nosql數據庫是什么 具有代表性以key-value的形式存儲的

什么是NoSQL

創新互聯建站是一家專業提供通江企業網站建設,專注與成都網站制作、成都網站建設、外貿營銷網站建設、H5開發、小程序制作等業務。10年已為通江眾多企業、政府機構等服務。創新互聯專業的建站公司優惠進行中。

大家有沒有聽說過“NoSQL”呢?近年，這個詞極受關注。看到“NoSQL”這個詞，大家可能會誤以為是“No!SQL”的縮寫，并深感憤怒：“SQL怎么會沒有必要了呢?”但實際上，它是“Not Only SQL”的縮寫。它的意義是：適用關系型數據庫的時候就使用關系型數據庫，不適用的時候也沒有必要非使用關系型數據庫不可，可以考慮使用更加合適的數據存儲。

為彌補關系型數據庫的不足，各種各樣的NoSQL數據庫應運而生。

為了更好地了解本書所介紹的NoSQL數據庫，對關系型數據庫的理解是必不可少的。那么，就讓我們先來看一看關系型數據庫的歷史、分類和特征吧。

關系型數據庫簡史

1969年，埃德加?6?1弗蘭克?6?1科德(Edgar Frank Codd)發表了劃時代的論文，首次提出了關系數據模型的概念。但可惜的是，刊登論文的《IBM Research Report》只是IBM公司的內部刊物，因此論文反響平平。1970年，他再次在刊物《Communication of the ACM》上發表了題為“A Relational Model of Data for Large Shared Data banks”(大型共享數據庫的關系模型)的論文，終于引起了大家的關注。

科德所提出的關系數據模型的概念成為了現今關系型數據庫的基礎。當時的關系型數據庫由于硬件性能低劣、處理速度過慢而遲遲沒有得到實際應用。但之后隨著硬件性能的提升，加之使用簡單、性能優越等優點，關系型數據庫得到了廣泛的應用。

通用性及高性能

雖然本書是講解NoSQL數據庫的，但有一個重要的大前提，請大家一定不要誤解。這個大前提就是“關系型數據庫的性能絕對不低，它具有非常好的通用性和非常高的性能”。毫無疑問，對于絕大多數的應用來說它都是最有效的解決方案。

突出的優勢

關系型數據庫作為應用廣泛的通用型數據庫，它的突出優勢主要有以下幾點:

保持數據的一致性(事務處理)

由于以標準化為前提，數據更新的開銷很小(相同的字段基本上都只有一處)

可以進行JOIN等復雜查詢

存在很多實際成果和專業技術信息(成熟的技術)

這其中，能夠保持數據的一致性是關系型數據庫的最大優勢。在需要嚴格保證數據一致性和處理完整性的情況下，用關系型數據庫是肯定沒有錯的。但是有些情況不需要JOIN，對上述關系型數據庫的優點也沒有什么特別需要，這時似乎也就沒有必要拘泥于關系型數據庫了。

關系型數據庫的不足

不擅長的處理

就像之前提到的那樣，關系型數據庫的性能非常高。但是它畢竟是一個通用型的數據庫，并不能完全適應所有的用途。具體來說它并不擅長以下處理：

大量數據的寫入處理

為有數據更新的表做索引或表結構(schema)變更

字段不固定時應用

對簡單查詢需要快速返回結果的處理

。。。。。。

NoSQL數據庫

為了彌補關系型數據庫的不足(特別是最近幾年)，NoSQL數據庫出現了。關系型數據庫應用廣泛，能進行事務處理和JOIN等復雜處理。相對地，NoSQL數據庫只應用在特定領域，基本上不進行復雜的處理，但它恰恰彌補了之前所列舉的關系型數據庫的不足之處。

易于數據的分散

如前所述，關系型數據庫并不擅長大量數據的寫入處理。原本關系型數據庫就是以JOIN為前提的，就是說，各個數據之間存在關聯是關系型數據庫得名的主要原因。為了進行JOIN處理，關系型數據庫不得不把數據存儲在同一個服務器內，這不利于數據的分散。相反，NoSQL數據庫原本就不支持JOIN處理，各個數據都是獨立設計的，很容易把數據分散到多個服務器上。由于數據被分散到了多個服務器上，減少了每個服務器上的數據量，即使要進行大量數據的寫入操作，處理起來也更加容易。同理，數據的讀入操作當然也同樣容易。

提升性能和增大規模

下面說一點題外話，如果想要使服務器能夠輕松地處理更大量的數據，那么只有兩個選擇：一是提升性能，二是增大規模。下面我們來整理一下這兩者的不同。

首先，提升性能指的就是通過提升現行服務器自身的性能來提高處理能力。這是非常簡單的方法，程序方面也不需要進行變更，但需要一些費用。若要購買性能翻倍的服務器，需要花費的資金往往不只是原來的2倍，可能需要多達5到10倍。這種方法雖然簡單，但是成本較高。

另一方面，增大規模指的是使用多臺廉價的服務器來提高處理能力。它需要對程序進行變更，但由于使用廉價的服務器，可以控制成本。另外，以后只要依葫蘆畫瓢增加廉價服務器的數量就可以了。

不對大量數據進行處理的話就沒有使用的必要嗎？

NoSQL數據庫基本上來說為了“使大量數據的寫入處理更加容易(讓增加服務器數量更容易)”而設計的。但如果不是對大量數據進行操作的話，NoSQL數據庫的應用就沒有意義嗎?

答案是否定的。的確，它在處理大量數據方面很有優勢。但實際上NoSQL數據庫還有各種各樣的特點，如果能夠恰當地利用這些特點將會是非常有幫助。具體的例子將會在第2章和第3章進行介紹，這些用途將會讓你感受到利用NoSQL的好處。

希望順暢地對數據進行緩存(Cache)處理

希望對數組類型的數據進行高速處理

希望進行全部保存

多樣的NoSQL數據庫

NoSQL數據庫存在著“key-value存儲”、“文檔型數據庫”、“列存儲數據庫”等各種各樣的種類，每種數據庫又包含各自的特點。下一節讓我們一起來了解一下NoSQL數據庫的種類和特點。

NoSQL數據庫是什么

NoSQL說起來簡單，但實際上到底有多少種呢?我在提筆的時候，到NoSQL的官方網站上確認了一下，竟然已經有122種了。另外官方網站上也介紹了本書沒有涉及到的圖形數據庫和對象數據庫等各個類別。不知不覺間，原來已經出現了這么多的NoSQL數據庫啊。

本節將為大家介紹具有代表性的NoSQL數據庫。

key-value存儲

這是最常見的NoSQL數據庫，它的數據是以key-value的形式存儲的。雖然它的處理速度非常快，但是基本上只能通過key的完全一致查詢獲取數據。根據數據的保存方式可以分為臨時性、永久性和兩者兼具三種。

臨時性

memcached屬于這種類型。所謂臨時性就是 “數據有可能丟失”的意思。memcached把所有數據都保存在內存中，這樣保存和讀取的速度非常快，但是當memcached停止的時候，數據就不存在了。由于數據保存在內存中，所以無法操作超出內存容量的數據(舊數據會丟失)。

在內存中保存數據

可以進行非常快速的保存和讀取處理

數據有可能丟失

永久性

Tokyo Tyrant、Flare、ROMA等屬于這種類型。和臨時性相反，所謂永久性就是“數據不會丟失”的意思。這里的key-value存儲不像memcached那樣在內存中保存數據，而是把數據保存在硬盤上。與memcached在內存中處理數據比起來，由于必然要發生對硬盤的IO操作，所以性能上還是有差距的。但數據不會丟失是它最大的優勢。

在硬盤上保存數據

可以進行非常快速的保存和讀取處理(但無法與memcached相比)

數據不會丟失

兩者兼具

Redis屬于這種類型。Redis有些特殊，臨時性和永久性兼具，且集合了臨時性key-value存儲和永久性key-value存儲的優點。Redis首先把數據保存到內存中，在滿足特定條件(默認是15分鐘一次以上，5分鐘內10個以上，1分鐘內10000個以上的key發生變更)的時候將數據寫入到硬盤中。這樣既確保了內存中數據的處理速度，又可以通過寫入硬盤來保證數據的永久性。這種類型的數據庫特別適合于處理數組類型的數據。

同時在內存和硬盤上保存數據

可以進行非常快速的保存和讀取處理

保存在硬盤上的數據不會消失(可以恢復)

適合于處理數組類型的數據

面向文檔的數據庫

MongoDB、CouchDB屬于這種類型。它們屬于NoSQL數據庫，但與key-value存儲相異。

不定義表結構

面向文檔的數據庫具有以下特征：即使不定義表結構，也可以像定義了表結構一樣使用。關系型數據庫在變更表結構時比較費事，而且為了保持一致性還需修改程序。然而NoSQL數據庫則可省去這些麻煩(通常程序都是正確的)，確實是方便快捷。

可以使用復雜的查詢條件

跟key-value存儲不同的是，面向文檔的數據庫可以通過復雜的查詢條件來獲取數據。雖然不具備事務處理和JOIN這些關系型數據庫所具有的處理能力，但除此以外的其他處理基本上都能實現。這是非常容易使用的NoSQL數據庫。

不需要定義表結構

可以利用復雜的查詢條件

面向列的數據庫

Cassandra、Hbase、HyperTable屬于這種類型。由于近年來數據量出現爆發性增長，這種類型的NoSQL數據庫尤其引人注目。

面向行的數據庫和面向列的數據庫

普通的關系型數據庫都是以行為單位來存儲數據的，擅長進行以行為單位的讀入處理，比如特定條件數據的獲取。因此，關系型數據庫也被稱為面向行的數據庫。相反，面向列的數據庫是以列為單位來存儲數據的，擅長以列為單位讀入數據。

高擴展性

面向列的數據庫具有高擴展性，即使數據增加也不會降低相應的處理速度(特別是寫入速度)，所以它主要應用于需要處理大量數據的情況。另外，利用面向列的數據庫的優勢，把它作為批處理程序的存儲器來對大量數據進行更新也是非常有用的。但由于面向列的數據庫跟現行數據庫存儲的思維方式有很大不同，應用起來十分困難。

高擴展性(特別是寫入處理)

應用十分困難

最近，像Twitter和Facebook這樣需要對大量數據進行更新和查詢的網絡服務不斷增加，面向列的數據庫的優勢對其中一些服務是非常有用的，但是由于這與本書所要介紹的內容關系不大，就不進行詳細介紹了。

總結：

NoSQL并不是No-SQL，而是指Not Only SQL。

NoSQL的出現是為了彌補SQL數據庫因為事務等機制帶來的對海量數據、高并發請求的處理的性能上的欠缺。

NoSQL不是為了替代SQL而出現的，它是一種替補方案，而不是解決方案的首選。

絕大多數的NoSQL產品都是基于大內存和高性能隨機讀寫的（比如具有更高性能的固態硬盤陣列），一般的小型企業在選擇NoSQL時一定要慎重！不要為了NoSQL而NoSQL，可能會導致花了冤枉錢又耽擱了項目進程。

NoSQL不是萬能的，但在大型項目中，你往往需要它！

國內五大論文數據庫?

國內五大論文數據庫如下：

一、中國知網提供的《中國學術期刊（光盤版）》

也稱中國期刊全文數據庫由清華同方股份有限公司出版。

收錄1994年以來國內6 600種期刊，包括了學術期刊于非學術期刊，涵蓋理工、農業、醫藥衛生、文史哲、政治軍事與法律、教育與社會科學綜合、電子技術與信息科學、經濟與管理。

收錄的學術期刊同時作為“中國學術期刊綜合評價數據庫統計源期刊”。

但是收錄的期刊不很全面，一些重要期刊未能收錄。

二、中國生物醫學文獻數據庫（CBMDISC)

數據庫是中國醫學科學院信息研究所開發研制，收錄了自1978年以來1 600余種中國生物醫學期刊。

范圍涉及基礎醫學、臨床醫學、預防醫學、藥學、中醫學及中藥學等生物醫學的各個領域。

三、中文生物醫學期刊數據庫（CMCC)

由中國人民解放軍醫學圖書館數據庫研究部研制開發。

收錄了1994年以來國內正式出版發行的生物醫學期刊和一些自辦發行的生物醫學刊物1 000余種的文獻題錄和文摘。

涉及的主要學科領域有：基礎醫學、臨床醫學、預防醫學、藥學、醫學生物學、中醫學、中藥學、醫院管理及醫學信息等生物醫學的各個領域。

并具有成果查新功能醫學全在線

四、萬方數據資源系統（China Info)

由中國科技信息研究所，萬方數據股份有限公司研制。

該數據庫收錄的期刊學科范圍廣，包括了學術期刊于非學術期刊，提供約2 000種的電子期刊的全文檢索。

被收錄的學術期刊都獲得了“中國核心期刊（遴選）數據庫來源期刊”的收錄證書。

個別期刊甚至將“遴選”改成“精選”，或者干脆去掉。

很多作者因此誤以為這就是核心期刊。

五、維普數據庫

也稱中文科技期刊數據庫，維普科技期刊數據庫，由中國科學技術信息研究所重慶分所出版。

收錄了1989年以來我國自然科學、工程技術、農業科學、醫藥衛生、經濟管理、教育科學和圖書情報等學科9 000余種期刊，包括了學術與非學術期刊。

收錄期刊數量很大，但不足之處是部分國家新聞出版總署公布的非法期刊也被收錄了。

一般的，學術期刊都能進入至少1個國內期刊數據庫。

期刊據數據庫不是期刊的評價體系，對科研處的期刊性質評價也就缺乏足夠的意義，故不宜作為期刊性質評價的依據。

另外還有：

1、萬方數據

萬方數據提供中國大陸科技期刊檢索，是萬方數據股份有限公司建立的專業學術知識服務網站。

隸屬于萬方數據資源系統，對外服務數據由萬方數據資源系統統一部署提供。

2、全國報刊索引

收錄全國包括港臺地區的期刊8000種左右，月報道量在1.8萬條以上，年報道量在44萬條左右，書本式用戶有3500多家，現又出版光盤數據庫。

反映了中國政治、經濟、軍事、科學、文化、文學藝術、歷史地理、科技等方面的發展情況，提供了國內外最新學術進展信息。

該索引是我國收錄報刊種類最多，內容涉及范圍最廣，持續出版時間最長，與新文獻保持同步發展的權威性檢索刊物，也是查找建國以來報刊論文資料最重要的檢索工具。

正文采用分類編排，先后采用過《中國人民大學圖書分類法》和自編的《報刊資料分類表》，1980年起，仿《中國圖書館圖書分類法》分21類編排，1992年全面改用《中國圖書資料分類法》（第三版）編排，2000年開始用《中國圖書館分類法》（第四版）標引，計算機編排。

在著錄上，《全國報刊索引》從1991年起采用國家標準——《檢索期刊條目著錄規則》進行著錄，包括題名、著譯者姓名、報刊名、版本、卷期標識、起止頁碼、附注等項。

同時，“哲社版”采用電腦編排，增加了“著者索引”、“題中人名分析索引”、“引用報刊一覽表”，方便了讀者的使用。

3、超星數字圖書館

為目前世界最大的中文在線數字圖書館，提供大量的電子圖書資源提供閱讀，其中包括文學、經濟、計算機等五十余大類，數十萬冊電子圖書，300萬篇論文，全文總量4億余頁，數據總量30000GB，大量免費電子圖書，并且每天仍在不斷的增加與更新。

覆蓋范圍：涉及哲學、宗教、社科總論、經典理論、民族學、經濟學、自然科學總論、計算機等各個學科門類。

本館已訂購67萬余冊。

收錄年限：1977年至今。

4、維普資訊

維普資訊是科學技術部西南信息中心下屬的一家大型的專業化數據公司，是中文期刊數據庫建設事業的奠基人，公司全稱重慶維普資訊有限公司。

目前已經成為中國最大的綜合文獻數據庫。

從1989年開始，一直致力于對海量的報刊數據進行科學嚴謹的研究、分析，采集、加工等深層次開發和推廣應用。

5、中宏數據庫

中宏數據庫由國家發改委所屬的中國宏觀經濟學會、中宏基金、中國宏觀經濟信息網、中宏經濟研究中心聯合研創。

是由18類大庫、74類中庫組成，涵蓋了九十年代以來宏觀經濟、區域經濟、產業經濟、金融保險、投資消費、世界經濟、政策法規、統計數字、研究報告等方面的詳盡內容，是目前國內門類最全，分類最細，容量最大的經濟類數據庫。

發展現狀

在數據庫的發展歷史上，數據庫先后經歷了層次數據庫、網狀數據庫和關系數據庫等各個階段的發展，數據庫技術在各個方面的快速的發展。特別是關系型數據庫已經成為目前數據庫產品中最重要的一員，80年代以來，幾乎所有的數據庫廠商新出的數據庫產品都支持關系型數據庫，

即使一些非關系數據庫產品也幾乎都有支持關系數據庫的接口。這主要是傳統的關系型數據庫可以比較好的解決管理和存儲關系型數據的問題。隨著云計算的發展和大數據時代的到來，關系型數據庫越來越無法滿足需要，

這主要是由于越來越多的半關系型和非關系型數據需要用數據庫進行存儲管理，以此同時，分布式技術等新技術的出現也對數據庫的技術提出了新的要求，于是越來越多的非關系型數據庫就開始出現，這類數據庫與傳統的關系型數據庫在設計和數據結構有了很大的不同，

它們更強調數據庫數據的高并發讀寫和存儲大數據，這類數據庫一般被稱為NoSQL（Not only SQL）數據庫。而傳統的關系型數據庫在一些傳統領域依然保持了強大的生命力。

以上內容參考：百度百科——數據庫

淺談計算機與大數據的相關論文

在大數據環境下，計算機信息處理技術也面臨新的挑戰，要求計算機信息處理技術必須不斷的更新發展，以能夠對當前的計算機信息處理需求滿足。下面是我給大家推薦的計算機與大數據的相關論文，希望大家喜歡!

計算機與大數據的相關論文篇一

淺談“大數據”時代的計算機信息處理技術

[摘 要]在大數據環境下，計算機信息處理技術也面臨新的挑戰，要求計算機信息處理技術必須不斷的更新發展，以能夠對當前的計算機信息處理需求滿足。本文重點分析大數據時代的計算機信息處理技術。

[關鍵詞]大數據時代;計算機;信息處理技術

在科學技術迅速發展的當前，大數據時代已經到來，大數據時代已經占領了整個環境，它對計算機的信息處理技術產生了很大的影響。計算機在短短的幾年內，從稀少到普及，使人們的生活有了翻天覆地的變化，計算機的快速發展和應用使人們走進了大數據時代，這就要求對計算機信息處理技術應用時，則也就需要在之前基礎上對技術實施創新，優化結構處理，從而讓計算機數據更符合當前時代發展。

一、大數據時代信息及其傳播特點

自從“大數據”時代的到來，人們的信息接收量有明顯加大，在信息傳播中也出現傳播速度快、數據量大以及多樣化等特點。其中數據量大是目前信息最顯著的特點，隨著時間的不斷變化計算機信息處理量也有顯著加大，只能夠用海量還對當前信息數量之大形容;傳播速度快也是當前信息的主要特點，計算機在信息傳播中傳播途徑相當廣泛，傳播速度也相當驚人，1s內可以完成整個信息傳播任務，具有較高傳播效率。在傳播信息過程中，還需要實施一定的信息處理，在此過程中則需要應用相應的信息處理工具，實現對信息的專門處理，隨著目前信息處理任務的不斷加強，信息處理工具也有不斷的進行創新[1];信息多樣化，則也就是目前數據具有多種類型，在龐大的數據庫中，信息以不同的類型存在著，其中包括有文字、圖片、視頻等等。這些信息類型的格式也在不斷發生著變化，從而進一步提高了計算機信息處理難度。目前計算機的處理能力、打印能力等各項能力均有顯著提升，尤其是當前軟件技術的迅速發展，進一步提高了計算機應用便利性。微電子技術的發展促進了微型計算機的應用發展，進一步強化了計算機應用管理條件。

大數據信息不但具有較大容量，同時相對于傳統數據來講進一步增強了信息間關聯性，同時關聯結構也越來越復雜，導致在進行信息處理中需要面臨新的難度。在 網絡技術 發展中重點集中在傳輸結構發展上，在這種情況下計算機必須要首先實現網絡傳輸結構的開放性設定，從而打破之前計算機信息處理中，硬件所具有的限制作用。因為在當前計算機網絡發展中還存在一定的不足，在完成云計算機網絡構建之后，才能夠在信息處理過程中，真正的實現收放自如[2]。

二、大數據時代的計算機信息處理技術

(一)數據收集和傳播技術

現在人們通過電腦也就可以接收到不同的信息類型，但是在進行信息發布之前，工作人員必須要根據需要采用信息處理技術實施相應的信息處理。計算機采用信息處理技術實施信息處理，此過程具有一定復雜性，首先需要進行數據收集，在將相關有效信息收集之后首先對這些信息實施初步分析，完成信息的初級操作處理，總體上來說信息處理主要包括：分類、分析以及整理。只有將這三步操作全部都完成之后，才能夠把這些信息完整的在計算機網絡上進行傳播，讓用戶依照自己的實際需求篩選滿足自己需求的信息，借助于計算機傳播特點將信息數據的閱讀價值有效的實現。

(二)信息存儲技術

在目前計算機網絡中出現了很多視頻和虛擬網頁等內容，隨著人們信息接收量的不斷加大，對信息儲存空間也有較大需求，這也就是對計算機信息存儲技術提供了一個新的要求。在數據存儲過程中，已經出現一系列存儲空間無法滿足當前存儲要求，因此必須要對當前計算機存儲技術實施創新發展。一般來講計算機數據存儲空間可以對當前用戶關于不同信息的存儲需求滿足，但是也有一部分用戶對于計算機存儲具有較高要求，在這種情況下也就必須要提高計算機數據存儲性能[3]，從而為計算機存儲效率提供有效保障。因此可以在大數據存儲特點上完成計算機信息新存儲方式，不但可以有效的滿足用戶信息存儲需求，同時還可以有效的保障普通儲存空間不會出現被大數據消耗問題。

(三)信息安全技術

大量數據信息在計算機技術發展過程中的出現，導致有一部分信息內容已經出現和之前信息形式的偏移，構建出一些新的計算機信息關聯結構，同時具有非常強大的數據關聯性，從而也就導致在計算機信息處理中出現了新的問題，一旦在信息處理過程中某個信息出現問題，也就會導致與之關聯緊密的數據出現問題。在實施相應的計算機信息管理的時候，也不像之前一樣直接在單一數據信息之上建立，必須要實現整個數據庫中所有將數據的統一安全管理。從一些角度分析，這種模式可以對計算機信息處理技術水平有顯著提升，并且也為計算機信息處理技術發展指明了方向，但是因為在計算機硬件中存在一定的性能不足，也就導致在大數據信息安全管理中具有一定難度。想要為數據安全提供有效保障，就必須要注重數據安全技術管理技術的發展。加強當前信息安全體系建設，另外也必須要對計算機信息管理人員專業水平進行培養，提高管理人員專業素質和專業能力，從而更好的滿足當前網絡信息管理體系發展需求，同時也要加強關于安全技術的全面深入研究工作[4]。目前在大數據時代下計算機信息安全管理技術發展還不夠成熟，對于大量的信息還不能夠實施全面的安全性檢測，因此在未來計算機信息技術研究中安全管理屬于重點方向。但是因為目前還沒有構建完善的計算機安全信息管理體系，因此首先應該強化關于計算機重點信息的安全管理，這些信息一旦發生泄漏，就有可能會導致出現非常嚴重的損失。目前來看，這種 方法 具有一定可行性。

(四)信息加工、傳輸技術

在實施計算機信息數據處理和傳輸過程中，首先需要完成數據采集，同時還要實時監控數據信息源，在數據庫中將采集來的各種信息數據進行存儲，所有數據信息的第一步均是完成采集。其次才能夠對這些采集來的信息進行加工處理，通常來說也就是各種分類及加工。最后把已經處理好的信息，通過數據傳送系統完整的傳輸到客戶端，為用戶閱讀提供便利。

結語：

在大數據時代下，計算機信息處理技術也存在一定的發展難度，從目前專業方面來看，還存在一些問題無法解決，但是這些難題均蘊含著信息技術發展的重要機遇。在當前計算機硬件中，想要完成計算機更新也存在一定的難度，但是目前計算機未來的發展方向依舊是云計算網絡，把網絡數據和計算機硬件數據兩者分開，也就有助于實現云計算機網絡的有效轉化。隨著科學技術的不斷發展相信在未來的某一天定能夠進入到計算機信息處理的高速發展階段。

參考文獻

[1] 馮瀟婧.“大數據”時代背景下計算機信息處理技術的分析[J].計算機光盤軟件與應用，2014，(05)：105+107.

[2] 詹少強.基于“大數據”時代剖析計算機信息處理技術[J].網絡安全技術與應用，2014，(08)：49-50.

[3] 曹婷.在信息網絡下計算機信息處理技術的安全性[J].民營科技，2014， (12)：89CNKI

[4] 申鵬.“大數據”時代的計算機信息處理技術初探[J].計算機光盤軟件與應用，2014，(21)：109-110

計算機與大數據的相關論文篇二

試談計算機軟件技術在大數據時代的應用

摘要：大數據的爆炸式增長在大容量、多樣性和高增速方面，全面考驗著現代企業的數據處理和分析能力;同時，也為企業帶來了獲取更豐富、更深入和更準確地洞察市場行為的大量機會。對企業而言，能夠從大數據中獲得全新價值的消息是令人振奮的。然而，如何從大數據中發掘出“真金白銀”則是一個現實的挑戰。這就要求采用一套全新的、對企業決策具有深遠影響的解決方案。

關鍵詞：計算機 大數據時代 容量 準確 價值 影響 方案

1 概述

自從計算機出現以后，傳統的計算工作已經逐步被淘汰出去，為了在新的競爭與挑戰中取得勝利，許多網絡公司開始致力于數據存儲與數據庫的研究，為互聯網用戶提供各種服務。隨著云時代的來臨，大數據已經開始被人們廣泛關注。一般來講，大數據指的是這樣的一種現象：互聯網在不斷運營過程中逐步壯大，產生的數據越來越多，甚至已經達到了10億T。大數據時代的到來給計算機信息處理技術帶來了更多的機遇和挑戰，隨著科技的發展，計算機信息處理技術一定會越來越完善，為我們提供更大的方便。

大數據是IT行業在云計算和物聯網之后的又一次技術變革，在企業的管理、國家的治理和人們的生活方式等領域都造成了巨大的影響。大數據將網民與消費的界限和企業之間的界限變得模糊，在這里，數據才是最核心的資產，對于企業的運營模式、組織結構以及 文化 塑造中起著很大的作用。所有的企業在大數據時代都將面對戰略、組織、文化、公共關系和人才培養等許多方面的挑戰，但是也會迎來很大的機遇，因為只是作為一種共享的公共網絡資源，其層次化和商業化不但會為其自身發展帶來新的契機，而且良好的服務品質更會讓其充分具有獨創性和專用性的鮮明特點。所以，知識層次化和商業化勢必會開啟知識創造的嶄新時代。可見，這是一個競爭與機遇并存的時代。

2 大數據時代的數據整合應用

自從2013年，大數據應用帶來令人矚目的成績，不僅國內外的產業界與科技界，還有各國政府部門都在積極布局、制定戰略規劃。更多的機構和企業都準備好了迎接大數據時代的到來，大數據的內涵應是數據的資產化和服務化，而挖掘數據的內在價值是研究大數據技術的最終目標。在應用數據快速增長的背景下，為了降低成本獲得更好的能效，越來越趨向專用化的系統架構和數據處理技術逐漸擺脫傳統的通用技術體系。如何解決“通用”和“專用”體系和技術的取舍，以及如何解決數據資產化和價值挖掘問題。

企業數據的應用內容涵蓋數據獲取與清理、傳輸、存儲、計算、挖掘、展現、開發平臺與應用市場等方面，覆蓋了數據生產的全生命周期。除了Hadoop版本2.0系統YARN，以及Spark等新型系統架構介紹外，還將探討研究流式計算(Storm，Samza，Puma，S4等)、實時計算(Dremel，Impala，Drill)、圖計算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新進展。在大數據時代，借力計算機智能(MI)技術，通過更透明、更可用的數據，企業可以釋放更多蘊含在數據中的價值。實時、有效的一線質量數據可以更好地幫助企業提高產品品質、降低生產成本。企業領導者也可根據真實可靠的數據制訂正確戰略經營決策，讓企業真正實現高度的計算機智能決策辦公，下面我們從通信和商業運營兩個方面進行闡述。

2.1 通信行業：XO Communications通過使用IBM SPSS預測分析軟件，減少了將近一半的客戶流失率。XO現在可以預測客戶的行為，發現行為趨勢，并找出存在缺陷的環節，從而幫助公司及時采取 措施 ，保留客戶。此外，IBM新的Netezza網絡分析加速器，將通過提供單個端到端網絡、服務、客戶分析視圖的可擴展平臺，幫助通信企業制定更科學、合理決策。電信業者透過數以千萬計的客戶資料，能分析出多種使用者行為和趨勢，賣給需要的企業，這是全新的資料經濟。中國移動通過大數據分析，對 企業運營 的全業務進行針對性的監控、預警、跟蹤。系統在第一時間自動捕捉市場變化，再以最快捷的方式推送給指定負責人，使他在最短時間內獲知市場行情。

2.2 商業運營：辛辛那提動物園使用了Cognos，為iPad提供了單一視圖查看管理即時訪問的游客和商務信息的服務。借此，動物園可以獲得新的收入來源和提高營收，并根據這些信息及時調整營銷政策。數據收集和分析工具能夠幫助銀行設立最佳網點，確定最好的網點位置，幫助這個銀行更好地運作業務，推動業務的成長。

3 企業信息解決方案在大數據時代的應用

企業信息管理軟件廣泛應用于解決欺詐偵測、雇員流動、客戶獲取與維持、網絡銷售、市場細分、風險分析、親和性分析、客戶滿意度、破產預測和投資組合分析等多樣化問題。根據大數據時代的企業挖掘的特征，提出了數據挖掘的SEMMA方法論――在SAS/EM環境中，數據挖掘過程被劃分為Sample、Explore、Modify、Model、Assess這五個階段，簡記為SEMMA：

3.1 Sample 抽取一些代表性的樣本數據集(通常為訓練集、驗證集和測試集)。樣本容量的選擇標準為：包含足夠的重要信息，同時也要便于分析操作。該步驟涉及的處理工具為：數據導入、合并、粘貼、過濾以及統計抽樣方法。

3.2 Explore 通過考察關聯性、趨勢性以及異常值的方式來探索數據，增進對于數據的認識。該步驟涉及的工具為：統計 報告 、視圖探索、變量選擇以及變量聚類等方法。

3.3 Modify 以模型選擇為目標，通過創建、選擇以及轉換變量的方式來修改數據集。該步驟涉及工具為：變量轉換、缺失處理、重新編碼以及數據分箱等。

3.4 Model 為了獲得可靠的預測結果，我們需要借助于分析工具來訓練統計模型或者機器學習模型。該步驟涉及技術為：線性及邏輯回歸、決策樹、神經網絡、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近鄰法以及其他用戶(包括非SAS用戶)的模型算法。

3.5 Assess 評估數據挖掘結果的有效性和可靠性。涉及技術為：比較模型及計算新的擬合統計量、臨界分析、決策支持、報告生成、評分代碼管理等。數據挖掘者可能不會使用全部SEMMA分析步驟。然而，在獲得滿意結果之前，可能需要多次重復其中部分或者全部步驟。

在完成SEMMA步驟后，可將從優選模型中獲取的評分公式應用于(可能不含目標變量的)新數據。將優選公式應用于新數據，這是大多數數據挖掘問題的目標。此外，先進的可視化工具使得用戶能在多維直方圖中快速、輕松地查閱大量數據并以圖形化方式比較模擬結果。SAS/EM包括了一些非同尋常的工具，比如：能用來產生數據挖掘流程圖的完整評分代碼(SAS、C以及Java代碼)的工具，以及交換式進行新數據評分計算和考察執行結果的工具。

如果您將優選模型注冊進入SAS元數據服務器，便可以讓SAS/EG和SAS/DI Studio的用戶分享您的模型，從而將優選模型的評分代碼整合進入 工作報告 和生產流程之中。SAS模型管理系統，通過提供了開發、測試和生產系列環境的項目管理結構，進一步補充了數據挖掘過程，實現了與SAS/EM的無縫聯接。

在SAS/EM環境中，您可以從SEMMA工具欄上拖放節點進入工作區的工藝流程圖中，這種流程圖驅動著整個數據挖掘過程。SAS/EM的圖形用戶界面(GUI)是按照這樣的思路來設計的：一方面，掌握少量統計知識的商務分析者可以瀏覽數據挖掘過程的技術方法;另一方面，具備數量分析技術的專家可以用微調方式深入探索每一個分析節點。

4 結束語

在近十年時間里，數據采集、存儲和數據分析技術飛速發展，大大降低了數據儲存和處理的成本，一個大數據時代逐漸展現在我們的面前。大數據革新性地將海量數據處理變為可能，并且大幅降低了成本，使得越來越多跨專業學科的人投入到大數據的開發應用中來。

參考文獻：

[1]薛志文.淺析計算機網絡技術及其發展趨勢[J].信息與電腦，2009.

[2]張帆，朱國仲.計算機網絡技術發展綜述[J].光盤技術，2007.

[3]孫雅珍.計算機網絡技術及其應用[J].東北水利水電，1994.

[4]史萍.計算機網絡技術的發展及展望[J].五邑大學學報，1999.

[5]桑新民.步入信息時代的學習理論與實踐[M].中央廣播大學出版社，2000.

[6]張浩，郭燦.數據可視化技術應用趨勢與分類研究[J].軟件導刊.

[7]王丹.數字城市與城市地理信息產業化――機遇與挑戰[J].遙感信息，2000(02).

[8]楊鳳霞.淺析 Excel 2000對數據的安全管理[J].湖北商業高等專科學校學報，2001(01).

計算機與大數據的相關論文篇三

淺談利用大數據推進計算機審計的策略

[摘要]社會發展以及時代更新，在該種環境背景下大數據風潮席卷全球，尤其是在進入新時期之后數據方面處理技術更加成熟，各領域行業對此也給予了較高的關注，針對當前計算機審計(英文簡稱CAT)而言要想加速其發展腳步并將其質量拔高就需要結合大數據，依托于大數據實現長足發展，本文基于此就大數據于CAT影響進行著手分析，之后探討依托于大數據良好推進CAT，以期為后續關于CAT方面研究提供理論上參考依據。

[關鍵詞]大數據 計算機審計 影響

前言：相較于網絡時代而言大數據風潮一方面提供了共享化以及開放化、深層次性資源，另一方面也促使信息管理具備精準性以及高效性，走進新時期CAT應該融合于大數據風潮中，相應CAT人員也需要積極應對大數據帶了的機遇和挑戰，正面CAT工作，進而促使CAT緊跟時代腳步。

一、初探大數據于CAT影響

1.1影響之機遇

大數據于CAT影響體現在為CAT帶來了較大發展機遇，具體來講，信息技術的更新以及其質量的提升促使數據方面處理技術受到了眾多領域行業的喜愛，當前在數據技術推廣普及階段中呈現三大變化趨勢：其一是大眾工作生活中涉及的數據開始由以往的樣本數據實際轉化為全數據。其二是全數據產生促使不同數據間具備復雜內部關系，而該種復雜關系從很大程度上也推動工作效率以及數據精準性日漸提升，尤其是數據間轉化關系等更為清晰明了。其三是大眾在當前處理數據環節中更加關注數據之間關系研究，相較于以往僅僅關注數據因果有了較大進步。基于上述三大變化趨勢，也深刻的代表著大眾對于數據處理的態度改變，尤其是在當下海量數據生成背景下，人工審計具備較強滯后性，只有依托于大數據并發揮其優勢才能真正滿足大眾需求，而這也是大數據對CAT帶來的重要發展機遇，更是促進CAT在新時期得以穩定發展重要手段。

1.2影響之挑戰

大數據于CAT影響還體現在為CAT帶來一定挑戰，具體來講，審計評估實際工作質量優劣依托于其中數據質量，數據具備的高質量則集中在可靠真實以及內容詳細和相應信息準確三方面，而在CAT實際工作環節中常常由于外界環境以及人為因素導致數據質量較低，如數據方面人為隨意修改刪除等等，而這些均是大數據環境背景下需要嚴格把控的重點工作內容。

二、探析依托于大數據良好推進CAT措施

2.1數據質量的有效保障

依托于大數據良好推進CAT措施集中在數據質量有效保障上，對數據質量予以有效保障需要從兩方面入手，其一是把控電子數據有效存儲，簡單來講就是信息存儲，對電子信息進行定期檢查，監督數據實際傳輸，對信息系統予以有效確認以及評估和相應的測試等等，進而將不合理數據及時發現并找出信息系統不可靠不準確地方;其二是把控電子數據采集，通常電子數據具備多樣化采集方式，如將審計單位相應數據庫直接連接采集庫進而實現數據采集，該種直接采集需要備份初始傳輸數據，避免數據采集之后相關人員隨意修改，更加可以與審計單位進行數據采集真實性 承諾書 簽訂等等，最終通過電子數據方面采集以及存儲兩大內容把控促使數據質量更高，從而推動CAT發展。

2.2公共數據平臺的建立

依托于大數據良好推進CAT措施還集中在公共數據平臺的建立，建立公共化分析平臺一方面能夠將所有采集的相關數據予以集中化管理存儲，更能夠予以多角度全方面有效分析;另一方面也能夠推動CAT作業相關標準予以良好執行。如果將分析模型看作是CAT作業標準以及相應的核心技術，則公共分析平臺則是標準執行和相應技術實現關鍵載體。依托于公共數據平臺不僅能夠將基礎的CAT工作實現便捷化以及統一化，而且深層次的實質研究有利于CAT數據處理的高速性以及高效性，最終為推動CAT發展起到重要影響作用。

2.3審計人員的強化培訓

依托于大數據良好推進CAT措施除了集中在上述兩方面之外，還集中在審計人員的強化培訓上，具體來講，培訓重點關注審計工作于計算機上的具 體操 作以及操作重點難點，可以構建統一培訓平臺，在該培訓平臺中予以多元化資料的分享，聘請高技能豐富 經驗 人士予以平臺授課，提供專業技能知識溝通互動等等機會，最終通過強化培訓提升審計人員綜合素質，更加推動CAT未來發展。

三、結論

綜上分析可知，當前大數據環境背景下CAT需要將日常工作予以不斷調整，依托于大數據促使審計人員得以素質提升，并利用公共數據平臺建立和相應的數據質量保障促使CAT工作更加高效，而本文對依托于大數據良好推進CAT進行研究旨在為未來CAT優化發展獻出自己的一份研究力量。

猜你喜歡：

1. 人工智能與大數據論文

2. 大數據和人工智能論文

3. 計算機大數據論文參考

4. 計算機有關大數據的應用論文

5. 有關大數據應用的論文

分布式系統領域有哪些經典論文

分布式系統在互聯網時代，尤其是大數據時代到來之后，成為了每個程序員的必備技能之一。分布式系統從上個世紀80年代就開始有了不少出色的研究和論文，我在這里只列舉最近15年范圍以內我覺得有重大影響意義的15篇論文（15 within 15）。

1. The Google File System: 這是分布式文件系統領域劃時代意義的論文，文中的多副本機制、控制流與數據流隔離和追加寫模式等概念幾乎成為了分布式文件系統領域的標準，其影響之深遠通過其5000+的引用就可見一斑了，Apache Hadoop鼎鼎大名的HDFS就是GFS的模仿之作；

2. MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters：這篇也是Google的大作，通過Map和Reduce兩個操作，大大簡化了分布式計算的復雜度，使得任何需要的程序員都可以編寫分布式計算程序，其中使用到的技術值得我們好好學習：簡約而不簡單！Hadoop也根據這篇論文做了一個開源的MapReduce；

3. Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data：Google在NoSQL領域的分布式表格系統，LSM樹的最好使用范例，廣泛使用到了網頁索引存儲、YouTube數據管理等業務，Hadoop對應的開源系統叫HBase（我在前公司任職時也開發過一個相應的系統叫BladeCube，性能較HBase有數倍提升）；

4. The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems：Google的分布式鎖服務，基于Paxos協議，這篇文章相比于前三篇可能知道的人就少了，但是其對應的開源系統zookeeper幾乎是每個后端同學都接觸過，其影響力其實不亞于前三篇；

5. Finding a Needle in Haystack: Facebook's Photo Storage：facebook的在線圖片存儲系統，目前來看是對小文件存儲的最好解決方案之一，facebook目前通過該系統存儲了超過300PB的數據，一個師兄就在這個團隊工作，聽過很多有意思的事情（我在前公司的時候開發過一個類似的系統pallas，不僅支持副本，還支持Reed Solomon-LRC，性能也有較多優化）；

6. Windows Azure Storage: a highly available cloud storage service with strong consistency：windows azure的總體介紹文章，是一篇很好的描述云存儲架構的論文，其中通過分層來同時保證可用性和一致性的思路在現實工作中也給了我很多啟發；

7. GraphLab: A New Framework for Parallel Machine Learning：CMU基于圖計算的分布式機器學習框架，目前已經成立了專門的商業公司，在分布式機器學習上很有兩把刷子，其單機版的GraphChi在百萬維度的矩陣分解都只需要2~3分鐘；

8. Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for

In-Memory Cluster Computing：其實就是 Spark，目前這兩年最流行的內存計算模式，通過RDD和lineage大大簡化了分布式計算框架，通常幾行scala代碼就可以搞定原來上千行MapReduce代碼才能搞定的問題，大有取代MapReduce的趨勢；

9. Scaling Distributed Machine Learning with the Parameter Server：百度少帥李沐大作，目前大規模分布式學習各家公司主要都是使用ps，ps具備良好的可擴展性，使得大數據時代的大規模分布式學習成為可能，包括Google的深度學習模型也是通過ps訓練實現，是目前最流行的分布式學習框架，豆瓣的開源系統paracell也是ps的一個實現；

10. Dremel: Interactive Analysis of Web-Scale Datasets：Google的大規模（近）實時數據分析系統，號稱可以在3秒相應1PB數據的分析請求，內部使用到了查詢樹來優化分析速度，其開源實現為Drill，在工業界對實時數據分析也是比價有影響力；

11. Pregel: a system for large-scale graph processing: Google的大規模圖計算系統，相當長一段時間是Google PageRank的主要計算系統，對開源的影響也很大（包括GraphLab和GraphChi）；

12. Spanner: Google's Globally-Distributed Database：這是第一個全球意義上的分布式數據庫，Google的出品。其中介紹了很多一致性方面的設計考慮，簡單起見，還采用了GPS和原子鐘確保時間最大誤差在20ns以內，保證了事務的時間序，同樣在分布式系統方面具有很強的借鑒意義；

13. Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store：Amazon的分布式NoSQL數據庫，意義相當于BigTable對于Google，于BigTable不同的是，Dynamo保證CAP中的AP，C通過vector clock做弱保證，對應的開源系統為Cassandra；

14. S4: Distributed Stream Computing Platform：Yahoo出品的流式計算系統，目前最流行的兩大流式計算系統之一（另一個是storm），Yahoo的主要廣告計算平臺；

15. Storm @Twitter：這個系統不多說，開啟了流式計算的新紀元，幾乎是所有公司流式計算的首選，絕對值得關注；

當前名稱：nosql論文,NoSql
瀏覽地址：http://www.kartarina.com/article48/dsdpchp.html

成都網站建設公司_創新互聯，為您提供動態網站、服務器托管、品牌網站制作、域名注冊、網站維護、營銷型網站建設

廣告

聲明：本網站發布的內容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉載內容為主，如果涉及侵權請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網站立場，如需處理請聯系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內容未經允許不得轉載，或轉載時需注明來源： 創新互聯