大数据时代的到来，越来越多的人选择学习大数据，那关于大数据分析的六大基本方面是哪些，一起来了解一下

可视化分析

不管是对数据分析专家还是普通用户

数据可视化是数据分析工具最基本的要求

可视化可以直观的展示数据

让数据自己说话，让观众听到结果

数据挖掘算法

可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的

集群、分割、孤立点分析还有其他的算法

让我们深入数据内部，挖掘价值

这些算法不仅要处理大数据的量

也要处理大数据的速度

预测性分析能力

数据挖掘可以让分析员更好的理解数据

而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果

做出一些预测性的判断

语义引擎

我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从"文档"中智能提取信息

数据质量和数据管理

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践

通过标准化的流程和工具对数据进行处理

可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果

数据存储，数据仓库

数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台

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如今，为了满足企业的主要需求，大数据工具正在迅速得到应用。在大数据技术作为概念和业务战略出现的十年中，涌现了执行各种任务和流程的数千种工具。而推出这些工具的提供商都承诺可以为企业节省时间和成本，并发现能够让企业获利的商业洞察力。显然，大数据分析工具的市场正在不断增长。

许多大数据分析工具最初像大数据软件框架Hadoop一样都是开源项目，但商业实体迅速涌现，为开源产品提供了新工具或商业的支持和开发。

而在这些工具中选择是一个挑战，特别是许多大数据工具只具有单一用途，而企业需要使用大数据完成许多不同的任务，因此企业的分析工具箱会变得过于充实。根据这个行业领域的专家顾问的建议，以下列出一系列主要的大数据分析工具，并列出三个主要类别。

如上所述，大数据工具都倾向于单一使用类别，并且有多种使用大数据的方式。所以可以按类别分类，然后分析每个分析工具。

大数据工具：数据存储和管理

大数据都是从数据存储开始。这意味着从大数据框架Hadoop开始。它是由Apache Foundation开发的开源软件框架，用在计算机集群上分布式存储非常大的数据集。

显然，存储对于大数据所需的大量信息至关重要。但更重要的是，需要有一种方式来将所有这些数据集中到某种形成/管理结构中，以产生洞察力。因此，大数据存储和管理是真正的基础，而没有这样的分析平台是行不通的。在某些情况下，这些解决方案包括员工培训。

而这个领域的主要的大数据工具有：

1. Cloudera

基本上，Hadoop增加了一些额外的服务，企业将需要这些服务，因为大数据并不是一个简单的练习。 Cloudera的服务团队不仅可以帮助企业构建大数据集群，还可以帮助培训员工更好地访问数据。

2. MongoDB

MongoDB是最流行的大数据数据库，因为它适用于管理大数据经常出现的非结构化数据或频繁更改的数据。

3. Talend

作为一家提供广泛解决方案的公司，Talend的产品是围绕集成平台构建的，该平台结合了大数据、云计算、应用程序，以及实时数据集成、数据准备和主数据管理。

Talend大数据集成包括数据质量和治理功能。

大数据工具：数据清理

在企业真正处理大量数据以获取洞察信息之前，先需要对其进行清理、转换并将其转变为可远程检索的内容。大数据集往往是非结构化和无组织的，因此需要进行某种清理或转换。

在这个时代，数据的清理变得更加必要，因为数据可以来自任何地方：移动网络、物联网、社交媒体。并不是所有这些数据都容易被“清理”，以产生其见解，因此一个良好的数据清理工具可以改变所有的差异。事实上，在未来的几年中，将有效清理的数据视为是一种可接受的大数据系统与真正出色的数据系统之间的竞争优势。

4. OpenRefine

OpenRefine是一款易于使用的开源工具，通过删除重复项、空白字段和其他错误来清理凌乱的数据。它是开源的软件，但它有一个可以提供帮助的大型社区。

5. DataCleaner

与OpenRefine类似，DataCleaner将半结构化数据集转换为数据可视化工具可读取的干净可读的数据集。该公司还提供数据仓库和数据管理服务。

6. Microsoft Excel

人们可以从各种数据源导入数据。Excel对手动数据输入和复制/粘贴操作特别有用。它可以消除重复、查找、替换，拼写检查以及用于转换数据的许多公式。但它很快陷入困境，并不适用于大数据集。

大数据工具：数据挖掘

一旦数据被清理并准备好进行检查，就可以通过数据挖掘开始搜索过程。这就是企业进行实际发现、决策和预测的过程。

数据挖掘在很多方面都是大数据流程的真正核心。数据挖掘解决方案通常非常复杂，但力求提供一个令人关注和用户友好的用户界面，这说起来容易做起来难。数据挖掘工具面临的另一个挑战是：它们的确需要工作人员开发查询，所以数据挖掘工具的能力并不比使用它的专业人员强。

7. RapidMiner

RapidMiner是一款易于使用的预测分析工具，具有非常用户友好的可视化界面，这意味着企业无需编写代码，即可运行分析产品。

8. IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler是一套适用于企业级的高级分析的产品，用于数据挖掘。而IBM的服务和咨询无疑是首屈一指的。

9. Teradata

Teradata为数据仓库、大数据和分析以及市场营销应用提供端到端解决方案。这一切意味着企业的业务可以真正成为一个数据驱动的业务，并提供商业服务、咨询、培训和支持。

像许多当前的大数据工具一样，RapidMiner解决方案也包含云计算解决方案

大数据工具：数据可视化

数据可视化是企业的数据以可读的格式显示的方式。这是企业查看图表和图形以及将数据放入透视图中的方法。

数据的可视化与科学一样，是一种艺术形式。而大数据公司将拥有越来越多的数据科学家和高级管理人员，很重要的一点是可以为员工提供更加广泛的可视化服务。销售代表、IT支持、中层管理等这些团队中的每一个成员都需要理解它，因此重点在于可用性。但是，易于阅读的可视化有时与深度特征集的读取不一致，这成为了数据可视化工具的一个主要挑战。

10. Tableau

作为这一领域的领导者之一，其数据可视化工具专注于商业智能，无需编程即可创建各种地图、图表、图形等等。Tableau总共有五款产品，其中有一个名为Tableau Public的免费版本供潜在客户试用。

11. Silk

Silk是一种简单版本的Tableau，Silk可让企业将数据可视化为地图和图表，而无需任何编程。它甚至会尝试在第一次加载时自动将数据可视化。它还使得在线发布结果变得容易。

12. Chartio

Chartio使用自己的可视化查询语言，只需点击几下即可创建功能强大的仪表板，而无需了解SQL或其他建模语言。与其他不同的是，企业直接连接到数据库，因此不需要数据仓库。

13. IBM Watson Analytics

IBM Watson Analytics是机器学习(ML)和人工智能(AI)的结合，可帮助提供智能数据科学助理，为业务分析师和数据科学家提供广泛的数据科学技能集的用户指南。

三层大数据工具

普华永道移动数据和分析计划首席技术官Ritesh Ramesh说，就精密程度和市场战略而言，大数据工具分解为三层。

第一层：也是最大的一层，是一系列开源工具。每家公司都以这种方式开始，像Cloudera和Hortonworks。除了基本的基础设施。服务器和存储之外，价值非常小。大多数云计算厂商已经将这一层实现商品化。

第二层：这是大多数这些供应商已经意识到需要增加他们的市场份额的地方，他们必须在开放源代码工具之上构建一些专有应用程序，从而与其他供应商区分开。例如，Cloudera公司构建了一些类似于Hadoop内核中的数据科学平台。

第三层：这些是垂直专用的应用程序。这些公司大多与普华永道、Cognizant或埃森哲等系统集成商合作。这就是真正的价值所在，而且这也是大数据工具制造商非常有效的竞争策略。

Ramesh说，除了基本功能之外，还有三个工具需求领域。首先是数据处理工具。他说，“数据学习工具是客户进行数据质量和性能分析的工具包中的重要工具，可处理5000万行数据，以发现洞察力。”

序

看来大家对语言还比较敏感，每个人接触的东西不同，其实没有最好，只是用到那个方面更合适，PHP是最好的语言显然是主观态度，当然小编也不是认为它不好，每个语言的诞生都有其特性，技术是死的人是活的。今天介绍一下数据库，老样子，小编也是入门程序员，说的难免会有偏差，不当之处还望指正。

SQL

以MySQL、SQL Server、Oracle为首的关系型数据库霸占了数据库市场多年，小编作为.Net程序员自然是和SQL Server数据库接触不少，SQL Server相对于其他两个数据库并不是很出色。当然SQL Server也有它的优点，对Access、FoxPro、Excel等有良好的ODBC接口，可以把数据转存到SQL Server数据库当中。SQL Server虽然和Oracle同样收费，但由于语言的限制问题，.Net也只能连SQL Server。MySQL应该是开发者用得比较多的数据库，小编也只是了解淘宝的数据库时MySQL，不过淘宝的MySQL并不是现在我们使用的MySQL，淘宝的数据库是经过大佬重写的库，相当牛的。由于MySQL免费开源的原因，很多企业或者开发公司更愿意选择它来节省一定的成本。Oracle当属关系型数据库老大，使用的企业相对于MySQL并不多，主要原因可能还是因为Oracle收费吧，好像费用还不低。Oracle作为老大，它的速度、安全性都是关系型数据库中做的最好的，像银行、金融类的公司都会采用Oracle，Oracle的数据分析也很厉害，零售、物流行业对Oracle的需求也很大。

NoSQL

被关系型数据库统治了这么多年的数据库行业也有很多问题，比如大数据处理、嵌套等问题都很不好解决，或者说想有更好的解决方案。NoSQL（ Not Only SQL）的兴趣是为了解决关系型数据库的瓶颈问题，互联网飞速发展，访问量也是噌噌噌的上涨，访问量超过了了关系型数据库的承受范围，就需要对数据库做处理，虽说有其他处理办法，但都不能从根本上解决问题，NoSQL也就诞生了。NoSQL目前来说也有很多种，小编用过两个相对比较出众一点的NoSQL。Redis和Mongodb，Redis的优点是自带缓存，速度响应更快，个人比较喜欢里面的定时功能，做验证码和缓存ToKen非常舒服。Mongodb的优点是对大数据或者说文档的处理非常好，支持少量的查询，支持嵌套添加修改删除等优点。

选择

很多人选择关系型数据库，这选择没问题，如果是小的网站访问量不大的情况下没任何问题。如果考虑后期访问量会大的时候还要考虑NoSQL，虽说NoSQL比较好用，优点也很多，NoSQL并不能取代关系型数据库的地位。对于用户的基本信息等重要信息还是需要存储到关系型数据库中，对于像文档只来的数据库最好是保存到NoSQL数据库当中，这样各司其职才能发挥最大优势。小编建议选择关系型数据库+Redis或者关系型数据库+Mongodb+Memcached（缓存），小编认为这搭配能合理地发挥各自的优势，同时有解决了大访问量的问题。如果数据量再大就需要做分布式，增加硬件等方式做处理了。

以上只是小编的个人观点，实际使用中使用任何数据库都可以承受小数据的访问，各位朋友有不同见解可评论交流。

大数据技术栈通常包括数据采集、存储计算、分析可视化、开放共享、业务应用等几个关键分层，在这些能力引擎中，数据存储是一个关键的能力域。在海量数据聚集整合后，首先就是要将数据存放起来，所以存储引擎的技术选型会直接影响后续的数据用途和分析效果。

存储引擎的选型要考虑一些关键因子，比如数据源类型（结构化/非结构化）、数据规模（GB/TB/PB）、数据增长系数（每年都会增长20%？）、数据加工分析的方式（长期存储？SQL查询？交互式访问？），这些因子必将决定存储引擎的选型方法。

传统关系型数据库（RDB），是企业生产经营中最为普遍的IT存储系统，大多存放业务系统的结构化数据集。在初期往往单节点服务器就能驾驭存储需求，后续随着存储容量逐渐增加大多采用集群的方式去扩展支撑，而且RDB能够支持数据的操作与更新，对增删改查来说绝对是好手，完全遵循了ACID的特性，而且支持标准的SQL语法。因此RDB应用场景非常广泛，技术也非常成熟。但即便如此，似乎RDB没有能在今天大数据时代有所作为。首先今天有很多半结构化/非结构化数据集需要存储并处理，传统关系型数据库并不支持，就更别谈数据规模了。而且RDB主要采用行存储的方式保存数据，从后期查询的支持来讲很难于随机访问，而且系统的扩展性并不出色，不论MqSQL还是PostgreSQL，原生版本的扩展性能需要大量的调优。

对于传统RDB的特点，其实Hadoop生态圈的HDFS具有较多特性差异。比如大规模文件存储支持了海量非结构化数据，什么视频音频、文本日志、社交物联网统统不是问题，而且可以根据节点数量大规模扩展，以提升系统整体的存储容量。HDFS可以承载Hive任务作业，依托于M/R机制实现大规模数据的加载和分析。但Hive只适用于一次写入、多次读取的场景，对于频繁更新和随机访问而言并非长项，因为些都受限于M/R机制和对标准SQL的支持。在大数据早期，HDFS+Hive长期支撑了很多客户的系统，比如电信运营商的详单数据存储和预处理、互联网公司的网络日志采集和分析等，直至今日仍然有很多企业在持续使用，正可谓大数据的关键技术组件。

除了传统SQL结构化数据外，在大数据领域还有NoSQL数据库。当时随着互联网web2.0的兴起，传统的关系数据库在应对大规模和高并发的SNS纯动态网站显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库（NoSQL）则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。NoSQL数据库主要有四大分类：键值（Key-Value）存储数据库、列存储数据库、文档型数据库和图形数据库，所以是典型的支持非结构化数据，这里面由于时间关系暂不展开。在NoSQL四种类型中，以Hbase为代表的列存储数据库是非常有代表性的。由于存储方式的特点使其对海量数据的随即访问支持非常好，而且底层也支持HDFS存储，其系统扩展性也不是问题，列存储大大提高了存储压缩率。现在Hbase不仅支持一级索引，还可以通过功能开发实现二级索引的支持，所以技术成熟度也是不错的。

上述介绍中，你会发现海量数据的大规模分析与高效低延迟访问有较大差别，两者各有优势不可兼得。在现实情况中会经常发现两套存储引擎的交替使用，分别用于实时读写与海量数据分析，可以先将数据写入HBase中，再定期通过ETL到Parquet进行数据同步。但是这样做有很多缺点，比如第一：用户需要在两套系统间编写和维护复杂的ETL逻辑；第二，时效性差，因为ETL通常是一个小时、几个小时甚至是一天一次，那么可供分析的数据就需要一个小时至一天的时间后才进入到可用状态；第三，更新需求难以满足。在实际情况中可能会有一些对已经写入的数据的更新需求，这种情况往往需要对历史数据进行更新，代价太大；第四，存储资源浪费。两套存储系统意味着占用的磁盘资源翻倍了，造成了成本的提升。所以Cloudera开发了Kudu存储引擎，解决了前面种应用场景的问题。但是新技术需要磨合才能实际生产运用，否则会带来风险。

通过上述介绍，如果你需要常规结构化数据集的存储管理和查询分析，那么你需要RDB存储引擎；如果系统将承载海量非结构化数据集，那么存储和分析就需要用到HDFS+Hive的存储引擎；如果你需要海量非结构化数据集的低延迟随机读写场景，那么你需要使用类似于Hbase这样的存储引擎；如果你需要支持结构化数据，而且支持行级的插入、更新、删除，并尝试新技术去应对海量数据分析和低延迟随机访问，那么Kudu也可以选择。

大数据存储引擎是一个既复杂而又关键的领域，一个好的存储技术架构有助于后续业务的“生根发芽”。

本文来源：大数据工程师（今日头条作者）原文链接：https:///a6508682747257553411/

数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

下面我们来讲大数据开发核心流程。

当我们接到一个需求，首先会进行需求分析，然后做工作流设计，比如这个任务是什么时候跑的、依赖于哪些业务。工作流设计完成后进行数据采集和数据同步。接下去就是数据开发，我们提供了WEB-IDE，支持SQL、MR、SHELL和 PYTHON等。然后我们提供了冒烟测试的场景，测试完成后发布到线上，让它每天定时进行自动调度，并进行数据质量监控。以上步骤都完成后，就能把我们的数据环流到业务系统库，或者用QuickBI、DataV这些工具进行页面展现。

我们设计的任务是离线的，每天会在12点的时候把设计的任务变成一个实例快照。目前我们的任务依赖在业内也是最先进的。

现在最常见的需求就是每天有日报，每周要写周报，每月要写月报。为了节省资源，就可以使用日报的数据直接转成周报或月报。

线上系统在每天6点的时候要保证数据已经回笼到业务系统，系统要开始使用了。

如上图所示，假设有D和E两个任务，它们依赖于B和A。任务D的运行时间是1.5小时，E是2小时。我们必须确保B每天在4点之前把B的任务运行完成，一般正常运行时间是2小时。那就要保证A每天任务完成的时间不晚于2点。如果A的运行时间是10分钟，到1点的时候发现A的任务失败了，这时就能计算出A还剩下多少余量，我们可以进行人工监督排查。在1:50之前人工介入，从而保证任务D和E能在6点前准时产出。

总结

如图所示，MaxCompute是图上小人的“心脏”，所有运行的任务都在MaxCompute里面。调度是数据架构的“大脑”。“眼睛”是数据监控，目前在数据架构平台上它还是一个“近视眼”，还没有正式推出。数据集成就像两只“手”，不停地从其它地方搬运数据。底层的开发环境和运维中心就像两条“腿”，保证整个数据架构平台走得更远。而数据质量就像是一个“人体健康中心”，也就是数据质量的监控。

程序员必备的碎片化学习神器牛X公司的开会方式，明天开始参照执行女程序媛与男程序猿的一天火爆全球的区块链到底是怎么一回事？一文带你看懂对开发来讲，业务重要还是技术重要？

我们在数据库中更多的是对表的操作，而在表中我们又有单表与多表的操作，在其中最复杂最多的就是增删改查中的查询。下面我们一起来学习。

Insert插入操作

为了方便我们的操作，我们使用Navicat软件来进行接下来的学习。大家可以在文章最后有工具分享

我首先在数据库你们新建一张表，student ，然后我们在软件上方点击查询进入查询编辑器，输入命令行，当然有别的方法，为了展示sql语句，我们使用命令行来操作。

1.插入所有列值

2.插入部分列值

3.不指定列名

在每次操作的时候我们都要录入列名，好多时候我们都是默认录入所有的列，所以我们为此有不指定列名的操作。

注意： 在录入数据是除了数值的类型以外，别的都要用单引号引起来；values中的数据位置要与表中的列名顺序相匹配；如果插入空值，我们可以不写字段也可以插入null。

Update更新操作

数据库中的updata语句用来修改表中的数据。

更新某一行中的一个列

更新某一行中的若干列，这就是我们的更新操作，能够根据数据的关键词进行查找，利用set实现对数据单行修改和多行修改。

Delete删除操作

除了上图的数据我们还有一个 drop table 表名 ---在这里删除的是整个表。我们在这里对两种删除类型delete与truncate进行区分一下

Select基本查询

select查询语句是我们数据库中的最最最重要的语句，它的语法十分的灵活。

1.查询指定的列

2.查询所有列

3.去掉重复记录

如果我们想要看一张项目表中的有多少不同的公司时候，我们可以选择使用这条语句。

4.使用别名

在这里我们注意的是，我们只是将查询的结果表示成了我们想要的名字，并没有改变原来的数据表。

5.ifnull函数

为了解决数据的列值为null时的问题，我们使用ifnull函数。

6.where子句

where子句在我们之前的例子也列举了许多，我们通过where子句规定了选择的标准，还有规定了我们要查找的条件范围。

语法：SELECT 列名称 FROM 表名称 WHERE 列 运算符 值

常用运算符：

逻辑运算符：

查询数据表的（同时）满足id或num的条件的值，我们使用上述的语言。

between ...and

SELECT * FROM products WHERE price BETWEEN 100 AND price;在这里注意的是between的前值应该比后面的值下，相当于 >= and <=

in

SELECT * FROM products WHERE price IN(65,100,190);通过in我们可以比较价格是65,100,190的商品信息。

like

like，像。就是我们所说的模糊查询。通配符使用: 1.% 匹配多个 2._匹配一个

null值操作

在这里，not这个词我们可在不同的地方使用，如上图。

order by排序

7.聚合函数

在select中的简单查询中，不难想想都是横向的查询，就是根据我们的条件查出符合条件的信息，而聚合函数就要对数据进行纵向的操作，比如求和，是对一列的数值进行操作后，返回一个sum值。另外聚合函数会忽略空值。

看个例子：

8.分组操作

group by语句用于对数据的分组操作，在后面的hiving子句对分组的数据进行过滤。Having与where的区别：

--having是我们对数据分组后对数据进行了过滤，而where是在我们对数据分组之前就对数据进行了过滤

--having后面可以使用我们的分组函数，换句话说就是统计函数，where则不可以使用。

总结

上面的一条语句是我们select语句的集合体，大家可以看看能不能看懂，看懂说明你对此单表操作有了一定的掌握。在这里的limt是查看从第2条数据开始查看，看2条数据，也就是2,3的数据。记住数据是从0开始计算的哦`

好了，今天我们的单表操作就到这里，下篇我们带来的是多表的连接操作，如果有帮助到大家，关注支持一下呗~

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昨天我们看了数据库的使用，只不过那都是我们手工去输入的数据，今天我们用java来实现对数据库的连接。

JDBC简介

JDBC就是java 数据库连接，是java中的API，我们将用它来执行SQL语句，除了我们平常的mysql数据库以外，jdbc还提供了统一的多种的数据库。

如上图所示客户端通过jdbc API加载驱动后实现了数据的连接。接下来我们给出详细的步骤。

入门程序

我们先来学习一个简单的，首先我们新建的Java项目，其次是导入mysql的数据驱动jar包，jar可以在网上直接找一个，很方便，不需要太高版本的。

准备工作都有做好了之后，我们就可开始啦~

1,.注册驱动

方式一

方式二

在这里我们建议使用第一种方式，第二种方式会多次注册数据库，因为Driver()中其实就封装了一个注册驱动的方法，我们在外面又注册一次。

2.建立连接

我们通过上述的语句实现连接数据库，数据库对应写上数据库的名字，在后面将自己的数据库的用户名和密码因为补上。第二步就结束了。

3.获取执行sql语句的statement

4.执行sql语句的增删改查

在上面图片中，我们一般将sql单独拿出来，赋值给sql，方便操作。

5.如果是查询语句，就会有结果集返回，我们对其进行处理。

6.释放数据库的资源

按顺序依次关闭数据库的资源，防止资源的恶意占有。

主要接口或类

---DriverManger---

作用

a、注册驱动

b、获取与数据库的链接

改进注册驱动：

DriverManager.registerDriver(new com.mysql.jdbc.Driver());

缺点：严重依赖具体的驱动类；会导致驱动被注册2次。

替代方案：Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");

获取与数据库的链接

DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/ssm", "root", "hang");

---Connection---

我们知道所有和数据库之间的连接我们都是通过链接的方式进行的，如果我们想要对数据库进行操作，我们就要从连接的对象中获取可以执行数据库的statement对象，实现我们的操作。

---statement---

---PreparedStatement---

我们在这里，能用PreparedStatement就不要使用Statement，上面已经很明确了PreparedStatement的优点。

---ResultSet---

作用：

代表者查询语句的查询结果集

上面就是对java连接数据库的简单介绍，下篇文章我们就会对上述的代码进行优化，解决代码中的硬编码问题，以及代码的冗余问题，我们还引入连接池强化数据连接速率。

有帮助到大家的话，关注支持一下~

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上篇文章我们学到了如何安装数据库，下来我们学习数据库的一些基本的操作，其中也包括对表的操作。

数据库基本操作

show databases;通过此命令可以实现查看所有的数据 库名称，就像下图，这是默认的一些数据库

create database dbName ；通过此我们可以在数据库系统中创建一个叫reba的数据库

create database reba character set utf8 ;这条命令与上述命令类似，我们在上面的基础上加上了对数据库字符编码集的限制，能够保证我们的中文在系统中不会出错。

use dbName ；在use后面加入数据库的名字，也就是打开数据库。在下面创建表的时候必须先打开数据库，在进行建表操作。

select database();与show类似，同样是查看数据库，不同的是Select查看的当前所正在使用的数据库名称。

show create database reba ;这条命令是查看创建数据库reba的时候所使用的字符集。

drop database dbname；删除数据库的操作，

表

数据库中创建一个表，相当于在Java中新建一个User类，然后对其封装，List便是一张数据表。

List

1.数据类型

表中的字段数据类型有很多种，如下图，其实我们常用的有int和char，varchar这几种数据类型。

表字段数据类型

在这里有人会问char和varchar有什么区别？

char是一个定长的字符串，它的长度不会变化，而varchar在小于指定长度的情况下，它的长度会根据存储的长度而改变，是一个可变长度的字符串。

2.约束

俗话说的好，没有规矩不成方圆。通过这些约束我们可以实现对数据的规范，方便我们对数据的操作。

表结构操作

1-创建表

在java中我们这样来创建一张表

class User{

int age ;

String name ;}

类比数据库中，我们使用这样的方法，其实这也是一门语言

create table t_user2(

age int ,

name varchar(100) default ‘lisi’)

创建表的语法

表建好之后我们使用desc 表名 来查看表的信息

查看表的字符编码集就是表的创建语句 show create table 表名;

2-修改表结构

在修改表中我们使用关键字alter来对表进行操作，具体的内容如下。

修改表

通过这些命令，我们可修改表的列名，表的属性以及添加和删除一列的数据。但是，我们基本不用修改表的做这些命令，迫不得已额尽量别用。

3.删除表

删除表我们也是一般不用，其中的语法有：

drop table 表名;

TRUNCATE TABLE 表名

这两种方式前面的是有条件的删除，自动增加的主键不会初始化，而后者是直接全部删除，不可退回，速度快，相当于新建了一张表，这个表与之前的一模一样，而且自增的主键也会从头开始计算。

之前你可能遇到这样的情况，强迫症的你就得使用第二种方式

这就是对表的一些基本操作，当然我们这里并没有去写对表的数据进行操作。

下篇文章我们将会对数据坤单表和多表数据的操作做一个详细的说明，有什么一下下方留言！帮助到你的话，关注一下我哟~谢谢大家支持。

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大数据技术在近几年发展十分迅速，在互联网公司以及传统公司都得到了广泛的应用。传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库NoSQL则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展，NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题NoSQL一直伴随着大数据技术的发展，各种NoSQL层出不穷，应该如何学习及选择NoSQL？我们通过几个问题来让大家全面了解NoSql，以便更好的学习。

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一、大数据技术有哪些？它们和NoSQL的关系是什么？

大数据技术很多，占据主流地位的大数据技术有：Hadoop、Storm、Spark等，它们又是由很多更具体的技术所组成。比如组成Hadoop大数据平台的技术有：HDFS、YARN、MapReduce、Ambari、Avro、Cassandra、Chukwa、HBase、Hive、Mahout、Pig、Tez、ZooKeeper等。

大数据技术是对海量的结构化和非结构化的数据进行提取、管理、处理、分析、存储等的技术，所以大数据技术和NoSQL的关系是包含关系。NoSQL技术主要是面向结构化数据和非结构化数据进行存储和管理的技术。所以NoSQL只是大数据的一个方面，大数据技术中，涉及存储的还可以是关系数据库，以及分布式文件系统等。

二、NoSQL兴起的原因是什么？有哪些主要的类型？这些类型NoSQL的特点是什么？

主要是因为Web 2.0时代的到来，关系数据库越来越不能满足互联网应用的需求，导致了NoSQL的兴起。这些需求包括：

1）数据的高并发读写 2）数据的高可用性 3）海量数据存储 4）海量数据的实时分析

NoSQL的主要类型包括：

1）文档型数据库 特点：面向集合存储，模式自由，使用高效的二进制数据存储等。

2）键值存储数据库 特点：以键为索引的存储方式，访问速度极快。

3）图数据库 特点：以节点/关系/属性为基础存储数据，善于处理大量复杂、互连接、低结构化的数据。

4）列式数据库 特点：以列相关存储架构进行数据存储，适合于批量数据处理和即席查询。

5）内存数据库 特点：将数据放在内存中直接操作，数据处理速度比传统数据库的数据处理速度要快很多。

6）XML数据库 特点：高效存储XML数据，并支持XML内部查询语法。

三、每种NoSQL有什么代表性的开源系统？其主要适合什么样的场景？

1）文档型数据库

代表：MongoDB、CouchDB、CouchBase、MarkLogic、Clusterpoint

应用场景：适用于数据变化较少，执行预定义查询，进行数据统计的应用程序。适用于需要提供数据版本支持的应用程序。

2）键值存储数据库

代表：Dynamo、FoundationDB、MemcacheDB、Redis、Riak、Aerospike

应用场景：高读取、快速检索。

3）图数据库

代表：Neo4j、OrientDB、ArangoDB、MapGraph

应用场景：社会关系，公共交通网络，地图及网络拓谱。

4）列式数据库

代表：Cassandra、HBase、Accumulo、Druid、Vertica

应用场景：适合于批量数据处理和即席查询。

5）内存数据库

代表：Redis、Membase

应用场景：适用于数据变化快且数据库大小可遇见(适合内存容量)的应用程序。

四、如果需要自己构建一个NoSQL系统，主要需要考虑哪些核心问题？

首先确定适用的应用场景，功能大而全是不现实的。

其次根据应用场景确定存储方式。

选择存储引擎，是自行开发还是借用开源引擎。

再次是设计访问协议，一般是基于TCP基础上的自定义协议。

接着是开发管理系统，提供NoSQL数据库的基本管理功能。

再次是编写各种语言的驱动包。

最后是提供客户端GUI工具。

读完这篇文章，我相信大家对NoSQL应该有了一个全面的了解，NoSQL运用越来越普通，正在学习的小伙伴抓紧了，如果小伙伴想学习大数据技术，可以加下图片下面的交流群，群里有很多学习视频都可以下载，而且每天大数据架构师马士兵老师都会在群里分享大数据的技术。。

学习了Java的一些基础基础知识，今天我们学习到的是数据库的下载使用，比起单纯的读取本地文件，数据库可以更加快速的对数据进行操作。

Mysql数据库简介

数据库其实就是我们存储数据的一个仓库，它的本质是一个文件系统，我们将数据通过一定的格式存储起来，实现对数据的增加，删除，修改以及查询操作。

Mysql数据库是目前市面是开源的关系型数据库，它可以通过结构化语言SQL对数据库进行管理。

比起别的数据库，mysql数据库的占有内存系哦啊，运行的速度比较快，成本比较低，这样让一些小型的网站有了最好的选择，其中最重要的是开源。

数据库服务器安装

我们在网站上可以找到官方版和社区版2种版本的安装，一般我们会选择安装社区版的服务器，因为比起企业版的社区版是免费的呀~而企业版本是付费的，只有稳定的sql版本，付费也是会得到官方的技术支持。

在网站上下载到压缩包之后，开始下面步骤，我们这里选的是mysql-5.7.17-winx64.zip压缩包。

1.解压到mysql数据库压缩包d:data，这里主要尽量不要选太深的目录。

2.配置环境变量

MYSQL_HOME=d:/datapath=%MYSQL_HOME\bin;

文件路径都配置好之后，我们将Mysql添加到系统服务中并启动

3.以管理员身份运行cmd，切换目录到解压的文件夹下的bin

4，执行安装名mysqld install MySQL --defaults-file="D:\zhong\mysql-5.7.17-winx64\my-default.ini"

5 start mysql启动数据库

在这里我们可能会遇到sql服务器无法启动的情况

这时候我们的解决方法是

mysql --installmysql --initializenet start mysql

一般情况是正常的，但如果还是失败了，我们使用命令sc delete mysql，在进程中结束mysqld，删除原解压目录，在根目录下新建一个目录重新解压文件，再次执行上述步骤。

6.修改密码

mysql会在启动之后，初始化一个默认的密码，这个密码我们可以在安装目录下的data中 主机名.err这个文件中找到，如下图

数据库密码

登陆mysql -uroot -p，输入上面文件中的密码：lsix6)UhXhsJ，修改密码，执行：SET PASSWORD =PASSWORD('root');

上述就是对数据的简单安装程序，有帮助到大家话，关注一下呗~

感谢坚持关注的朋友~

世界很大，幸好有你~

欢迎在评论区留下你的问题或困惑，我将每天与你分享我的观点和心得。

聚焦最新科技咨讯，探寻未来智能领域，我是Mario女陶。