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大數據時代下數據存儲的技巧
2016-07-17
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大數據時代下數據存儲的技巧

大數據時代來臨，數據量不斷的增長，對于海量的數據信息，要怎么處理，原有的數據庫已經不能滿足現有的數據量的需要，數據存儲技術又要進行什么樣的改良來滿足大數據的要求，新的數據庫在性能上、伸縮性上上會更加強大。



傳統的數據庫會在數據的類型和數據模式上做好提前的構造，新的數據存儲技術會更加的靈活，當新的數據增加的時候，不同的數據可以存放在一起，這個存儲技術對于處理非結構化數據來說，就會很有幫助，因為非結構化的數據不適用已經編制好的模型以及類型，對于靈活性的要求會更大。


在新的數據時代下，怎么進行大數據的處理，也要結合不同的因素進行考慮，對于傳統的關系型的數據庫，新的數據庫在橫向擴展上要求更高，隨著移動互聯網技術的發展，應用程序的成為數據存儲需要考慮的重要因素之一，為這些移動客戶端提供數據服務，也是新的數據存儲技術的發展方向之一。


對于兩種結構不同的數據的考慮，不管是結構化數據還是非結構化數據，在擴充數據庫性能的同時，對數據的維護也是很重要的，在傳統技術往新技術更新的時候，在維護基本的關系型數據庫性能的同時，也要擴展處理非結構數據的能力，大數據技術以及工具的發展，建立起結合兩個優點的數據庫也是系統建設的一部分。


對于新的數據儲存的需要，對數據需要推翻重新再來還是直接在原來的架構上進行改進，除了這兩個方法之外，企業還可以有另外一個選擇，推翻原來的數據庫架構，然后新增一個頂層設計來實現數據庫的組合。這個方法也可以幫助數據分析師可以更好的專注在業務分析上，不用擔心數據在進行轉移的過程中可能會出現丟失的問題，數據轉移畢竟是一個復雜的過程，數據量之大，讓技術操作人員可能有一定的風險。并且數據轉移過程還是要有一點操作的時間，對于數據的使用過程也會有一定的影響。



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