無論是在少得可憐的free 數(shù)據(jù) library空間還是大型電商網(wǎng)站的合理設計表格結構中，充分利用空間都是非常必要的，這就需要我們經常使用數(shù)據(jù) library系統(tǒng)數(shù)據(jù) I對類型有充分的了解。我將與你分享我的一點點經驗。按照我的分類方法，數(shù)字類型分為三類:整數(shù)、小數(shù)、數(shù)字。我說的數(shù)字范疇，是指小數(shù)和數(shù)值，是同一類型的。嚴格來說不是數(shù)字型，因為他們實際上是以字符串的形式保存數(shù)字的，他的值的每一位(包括小數(shù)點)都占一個字節(jié)/ -0/空格，因此，這種類型占用的空間很大，但其突出的優(yōu)點是小數(shù)位數(shù)在運算中是固定的，不會失真，所以更適合價格、金額等要求精度不高但精度非常高的字段。根據(jù)精度的不同，浮點數(shù)有兩種類型，即FLOAT(單精度)和DOUBLE(雙精度)。它們的優(yōu)點是精度浮點可以表示絕對值很小到大約e(后面有一個小數(shù)點)decimal，DOUBLE可以表示絕對值小到大約e(小數(shù)點后有一個零)的小數(shù)位。浮點型和雙精度型占用存儲 space，分別是字節(jié)和字節(jié)。如果需要使用精度要求不高的小數(shù)位，當然可以。

Big 數(shù)據(jù)三種時代存儲Architecture _數(shù)據(jù)分析師考試數(shù)據(jù)時代、移動互聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡、-政府、軍工、科研院所、航空航天、大型商業(yè)連鎖、醫(yī)療、金融、新媒體、廣電等領域的新興應用層出不窮。數(shù)據(jù)的價值日益凸顯，數(shù)據(jù)已經成為不可或缺的資產。

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù) center在性能、效率、投資收益、安全性等方面都遠遠不能滿足新興應用的需求。數(shù)據(jù)中心業(yè)務急需一個新的大型數(shù)據(jù)加工中心來支撐。新型大數(shù)據(jù)中心除了傳統(tǒng)的高可靠、高冗余、綠色節(jié)能外，還需要虛擬化、模塊化、彈性擴展、自動化等一系列特性，以滿足具有大數(shù)據(jù)特點的應用需求。這些前所未有的需求給存儲系統(tǒng)的架構和功能帶來了前所未有的變化。

目前存儲Massive數(shù)據(jù)的技術主要有NoSQL、分布式文件系統(tǒng)和傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù) library。隨著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的不斷發(fā)展，越來越多的數(shù)據(jù)產生，而這些數(shù)據(jù)是半結構化和非結構化的，數(shù)據(jù)很可能是不準確和多變的。這樣，傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫就無法充分發(fā)揮其優(yōu)勢。所以目前互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)傾向于使用NoSQL和分布式文件系統(tǒng)to存儲Massive數(shù)據(jù)。以下是一些常見的NoSQL和分布式文件系統(tǒng)。

HBase是ApacheHadoop的子項目，其理論基礎是Google論文Bigtable:結構化數(shù)據(jù)的AdistributedStorageSystem。HBase適用于存儲半結構化或非結構化數(shù)據(jù)，HBase的數(shù)據(jù)模型是一個稀疏的、分布式的、持久的多維映射。HBase也有行和列的概念，和RDBMS一樣，但是不同。