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数据库在企业上的应用

特点：它们可以处理超大量的数据。　　它们运行在便宜的PC服务器集群上。　　PC集群扩充起来非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的复杂性和成本。　　它们击碎了性能瓶颈。　　NoSQL的支持者称，通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间，执行速度变得更快。　　“SQL并非适用于所有的程序代码，” 对于那些繁重的重复操作的数据，SQL值得花钱。但是当数据库结构非常简单时，SQL可能没有太大用处。

什么是大数据的前沿技术

（一）预测分析。预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。

（二）NoSQL数据库。非关系型数据库包括Key-value型(Redis)数据库、文档型(MonogoDB)数据库、图型(Neo4j)数据库;虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间，但是不可否认，现在已经开始了第二代运动。

（三）搜索和认知商业。当今时代大数据与分析已经发展到一个新的高度，那就是认知时代，认知时代不再是简单的数据分析与展示，它更多的是上升到一个利用数据来支撑人机交互的一种模式。

（四）流式分析。目前流式计算是业界研究的一个热点，流式计算研究在互联网领域持续升温，流式分析可以对多个高吞吐量的数据源进行实时的清洗、聚合和分析;对存在于社交网站、博客、电子邮件、视频、新闻、电话记录、传输数据、电子感应器之中的数字格式的信息流进行快速处理并反馈的需求。

（五）内存数据结构。通过动态随机内存访问(DRAM)、Flash和SSD等分布式存储系统提供海量数据的低延时访问和处理;

（六）分布式存储系统。分布式存储是指存储节点大于一个、数据保存多副本以及高性能的计算网络;利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。

《大数据技术前沿》是2016年3月电子工业出版社出版的图书，作者是阮彤。

内容简介

本选题以科普的方式系统地阐述了大数据前沿技术与研究进展，对技术的来源、结论、对比、用途以及开源软件进行了深入浅出的描述，并不过多地涉及数学符号及基础原理。以大数据可视化为切入点，通过自然语言处理、社交网络挖掘、语义网络与知识图谱三方面非结构化数据处理技术，阐述大数据经典应用，利用基于图数据库、内存计算、分布式存储系统的大数据存储与管理作为大数据平台支撑，进而探讨基于众包技术扩充数据来源与提高数据质量，并围绕大数据环境下的隐私保护问题，探讨了大数据安全技术。

云硬盘cbs属于哪种存储

CBS，腾讯云云硬盘，包括系统盘与数据盘。云硬盘是挂载在服务器上，为云服务器提供持久性数据块级存储服务的存储产品。因为其具备持久性存储的特定，所以通常会被用作需要频繁更新、细粒度更新的数据的主存储设备，并且云硬盘中的数据会自动在可用区内以多副本方式存储，也可避免数据的单点故障风险。

云硬盘提供多种类型及规格的磁盘实例，满足稳定低延迟的存储性能要求。根据生命周期的不同，云硬盘可分为随服务器一起购买，生命周期跟随云服务器的系统盘；以及可以单独购买然后手动挂载，生命周期独立于云服务器的数据盘。需要注意的是，数据盘支持随时随地可升配扩容，但系统盘若想要扩容则需要重装系统才可，并且云硬盘可扩容不可缩容。

腾讯云云硬盘提供高性能云硬盘、SSD云硬盘及增强型SSD云硬盘三种云硬盘类型。用户可根据自身情况自行选择，高性能云硬盘适用于高数据可靠性要求、普通中度性能要求的Wep服务器、中小型建站等中小型应用场景；SSD云硬盘适用于对I/O性能要求较高的场景；增强型SSD云硬盘则适用于对大型数据库、NoSQL等时延要求极高的I/O密集型场景。