數(shù)據(jù) library未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)可以總結(jié)為:1。產(chǎn)品架構(gòu)及技術(shù)創(chuàng)新:云原生 分布式(靈活高可用)。在架構(gòu)上，分布式共享存儲(chǔ)和存儲(chǔ)計(jì)算分離，cloud native架構(gòu) shared nothing分布式架構(gòu)，滿足了靈活性、高可用和橫向擴(kuò)展的能力。2.數(shù)據(jù)挑戰(zhàn):多模態(tài)、結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(多源異構(gòu)數(shù)據(jù))。結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如何整合異構(gòu)處理，比如數(shù)據(jù) Lake的概念，ADB利用向量處理引擎將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)變成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，高維向量，多源異構(gòu)。

如何分析計(jì)算海量數(shù)據(jù)在線支持實(shí)時(shí)在線交互分析需要并行處理(DSP模型，MPP模型等。)來(lái)優(yōu)化并行調(diào)度計(jì)算。4.系統(tǒng)容量提升:智能 安全(使用方便可靠，操作維護(hù)簡(jiǎn)單)。比如如何在管控平臺(tái)層面做好數(shù)據(jù)的智能調(diào)度、監(jiān)控和自動(dòng)修復(fù)，如何做好數(shù)據(jù)的安全處理、隱私保護(hù)和加密處理，使得整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的使用更加方便可靠，易于操作維護(hù)。

large 數(shù)據(jù)是指在一定時(shí)間范圍內(nèi)，常規(guī)軟件工具無(wú)法捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)的集合。它是一種海量、高增長(zhǎng)、多元化的信息資產(chǎn)，需要一種新的處理模式來(lái)?yè)碛懈鼜?qiáng)的決策力、洞察力和發(fā)現(xiàn)力以及流程優(yōu)化能力?！按?1”技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于專業(yè)地處理這些有意義的數(shù)據(jù)信息。換句話說(shuō)，如果把Da 數(shù)據(jù)比作一個(gè)行業(yè)，那么這個(gè)行業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵就在于提高數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過(guò)“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。

大型數(shù)據(jù)無(wú)法由單臺(tái)計(jì)算機(jī)處理，必須分布式架構(gòu)。其特點(diǎn)在于海量數(shù)據(jù)的分布式挖掘。但是，它必須依賴于云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云存儲(chǔ)和虛擬化技術(shù)。擴(kuò)展資料:Big 數(shù)據(jù)只是現(xiàn)階段互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的一種表征或特征。沒(méi)有必要將其神話或保持敬畏。在以云計(jì)算為代表的技術(shù)革新的背景下，這些原本看起來(lái)很難收集和使用的數(shù)據(jù)開(kāi)始被輕松使用。通過(guò)各行各業(yè)的不斷創(chuàng)新，Big 數(shù)據(jù)開(kāi)始被使用。

如何選擇數(shù)據(jù) Library一般來(lái)說(shuō)，生產(chǎn)環(huán)境下數(shù)據(jù)分析的查詢不會(huì)直接從數(shù)據(jù) library中讀取，這樣一方面會(huì)影響聯(lián)機(jī)性能，另一方面也會(huì)影響OLTP的表結(jié)構(gòu)。如何選擇合適的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)分析？本文從四個(gè)方面進(jìn)行了闡述，以引起更多的關(guān)注。1.客戶分析的是什么樣的數(shù)據(jù)2？3.客戶工程師團(tuán)隊(duì)的技術(shù)背景和運(yùn)維能力。4.客戶分析的數(shù)據(jù)-1/1的預(yù)期響應(yīng)時(shí)間是什么樣的？

有多少用戶需要分析數(shù)據(jù)客戶分析的數(shù)量數(shù)據(jù)數(shù)量越大，越應(yīng)該考慮非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。上圖展示了選擇合適的數(shù)據(jù)庫(kù)的思路，不同的數(shù)據(jù)庫(kù)處理數(shù)據(jù)有不同的能力。如果打算1T以下處理數(shù)據(jù)的話，可以用Postgres或者M(jìn)ySQL，但是如果把數(shù)據(jù)的量提高到5T以上，就需要在可伸縮性上做一些努力。