1?？梢暬治龃髷?shù)據(jù)分析的用戶有大數(shù)據(jù)分析師和普通用戶，但是他們對(duì)大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因?yàn)榭梢暬治隹梢猿尸F(xiàn)大。2.數(shù)據(jù)挖掘算法大數(shù)據(jù)分析的理論核心是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘算法可以根據(jù)數(shù)據(jù)類型和格式的不同更加科學(xué)。正是因?yàn)橛辛诉@些全世界統(tǒng)計(jì)學(xué)家公認(rèn)的統(tǒng)計(jì)方法(可以稱之為真理)，才能深入數(shù)據(jù)挖掘出公認(rèn)的價(jià)值。

數(shù)據(jù)庫(kù)是整個(gè)軟件應(yīng)用的基礎(chǔ)，也是軟件的起點(diǎn)設(shè)計(jì)。對(duì)質(zhì)變起著決定性的作用，一定要高度重視數(shù)據(jù)庫(kù) 設(shè)計(jì)，培養(yǎng)。那么我們?cè)诙啻蟪潭壬鲜钦_的呢？先說(shuō)一下數(shù)據(jù)庫(kù)-1/: 1的原理。數(shù)據(jù)庫(kù)-1/至少占用整個(gè)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)時(shí)間的40%以上數(shù)據(jù)庫(kù)是對(duì)需求的直觀反應(yīng)。多次與用戶溝通細(xì)化需求，將需求中的需求與數(shù)據(jù)庫(kù)-1/中的每次變更進(jìn)行整合。

嘗試用數(shù)據(jù)的關(guān)系拆分表格。如果它不再有用，您可以將其移動(dòng)到歷史表中。你需要找到關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，把關(guān)聯(lián)表拆分成幾個(gè)關(guān)聯(lián)表，這樣會(huì)減輕壓力。只需使用UUID作為主鍵。我不會(huì)談?wù)摻⒅麈I和索引。表設(shè)計(jì)可以通過(guò)拆分表的方式進(jìn)行垂直拆分:每個(gè)表都有相關(guān)的字段，并且可以關(guān)聯(lián)(比如訂單表，幾個(gè)按字段拆分的表都有一個(gè)訂單號(hào)字段)。表:我不知道你是什么。

好的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品不代表好的應(yīng)用系統(tǒng)。如果不能設(shè)計(jì) a合理數(shù)據(jù)庫(kù) model，不僅會(huì)增加客戶端和服務(wù)器程序的編程和維護(hù)難度，還會(huì)影響系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行的性能。測(cè)試和試運(yùn)行階段是由于數(shù)據(jù)小數(shù)量設(shè)計(jì)研究人員和測(cè)試人員往往只關(guān)注功能的實(shí)現(xiàn)，而很難注意到性能的弱點(diǎn)。只有在系統(tǒng)投入實(shí)際運(yùn)行一段時(shí)間后，才能發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的性能在下降。這個(gè)時(shí)候就要花費(fèi)更多的人力物力去考慮提升系統(tǒng)的性能，整個(gè)系統(tǒng)必然會(huì)形成一個(gè)打補(bǔ)丁的工程。筆者根據(jù)多年/ -1/和使用數(shù)據(jù)庫(kù)的經(jīng)驗(yàn)，提出以下設(shè)計(jì)指南，供同仁參考。不同的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品對(duì)命名對(duì)象有不同的要求。所以數(shù)據(jù)庫(kù)中命名各種對(duì)象的后臺(tái)程序的編碼要區(qū)分大小寫(xiě)，各種對(duì)象的命名長(zhǎng)度不能超過(guò)字符，這樣應(yīng)用系統(tǒng)才能適應(yīng)不同的-0。光標(biāo)警告光標(biāo)提供了一種逐行掃描特定集合的方法。一般使用游標(biāo)逐行遍歷數(shù)據(jù)根據(jù)不同的條件執(zhí)行不同的操作，特別是對(duì)于多表和大表定義的游標(biāo)(large 數(shù)據(jù) set)，很容易使程序進(jìn)入長(zhǎng)時(shí)間的等待。

未觸及的技術(shù)數(shù)據(jù)中心解決方案以組織價(jià)值鏈分析模型為理論指導(dǎo)，結(jié)合組織戰(zhàn)略規(guī)劃和面向?qū)ο蟮姆椒ㄕ?，?guī)劃和重建組織信息化戰(zhàn)略數(shù)據(jù)，建立基于數(shù)據(jù)的組織信息化標(biāo)準(zhǔn)，提供導(dǎo)向/。數(shù)據(jù) center解決方案采用當(dāng)前先進(jìn)的large 數(shù)據(jù)技術(shù)，基于Hadoop架構(gòu)，使用HDFS、Hive、Impala等large 數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)組件，以及公司自有的ETL工具等中間件產(chǎn)品，建立了組織內(nèi)部高性能、高效率的信息資源服務(wù)平臺(tái)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了組織內(nèi)部數(shù)億信息資源數(shù)據(jù)的秒級(jí)實(shí)時(shí)查詢、更新、調(diào)用和分析。