数据仓库聚拢存储来自多个系统的数据，但它们不行被视为数据湖。数据仓库只可处理结构化的关系型数据，而数据湖则不错同期处理结构化的关系型数据和非结构化的数据，如JSON、日记和CSV数据。

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Amazon Redshift等数据仓库搞定有计议不错处理PB级的数据，并提供解耦的揣摸和存储功能，以检朴资本。除了列式存储外，Redshift还使用数据编码、数据分散和区域映射来提高查询性能。相比传统的基于行的数据仓库搞定有计议包括Netezza、Teradata和Greenplum。

2NoSQL数据库

NoSQL数据库(如Dynamo DB、Cassandra和Mongo DB)不错搞定在关系型数据库中平凡遭遇的伸缩和性能挑战。顾名念念义，NoSQL暗意非关系型数据库。NoSQL数据库储存的数据莫得明确结构机制结合不同表中的数据(莫得结合、外键，也不具备范式)。

NoSQL期骗了多种数据模子，包括列式、键值、搜索、文档和图模子。NoSQL数据库提供可伸缩的性能、具有高可用性和韧性。NoSQL平凡莫得严格的数据库模式，每札记载都不错有恣意数目的列(属性)，欧博app下载这意味着某一排不错有4列，而团结个表中的另一排不错有10列。分区键用于检索包含考虑属性的值或文档。NoSQL数据库是高度分散式的，不错复制。NoSQL数据库十分耐用，高可用的同期不会出现性能问题。

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SQL数据库仍是存在了几十年，大多数东谈主可能仍是十分熟谙关系型数据库。咱们来看SQL数据库和NoSQL数据库之间的一些要紧区别(见表1)。

表1　SQL数据库和NoSQL数据库的区别

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笔据数据特质，市面上有多样类别的NoSQL数据存储来搞定特定的问题。咱们来看NoSQL数据库的类型。

3NoSQL数据库类型

NoSQL数据库的主要类型如下：

列式数据库：Apache Cassandra和Apache HBase是流行的列式数据库。列式数据存储有助于在查询数据时扫描某一列，而不是扫描整行。如若物品表有10列100万行，而你想查询库存中某一物品的数目，那么列式数据库只会将查询应用于物品数目列，不需要扫描悉数表。 文档数据库：最流行的文档数据库有MongoDB、Couchbase、MarkLogic、Dynamo DB和Cassandra。不错使用文档数据库来存储JSON和XML步地的半结构化数据。 图数据库：流行的图数据库包括Amazon Neptune、JanusGraph、TinkerPop、Neo4j、OrientDB、GraphDB和Spark上的GraphX。图数据库存储过火和过火之间的说合(称为边)。图不错竖立在关系型和非关系型数据库上。 内存式键值存储：最流行的内存式键值存储是Redis和Memcached。它们将数据存储在内存中，用于数据读取频率高的场景。应用尺度的查询当先会转到内存数据库，如若数据在缓存中可用，则不会冲击主数据库。内存数据库很相宜存储用户会话信息，这些数据会导致复杂的查询和频繁的恳求数据，如用户府上。

NoSQL有许多用例，但要竖立数据搜索管事，需要对所稀有据竖立索引。

4搜索数据存储

Elasticsearch是大数据场景(如点击流和日记分析)最受接待的搜索引擎之一。搜索引擎能很好地扶助对具有恣意数目的属性(包括字符串令牌)的温数据进行临时查询。Elasticsearch十分流行。一般的二进制或对象存储适用于非结构化、不可索引和其他莫得专科用具能剖析其步地的数据。

Amazon Elasticsearch Service经管Elasticsearch集群，并提供API拜访。它还提供了Kibana当作可视化用具，对Elasticsearch集群中的存储的索引数据进行搜索。AWS经管集群的容量、伸缩和补丁，省去了运维支出。日记搜索和分析是常见的大数据应用场景，Elasticsearch不错匡助你分析来自网站、管事器、物联网传感器的日记数据。Elasticsearch被宽广的行业应用使用，如银行、游戏、营销、应用监控、告白时期、欺骗检测、推选和物联网等。

5非结构化数据存储

当你有非结构化数据存储的需求时，Hadoop似乎是一个好意思满的遴荐，因为它是可推广、可伸缩的，况且十分活泼。它不错开动在耗尽级开发上，领有庞大的用具生态，况且开动起来似乎很合算。Hadoop收受主节点和子节点模式，数据分散在多个子节点，由主节点互助功课，对数据进行查询运算。Hadoop系统依托于大范围并行处理(MPP)，这使得它不错快速地对多样类型的数据进行查询，不管是结构化数据还短长结构化数据。

在创建Hadoop集群时，从管事器上创建的每个子节点都会附带一个称为腹地Hadoop分散式文献系统(HDFS)的磁盘存储块。你不错使用常见的处理框架(如Hive、Ping和Spark)对存储数据进行查询。关联词，腹地磁盘上的数据只在考虑实例的生命期内握久化。

如若使用Hadoop的存储层(即HDFS)来存储数据，那么存储与揣摸将耦合在悉数。增多存储空间意味着必须增多更多的机器，这也会提高揣摸才调。为了取得最大的活泼性和最好资本效益，需要将揣摸和存储分开，并将两者孤独伸缩。总的来说，对象存储更相宜数据湖，以经济高效的步地存储多样数据。基于云揣摸的数据湖在对象存储的扶助下，不错活泼地将揣摸和存储解耦。

皇冠 博彩 网址 6数据湖

数据湖是结构化和非结构化数据的聚拢存储库。数据湖正在成为在聚拢存储中存储和分析宽广数据的一种流行步地。它按原样存储数据，使用开源文献步地来终了径直分析。由于数据不错按刻下步地原样存储，因此不需要将数据调节为预界说的模式，从而提高了数据吸收的速率。如图1所示，数据湖是企业中所稀有据的单一着实源流。

图1　数据湖的对象存储

数据湖的刚正如下：

从多样源流吸收数据：数据湖不错让你在一个聚拢的位置存储和分析来自多样源流(如关系型、非关系型数据库以及流)的数据，以产生单一的着实源流。它解答了一些问题，举例，为什么数据分散在多个场所?单一着实源流在那里?

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采集并高效存储数据：数据湖不错吸收任何类型的数据，包括半结构化和非结构化数据，不需要任何模式。这就回话了怎样从多样源流、多样步地的数据中快速吸收数据，并高效地进行大范围存储的问题。

2020年7月非法出境缅甸。2021年9月24日自缅甸经边境投案自首，实行隔离医学观察。9月26日新冠病毒核酸检测阳性，转运至定点医院隔离诊治。结合流行病学史、临床表现实验室检测结果，诊断新冠肺炎确诊病例（普通型，缅甸输入）。

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跟着产生的数据量束缚推广：数据湖允许你将存储层和揣摸层分开，对每个组件分手伸缩。这就回话了怎样跟着产生的数据量进行伸缩的问题。

将分析要领应用于不同源流的数据：通过数据湖，你不错在读取时细则数据模式，并对从不同资源网罗的数据创建聚拢的数据目次。这使你草率随时、快速地对数据进行分析。这回话了是否能将多种分析和处理框架应用于调换的数据的问题。

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你需要为数据湖提供一个能无穷伸缩的数据存储搞定有计议。将处理和存储解耦会带来巨大的刚正，包括草率使用多样用具处理和分析调换的数据。固然这可能需要一个稀奇的步地将数据加载到对应用具中，但使用Amazon S3当作中央数据存储比传统存储有计议有更多的刚正。

数据湖还有其他刚正。它能让你的架构永不外时。假定12个月后，可能会有你想要使用的新时期。因为数据仍是存在于数据湖，你不错以最小的支出将这种新时期插入使命经由中。通过在大数据处理活水线中构建模块化系统，将AWS S3等通用对象存储当作骨干，当特定模块不再适用或有更好的用具时，不错自由地替换。

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本文摘编自《搞定有计议架构师修王人之谈》，经出书方授权发布。(ISBN：9787111694441)转载请保留著作出处。