数据模型有哪三种(互联网如何海量存储数据)

数据模型有哪三种，互联网如何海量存储数据？

目前存储海量数据的技术主要包括NoSQL、分布式文件系统、和传统关系型数据库。随着互联网行业不断的发展，产生的数据量越来越多，并且这些数据的特点是半结构化和非结构化，数据很可能是不精确的，易变的。这样传统关系型数据库就无法发挥它的优势。因此，目前互联网行业偏向于使用NoSQL和分布式文件系统来存储海量数据。

下面介绍下常用的NoSQL和分布式文件系统。

NoSQL

互联网行业常用的NoSQL有：HBase、MongoDB、Couchbase、LevelDB。

HBase是Apache Hadoop的子项目,理论依据为Google论文 Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data开发的。HBase适合存储半结构化或非结构化的数据。HBase的数据模型是稀疏的、分布式的、持久稳固的多维map。HBase也有行和列的概念，这是与RDBMS相同的地方，但却又不同。HBase底层采用HDFS作为文件系统，具有高可靠性、高性能。

MongoDB是一种支持高性能数据存储的开源文档型数据库。支持嵌入式数据模型以减少对数据库系统的I/O、利用索引实现快速查询，并且嵌入式文档和集合也支持索引，它复制能力被称作复制集（replica set），提供了自动的故障迁移和数据冗余。MongoDB的分片策略将数据分布在服务器集群上。

Couchbase这种NoSQL有三个重要的组件：Couchbase服务器、Couchbase Gateway、Couchbase Lite。Couchbase服务器，支持横向扩展，面向文档的数据库，支持键值操作，类似于SQL查询和内置的全文搜索;Couchbase Gateway提供了用于RESTful和流式访问数据的应用层API。Couchbase Lite是一款面向移动设备和“边缘”系统的嵌入式数据库。Couchbase支持千万级海量数据存储

分布式文件系统

如果针对单个大文件，譬如超过100MB的文件，使用NoSQL存储就不适当了。使用分布式文件系统的优势在于，分布式文件系统隔离底层数据存储和分布的细节，展示给用户的是一个统一的逻辑视图。常用的分布式文件系统有Google File System、HDFS、MooseFS、Ceph、GlusterFS、Lustre等。

数据模型？

数据模型（Data Model）是; 数据特征的抽象，是数据库管理的教学形式框架。数据库系统中用以提供信息表示和操作手段的形式构架。数据模型包括数据库数据的结构部分、数据库数据的操作部分和数据库数据的约束条件。

1）数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础，数据操作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。

2）数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。

3）数据约束：数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。 优点： 存取方便且速度快 结构清晰，容易理解 数据修改和数据库扩展容易实现 检索关键属性十分方便 缺陷： 结构呆板，缺乏灵活性 同一属性数据要存储多次，数据冗余大（如公共边） 不适合于拓扑空间数据的组织 网状模型用连接指令或指针来确定数据间的显式连接关系，是具有多对多类型的数据组织方式 优点： 能明确而方便地表示数据间的复杂关系 数据冗余小 缺陷： 网状结构的复杂，增加了用户查询和定位的困难。 需要存储数据间联系的指针，使得数据量增大 数据的修改不方便（指针必须修改） 关系数据库模型是以记录组或数据表的形式组织数据，以便于利用各种地理实体与属性之间的关系进行存储和变换，不分层也无指针，是建立空间数据和属性数据之间关系的一种非常有效的数据组织方法 优点： 结构特别灵活，满足所有布尔逻辑运算和数学运算规则形成的查询要求 能搜索、组合和比较不同类型的数据 增加和删除数据非常方便 缺陷： 数据库大时，查找满足特定关系的数据费时 对空间关系无法满足

怎么学好数据结构？

最近在学习数据结构，虽然大学的时候，每个老师都说数据结构很重要。包括对我们找工作、代码的逻辑性都起决定性作用。但最后还是没有多少人学好了数据结构，包括我。所以代价就是，工作的时候又得抽时间重新来一遍。

入门学习数据结构时应主要是这两个过程：

选择一本合适的书。（初学者应从C语言实现开始学习）编程实现和应用。（不断的刷题、看课程、同时做实验）

1.阅读书籍

一定要看书，一定要看书。数据结构和语言不一样，他不是锻炼我们编程能力，更多时候考察的是我们逻辑问题，也就是一种优化。

若果是纯小白的话：建议去图书馆借一本大学的比较薄一些的教材《数据结构》，然后建议尽量快的往后学习。如果一个知识点实在不懂，就可以跳过，学习到后面与前面知识点联系起来，说不定你会觉得很简单。

如果本来就有基础的话，就可以选择另一本比较经典的教材。这本书里面使用的代码,不是所谓的伪代码,而是正经可以运行的C代码,所以新人如果能照着做一遍下来,收获应该不小。

2.在线视频

数据结构有些问题是比较抽象的问题，所以当我们遇到不懂的部分的时候，如果有视频通过动态的讲解，能更好的帮助我们理解一个知识点。其次，现在网络课程非常发达，其实网上的数据结构的课程也已经足够我们理解、学习和分析了。

这里我放几个关于数据结构的课程：

(1) 小甲鱼(https://www.bilibili.com/video/av2975983?from=search&seid=5449026242951100793)

（2）严蔚敏数据结构视频教程（https://www.bilibili.com/video/av6239731?from=search&seid=5449026242951100793）

（3）中国大学MOOC

每个学期都会定期开课，但是开课的时间不固定，并且有期限。所以一旦跟了哪个老师，就一定要坚持下来，慢慢学完。

3.实现与应用

每学习完一个部分，都要尝试着不看书，写出来。这样子学过的东西才能真正变成自己的东西。这里我推荐一个实验课程，实验不多，但也能锻炼我们的动手能力。

实验楼数据结构实验（https://www.shiyanlou.com/courses/20）

记录原始数据有什么要求？

数据库是依照某种数据模型组织起来并存放二级存储器中的数据集合。这种数据集合具有如下特点：尽可能不重复，以最优方式为某个特定组织的多种应用服务，其数据结构独立于使用它的应用程序，对数据的增、删、改和检索由统一软件进行管理和控制。从发展的历史看，数据库是数据管理的高级阶段，它是由文件管理系统发展起来的。

数据库的基本结构分三个层次，反映了观察数据库的三种不同角度。

(1)物理数据层。它是数据库的最内层，是物理存贮设备上实际存储的数据的集合。这些数据是原始数据，是用户加工的对象，由内部模式描述的指令操作处理的位串、字符和字组成。

(2)概念数据层。它是数据库的中间一层，是数据库的整体逻辑表示。指出了每个数据的逻辑定义及数据间的逻辑联系，是存贮记录的集合。它所涉及的是数据库所有对象的逻辑关系，而不是它们的物理情况，是数据库管理员概念下的数据

数据分析有哪些工具？

说到数据分析，其实很多人都用过excel做过简单的数据分析，也都知道用excel来做数据分析还是有一定缺陷，一是分析类型不够丰富，二是数据量过多时excel不给力，三是图表的制作比较复杂。

那有没有更专业的可视化工具呢？

今天给大家推荐一款很有意思可很好用的数据分析工具：DataFocus。

DataFocus是一款集齐数据仓库，数据分析，数据可视化，报表系统于一身的“神器”。它的实现方式与众不同，有自己的特色，不随大众，你肯定见过很多工具都是通过拖拽来实现的，也有通过程序代码、SQL语句来实现的，但是你肯定没有见过无需任何代码、通过自然语言搜索来实现的，没错，就是跟谷歌搜索一样的搜索方式。除此之外这也是国内首个利用搜索来进行可视化分析的数据分析工具。

听到这里是不是觉得很好奇，搜索式到底是怎么样的？

创新的搜索式分析到底是什么？

别急，下面就给你展示。

搜索框内输入关键语句，系统即时返回结果，并智能适配图表，什么样的数据，最合适什么样的图表，系统会告诉你。

因为DataFocus智能搜索，并且适配图表，无需你再做其他复杂的配置，也不要任何的代码、SQL语句等等，系统全部会在后台自动处理好，而你只需要等待结果就行，简而言之，就是操作非常简单，过程非常智能，结果非常完美。

有人就会问了，那如果想要的报表很复杂呢，也能搜索出结果吗？

报表复杂，很大原因是输入的内容多了，限制条件多了，其实操作也是一样。

例如现在有一份销售数据，在同一个图表中，我既想显示销售数量的增长率，又想显示销售额的增长率，还想显示原始销售额和销售数量，那DataFocus可以实现吗？

当然可以，而且一次搜索就可以得到结果。

DataFocus其性价比高，制作简单，图表丰富且美观。支持各种本地数据文件或连接数据库，还有可以满足即席分析的直连数据功能，无论是导入数据还是数据处理都简单方便易操作且功能全面。除此之外，DataFocus不需要那么多的额外配置，也不需要任何代码，分分钟就能完成一个好看的可视化数据分析报告。

那么如何制作呢？

首先必须要了解DataFocus，只有熟悉了工具，才能更好地运用工具。DataFocus拥有30多种图表样式，分基础图形和高级图形，基本涵盖市场对图表的所有需求。

不同图表还可以自定义配置，比如主题、字体、样式等；

DataFocus还完美匹配移动端，随时随地都可以查看大屏，其有一个很大的特点也是它的优势之一，DataFocus制作图表采用搜索的方式，而不是传统的拖拽方式，制作方式的改变，大大地降低了可视化的难度以及复杂程度，提高了制图效率。

其次，了解DataFocus如何使用。

1、搜索出图，搜索想要可视化展示的数据，系统智能适配图表；

2、图表保存，加入大屏；

3、数据看板（可视化大屏）自定义配置，看板展示；

怎么样，这个是不是十分方便？有需要的可以get起来了~

如果希望了解自助敏捷数据分析、数字大屏或者BI解决方案，请移步DataFocus官网，我们诚挚地欢迎您的咨询来访。