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大数据时代下数据存储的技巧

 数据分析师
发布于 2016/01/09 14:09
字数 731
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大数据时代来临,数据量不断的增长,对于海量的数据信息,要怎么处理,原有的数据库已经不能满足现有的数据量的需要,数据存储技术又要进行什么样的改良来满足大数据的要求,新的数据库在性能上、伸缩性上上会更加强大。

 

传统的数据库会在数据的类型和数据模式上做好提前的构造,新的数据存储技术会更加的灵活,当新的数据增加的时候,不同的数据可以存放在一起,这个存储技术对于处理非结构化数据来说,就会很有帮助,因为非结构化的数据不适用已经编制好的模型以及类型,对于灵活性的要求会更大。

 

在新的数据时代下,怎么进行大数据的处理,也要结合不同的因素进行考虑,对于传统的关系型的数据库,新的数据库在横向扩展上要求更高,随着移动互联网技术的发展,应用程序的成为数据存储需要考虑的重要因素之一,为这些移动客户端提供数据服务,也是新的数据存储技术的发展方向之一。

 

对于两种结构不同的数据的考虑,不管是结构化数据还是非结构化数据,在扩充数据库性能的同时,对数据的维护也是很重要的,在传统技术往新技术更新的时候,在维护基本的关系型数据库性能的同时,也要扩展处理非结构数据的能力,大数据技术以及工具的发展,建立起结合两个优点的数据库也是系统建设的一部分。

 

对于新的数据储存的需要,对数据需要推翻重新再来还是直接在原来的架构上进行改进,除了这两个方法之外,企业还可以有另外一个选择,推翻原来的数据库架构,然后新增一个顶层设计来实现数据库的组合。这个方法也可以帮助数据分析师可以更好的专注在业务分析上,不用担心数据在进行转移的过程中可能会出现丢失的问题,数据转移毕竟是一个复杂的过程,数据量之大,让技术操作人员可能有一定的风险。并且数据转移过程还是要有一点操作的时间,对于数据的使用过程也会有一定的影响。

 

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