如果需要修改数据表的结构就会十分困难。而NoSQL数据库由于面对的是大量非结构化的数据的存储，它采用的是动态结构，对于数据类型和结构的改变非常的适应，可以根据数据存储的需要灵活的改变数据库的结构。[]数据库存储规范关系型数据库为了避免重复、规范化数据以及充分利用好存储空间，把数据按照小关系表的形式进行存储，这样数据管理的就可以变得很清晰、一目了然，当然这主要是一张数据表的情况。如果是多张表情况就不一样了，由于数据涉及到多张数据表，数据表之间存在着复杂的关系，随着数据表数量的增加，数据管理会越来越复杂。而NoSQL数据库的数据存储方式是用平面数据集的方式集中存放，虽然会存在数据被重复存储，从而造成存储空间被浪费的问题（从当前的计算机硬件的发展来看，这样的存储空间浪费的问题微不足道）。但是由于基本上单个数据库都是采用单独存放的形式，很少采用分割存放的方式，所以这样数据往往能存成一个整体，这对于数据的读写提供了极大的方便。[]数据库扩展方式当前社会和科学飞速发展，要支持日益增长的数据库存储需求当然要求数据库有良好的扩展性能，并且要求数据库支持更多数据并发量。信息与数据既有联系，又有区别。成都购物中心数据洞察
由于近50%的企业正在向云迁移，数据可用和保护已成为当前企业为关切的问题。数据已成为企业的命脉，而停机将给任何规模的企业带来灭顶之灾。由于可能无法访问数据，企业希望通过多云获得便携性、安全性和加密能力等优势，从而保持敏捷性。今年上半年，全球发生了失去数据访问权的网络安全事件。据估计，“WannaCry”勒索软件在前4天就造成了10亿美元的损失。到2017年末，全球恶意软件预计造成的损失将超过50亿美元。这一损失十分惊人，但不要误以为只有经济损失。业务中断、不可挽回的品牌声誉损失、失去客户信任等都会给没有准备的企业留下痛苦的回忆，甚至会使大型企业崩溃。不要天真地以为这种事情只会发生在他们的身上。此类威胁就像是给任何环境的数据安全敲响了警钟，包括位于云上或本地的数据。如果您能够在任何地点访问您的数据，那么这种可用性本身就是一种安全。我们了解客户从敏捷性到安全性的各种关切。如果您使用Commvault数据管理平台V11ServicePack8，的服务包中所包含的增强功能能够应对目前企业在云方面所面临的重要的挑战。此外，的服务包还作出了若干改进。新津区大数据解决方案大数据提供了一种人类认识复杂系统的新思维和新手段。
只不过当时由于数据处理能力有限，所以大数据一直没有被提起来，直到2005年，Hadoop项目诞生，从技术层面上搭建了一个使对结构化和复杂数据快速、可靠分析变为现实的平台。从这个时候开始，“大数据”才逐步成为互联网信息技术行业的高频词汇，为人们所熟知。从这个上，我们可以看出，技术的发展不仅在改变人们的生活，其本身也在推进着更高级的技术的诞生。话说回来，“大数据”是不是只是一种规模大的数据就够了呢，显然不是的，还必须具备4V的特征。先说说海量的数据规模，前面说到处理PB/EB/ZB级的数据量，正是大数据优势所在，处理数据量的PB化，以前是不可能的事情，但在大数据时代，将会是一个常态，这是一个什么概念呢，一部高清电影约4g,一个PB=1024*1024g，大数据瞬时处理1PB的数据量，就相当于瞬时处理26万部的高清电影的量。其次，说到“快速的数据流传”，怎么说呢，所有数据都有时效的，商业业务决策也是有时效的，如果不快速处理，得到结果来，那么就很可能会失去商机，所以，我们也在一直强调利用大数据做实时分析。再次，“多样的数据类型”又是什么呢，在大数据走进大众之前，传统的数据处理工具，往往处理的是标准的结构化的数据。
也就是存在我们的数据库表格中的数据。针对非结构化的数据，比如文本、语音、视频、图像等等，这是大数据要经常面对的事情。，“价值密度低”，这个概念有点抽象，怎么去理解呢，大数据是一个海量的数据，在大海中捞针，这针就是我们的宝藏。但我们把这个针经过一系列的分析处理确定是在某一平方米的水域，那么这个密度就会高很多了，在这一块区域去捞针就容易获得成功多了。以上，就是我对什么是大数据的通俗理解。第二部分：大数据平台（注：本文根据小讲“企业大数据战略及价值变现”中的“大数据平台”章节的分享整理而成）大数据有非常大的价值，不管是从帮助企业创造营收还是从提高效率、节省企业成本角度。大数据要是做好了，将会是一个企业增长的发动机，推动业务突飞猛进的发展。要实现大数据的价值，真正让大数据为企业创造贡献，首先必须要积累有大数据，把日常的业务和用户行为数据收集起来。有些数据是可再生资源，但更多的数据是不可再生资源，这就需要我们搭建一个平台负责数据的采集、规整、运算、存储、应用、展现等，有了这样一个大数据平台，我们才能做好数据的积累，从小数据到大数据，数据是企业的资产，好的数据是企业的质量资产。数据是所有能输入计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称。
大数据开启了一个大规模生产、分享和应用数据的时代，它给技术和商业带来了巨大的变化。麦肯锡研究表明，在医疗、零售和制造业领域，大数据每年可以提高劳动生产率。大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。大数据关键技术大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。然而调查显示，未被使用的信息比例高达，很大程度都是由于高价值的信息无法获取采集。如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一。因此在大数据时代背景下，如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一，数据采集才是大数据产业的基石。那么什么是大数据采集技术呢？什么是数据采集？▷数据采集(DAQ)：又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。数据分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其分为线上行为数据与内容数据两大类。数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据。新都区政商数据海
数据在计算机科学中，数据的定义是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称。成都购物中心数据洞察
禁用默认超级管理员账户或者为超级管理员账户设置复杂密码；为应用程序分别分配账户进行访问；设置用户登录时间及登录失败次数限制，防止用户密码。分配用户访问权限时，坚持小权限分配原则，并限制用户只能访问特定数据库，不能同时访问其他数据库。修改数据库默认访问端口，使用防火墙屏蔽掉对外开放的其他端口，禁止一切外部的端口探测行为。对数据库内存储的重要数据、敏感数据进行加密存储，防止数据库备份或数据文件被盗而造成数据泄露。设置好数据库的备份策略，保证数据库被破坏后能迅速恢复。[]（）对数据库内的系统存储过程进行合理管理，禁用掉不必要的存储过程，防止利用存储过程进行数据库探测与攻击。[]（）启用数据库审核功能，对数据库进行的事件跟踪和日志记录。[]数据库类型编辑数据库关系数据库关系型数据库，存储的格式可以直观地反映实体间的关系。关系型数据库和常见的表格比较相似，关系型数据库中表与表之间是有很多复杂的关联关系的。常见的关系型数据库有Mysql，SqlServer等。在轻量或者小型的应用中。使用不同的关系型数据库对系统的性能影响不大，但是在构建大型应用时，则需要根据应用的业务需求和性能需求。选择合适的关系型数据库。成都购物中心数据洞察
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