mysql大數(shù)據(jù) 怎么 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

通過(guò)數(shù)據(jù)表來(lái)統(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)量太大的話，可以建適合的索引來(lái)統(tǒng)計(jì)；

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另外也可以通過(guò)nosql來(lái)做計(jì)數(shù)器

nosql和sql的區(qū)別

一樣是數(shù)據(jù)庫(kù)

NOSQL查詢速度快，但是占用空間也大（都去索引那邊了）

但是NOSQL查詢復(fù)雜的邏輯關(guān)系的時(shí)候，只能批量獲取到本地去統(tǒng)計(jì)而SQL能通過(guò)條件和關(guān)聯(lián)表等方式進(jìn)行篩選只顯示符合條件的語(yǔ)句。

NOSQL用于無(wú)條件或少條件下的存取。百億級(jí)數(shù)據(jù)也能快速取出。

SQL用于復(fù)雜的邏輯存取。在數(shù)據(jù)量不多的情況下也能跟NOSQL一樣用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

什么數(shù)據(jù)庫(kù)適合進(jìn)行web數(shù)據(jù)的用戶追蹤和統(tǒng)計(jì)。sql和nosql都可以。要求是需要進(jìn)行大量頻繁的寫(xiě)

NOSQL的話，Redis的寫(xiě)很快，我就用來(lái)在Tomcat集群中實(shí)現(xiàn)Session共享。但是Redis計(jì)算和統(tǒng)計(jì)能力比較弱。MongoDB計(jì)算統(tǒng)計(jì)方面會(huì)比較方便，但是讀寫(xiě)性能稍差。一般用還是MongoDB吧，各方面平衡一點(diǎn)。

高性能 NoSQL

關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展，已經(jīng)非常成熟，但同時(shí)也存在不足：

表結(jié)構(gòu)是強(qiáng)約束的，業(yè)務(wù)變更時(shí)擴(kuò)充很麻煩。

如果對(duì)大數(shù)據(jù)量的表進(jìn)行統(tǒng)計(jì)運(yùn)算，I/O會(huì)很高，因?yàn)榧词怪会槍?duì)某列進(jìn)行運(yùn)算，也需要將整行數(shù)據(jù)讀入內(nèi)存。

全文搜索只能使用 Like 進(jìn)行整表掃描，性能非常低。

針對(duì)這些不足，產(chǎn)生了不同的 NoSQL 解決方案，在某些場(chǎng)景下比關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)更有優(yōu)勢(shì)，但同時(shí)也犧牲了某些特性，所以不能片面的迷信某種方案，應(yīng)將其作為 SQL 的有利補(bǔ)充。

NoSQL != No SQL，而是：

NoSQL = Not Only SQL

典型的 NoSQL 方案分為4類(lèi)：

Redis 是典型，其 value 是具體的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包括 string, hash, list, set, sorted set, bitmap, hyperloglog，常被稱為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)服務(wù)器。

以 list 為例：

LPOP key 是移除并返回隊(duì)列左邊的第一個(gè)元素。

如果用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)就比較麻煩了，需要操作：

Redis 的缺點(diǎn)主要體現(xiàn)在不支持完成的ACID事務(wù)，只能保證隔離性和一致性，無(wú)法保證原子性和持久性。

最大的特點(diǎn)是 no-schema，無(wú)需在使用前定義字段，讀取一個(gè)不存在的字段也不會(huì)導(dǎo)致語(yǔ)法錯(cuò)誤。

特點(diǎn)：

以電商為例，不同商品的屬性差異很大，如冰箱和電腦，這種差異性在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中會(huì)有很大的麻煩，而使用文檔數(shù)據(jù)庫(kù)則非常方便。

文檔數(shù)據(jù)庫(kù)的主要缺點(diǎn)：

關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)是按行來(lái)存儲(chǔ)的，列式數(shù)據(jù)庫(kù)是按照列來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

按行存儲(chǔ)的優(yōu)勢(shì)：

在某些場(chǎng)景下，這些優(yōu)勢(shì)就成為劣勢(shì)了，例如，計(jì)算超重人員的數(shù)據(jù)，只需要讀取體重這一列進(jìn)行統(tǒng)計(jì)即可，但行式存儲(chǔ)會(huì)將整行數(shù)據(jù)讀取到內(nèi)存中，很浪費(fèi)。

而列式存儲(chǔ)中，只需要讀取體重這列的數(shù)據(jù)即可，I/O 將大大減少。

除了節(jié)省I/O，列式存儲(chǔ)還有更高的壓縮比，可以節(jié)省存儲(chǔ)空間。普通行式數(shù)據(jù)庫(kù)的壓縮比在 3:1 到 5:1 左右，列式數(shù)據(jù)庫(kù)在 8:1 到 30:1，因?yàn)閱蝹€(gè)列的數(shù)據(jù)相似度更高。

列式存儲(chǔ)的隨機(jī)寫(xiě)效率遠(yuǎn)低于行式存儲(chǔ)，因?yàn)樾惺酱鎯?chǔ)時(shí)同一行多個(gè)列都存儲(chǔ)在連續(xù)空間中，而列式存儲(chǔ)將不同列存儲(chǔ)在不連續(xù)的空間。

一般將列式存儲(chǔ)應(yīng)用在離線大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)場(chǎng)景，因?yàn)檫@時(shí)主要針對(duì)部分列進(jìn)行操作，而且數(shù)據(jù)寫(xiě)入后無(wú)須更新。

關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)索引進(jìn)行快速查詢，但在全文搜索的情景下，索引就不夠了，因?yàn)椋?/p>

假設(shè)有一個(gè)交友網(wǎng)站，信息表如下：

需要匹配性別、地點(diǎn)、語(yǔ)言列。

需要匹配性別、地點(diǎn)、愛(ài)好列。

實(shí)際搜索中，各種排列組合非常多，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)很難支持。

全文搜索引擎是使用 倒排索引 技術(shù)，建立單詞到文檔的索引，例如上面的表信息建立倒排索引：

所以特別適合根據(jù)關(guān)鍵詞來(lái)查詢文檔內(nèi)容。

上面介紹了幾種典型的NoSQL方案，及各自的適用場(chǎng)景和特點(diǎn)，您可以根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行選擇。

大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)有哪些?

預(yù)測(cè)分析：預(yù)測(cè)分析是一種統(tǒng)計(jì)或數(shù)據(jù)挖掘解決方案，包含可在結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中使用以確定未來(lái)結(jié)果的算法和技術(shù)。可為預(yù)測(cè)、優(yōu)化、預(yù)報(bào)和模擬等許多其他用途而部署。

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)：非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)包括Key-value型(Redis)數(shù)據(jù)庫(kù)、文檔型(MonogoDB)數(shù)據(jù)庫(kù)、圖型(Neo4j)數(shù)據(jù)庫(kù);雖然NoSQL流行語(yǔ)火起來(lái)才短短一年的時(shí)間，但是不可否認(rèn)，現(xiàn)在已經(jīng)開(kāi)始了第二代運(yùn)動(dòng)。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實(shí)驗(yàn)，然而現(xiàn)在的系統(tǒng)已經(jīng)更加的成熟、穩(wěn)定。

搜索和認(rèn)知商業(yè)：當(dāng)今時(shí)代大數(shù)據(jù)與分析已經(jīng)發(fā)展到一個(gè)新的高度，那就是認(rèn)知時(shí)代，認(rèn)知時(shí)代不再是簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析與展示，它更多的是上升到一個(gè)利用數(shù)據(jù)來(lái)支撐人機(jī)交互的一種模式。

流式分析：目前流式計(jì)算是業(yè)界研究的一個(gè)熱點(diǎn)，最近Twitter、LinkedIn等公司相繼開(kāi)源了流式計(jì)算系統(tǒng)Storm、Kafka等，加上Yahoo!之前開(kāi)源的S4，流式計(jì)算研究在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域持續(xù)升溫，流式分析可以對(duì)多個(gè)高吞吐量的數(shù)據(jù)源進(jìn)行實(shí)時(shí)的清洗、聚合和分析;對(duì)存在于社交網(wǎng)站、博客、電子郵件、視頻、新聞、電話記錄、傳輸數(shù)據(jù)、電子感應(yīng)器之中的數(shù)字格式的信息流進(jìn)行快速處理并反饋的需求。目前大數(shù)據(jù)流分析平臺(tái)有很多、如開(kāi)源的spark，以及ibm的 streams 。

內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：通過(guò)動(dòng)態(tài)隨機(jī)內(nèi)存訪問(wèn)(DRAM)、Flash和SSD等分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)提供海量數(shù)據(jù)的低延時(shí)訪問(wèn)和處理;