nosql的大数据分析 大数据nosql数据库

大数据科学与大数据技术学什么

学习：

1. 数据处理与存储：学习数据存储和处理的各种技术，如关系数据库、非关系数据库、数据仓库、数据挖掘等。

2. 数据分析与建模：学习统计学、机器学习、模型构建等方法来理解数据集，并产生对数据的新认知。

3. 数据可视化：学习如何使用可视化工具来展示和解释数据。

4. 大数据技术：学习Hadoop、Spark、NoSQL等大数据技术和平台，并学习如何使用这些技术高效处理海量数据。

5. 商业分析：学习如何运用数据科学和大数据技术来解决业务问题，进行商业分析和决策。

总的来说，数据科学与大数据技术的核心是通过数据分析和大数据技术来挖掘数据价值，为业务提供决策支持。

nosql数据库包含哪几个数据库

NoSQL数据库是指非关系型数据库，其包含多种不同类型的数据库。其中最常见的包括：文档型数据库（MongoDB、Couchbase）、键值型数据库（Redis、Memcached）、列式数据库（HBase、Cassandra）、图形数据库（Neo4j、ArangoDB）等。这些数据库的共同特点是它们不采用传统的关系表格来存储数据，更加灵活，适用于处理非结构化和半结构化的数据。NoSQL数据库在大数据分析、实时处理和云计算等领域中得到了广泛应用。

nosql的三种类型

NoSQL数据库根据数据模式的不同分为四种类型：键值数据库、文档型数据库、列族型数据库和图数据库。

1．键值数据库

键值数据库以键/值对形式存储数据，键必须唯一，这和哈希表的存储/操作方式类似。主键对应的值可以是任意二进制数据（包括文本数据），NoSQL数据库不知道数据内部细节，应用程序负责解析其语义。应用编程接口非常简单，支持读、写和删除键值对。有些键值数据库支持主键排序和范围（Range）操作。键值数据库性能出色，扩展性很好。流行的键值数据库包括Riak、Redis（由于可以存储集合、列表等，也称为数据结构服务器）、Memcached等。

2．文档型数据库

文档型数据库的核心数据模型是文档（半结构化数据），以键/文档对存储。文档可以是XML、JSON、BSON等格式。文档多为树形结构，可以包含数组、子文档等。不同的文档可以有不同的字段，相同的字段可以有不同的数据类型。和键值数据库相比，文档内容对数据库可见，因而支持对文档的特定字段建立索引以实现高效检索。常见的文档型数据库包括MongoDB、CouchDB等。

3．列族型数据库列族型（Column-family）\

数据库支持定义多个列族，每个列族内允许定义可变数量的列，支持动态定义新列。通常将逻辑上相关、经常同时访问的数据放在一个列族内。和关系数据模型相比，可以把列族看成关系模型的一个列，列对应的值是一个复杂结构。常见的列族型数据库有Cassandra、HBase、Hypertable等。

4．图数据库

图数据库支持非常灵活的实体关系，实体称为顶点，实体间的关系称为边。在图数据库中，边是内嵌的概念。常见的图数据库有Neo4J、OrientDB等。