大數(shù)據(jù)可以解決的問(wèn)題有哪些？大數(shù)據(jù)可以分為數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)展示。由于大數(shù)據(jù)使用的是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析相比，它的價(jià)值密度高，數(shù)據(jù)量大。一般來(lái)說(shuō)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析相當(dāng)于走藤蔓，大數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)可以解決的問(wèn)題有哪些？

大數(shù)據(jù)可以分為數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)展示。由于大數(shù)據(jù)使用的是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析相比，它的價(jià)值密度高，數(shù)據(jù)量大。一般來(lái)說(shuō)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析相當(dāng)于走藤蔓，大數(shù)據(jù)分析相當(dāng)于畫(huà)地牢。

我們可以采取幾種大數(shù)據(jù)的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，比如商業(yè)營(yíng)銷(xiāo)。商家通過(guò)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，在平臺(tái)上收集客戶信息，分析客戶偏好，制定有針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)策略。這種模式在人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等各個(gè)行業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域都非常普遍。這兩方面的數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化的，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法無(wú)法有效地處理，只能借助大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

簡(jiǎn)而言之，大數(shù)據(jù)解決的問(wèn)題不在任何領(lǐng)域，而是在每個(gè)領(lǐng)域。它在任何時(shí)刻都不會(huì)影響我們的生活，而是每時(shí)每刻。大數(shù)據(jù)仍然需要統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)支撐。有待解決的具體問(wèn)題和著陸方案仍在改進(jìn)中。隨著技術(shù)和時(shí)間的推移，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，需要解決的問(wèn)題也越來(lái)越多?？赡艿暮罄m(xù)問(wèn)題是哪些問(wèn)題是大數(shù)據(jù)無(wú)法解決的。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些缺點(diǎn)？

主要有四個(gè)缺點(diǎn)：1。無(wú)法存儲(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

2。按行存儲(chǔ)，即使只操作一列，也需要將整行讀入內(nèi)存

3。表結(jié)構(gòu)擴(kuò)展不方便，模式固定

4。對(duì)全文搜索功能的支持較弱

針對(duì)以上四個(gè)缺點(diǎn)，提供了不同的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)解決。

1. K-V存儲(chǔ)不能存儲(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

以redis為例，值可以是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如字符串、哈希、列表、集合、sortedset、位圖等。列存儲(chǔ)可以解決在操作HBase

3表示的列

時(shí)，將整行讀入內(nèi)存導(dǎo)致的高IO問(wèn)題。文檔存儲(chǔ)可以解決mongodb

4表示的表結(jié)構(gòu)擴(kuò)展不方便的問(wèn)題。全文搜索引擎解決了全文搜索功能的問(wèn)題

以elasticsearch為例

以上解決方案雖然解決了關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的不足，但不能很好的支持acid功能。在某些場(chǎng)景下，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)很好的選擇，因此這些數(shù)據(jù)庫(kù)只是關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的一個(gè)很好的補(bǔ)充，不能替代關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)。

現(xiàn)在newsql也是大數(shù)據(jù)時(shí)代的一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)，即可以支持事務(wù)，具有良好的可擴(kuò)展性來(lái)支持大數(shù)據(jù)。以oceanbase、tidb和扳手/F1為例。

國(guó)慶節(jié)當(dāng)天，中國(guó)螞蟻金融自主研發(fā)的金融級(jí)分布式關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)oceanbase在被稱(chēng)為“數(shù)據(jù)庫(kù)世界杯”的TPC-C基準(zhǔn)測(cè)試中，打破了美國(guó)甲骨文公司9年來(lái)的世界紀(jì)錄，成為第一個(gè)登上榜首的中文數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品。

數(shù)據(jù)庫(kù)問(wèn)題，請(qǐng)問(wèn)怎么解決？

當(dāng)數(shù)據(jù)更新頻繁，實(shí)時(shí)性要求較高時(shí)，如直播場(chǎng)景、搶購(gòu)場(chǎng)景，緩存失效時(shí)間很短。有必要考慮服務(wù)分段，并將相似的服務(wù)獨(dú)立地路由到不同的服務(wù)器。嘗試將寫(xiě)負(fù)載分配到單點(diǎn)集群可以承受的范圍。從技術(shù)上講，可選策略與業(yè)務(wù)高度相關(guān)。在類(lèi)似于livestudio的場(chǎng)景中，您甚至不需要轉(zhuǎn)到數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器。業(yè)務(wù)遍布緩存，持久化到數(shù)據(jù)庫(kù)的業(yè)務(wù)在隊(duì)列中緩慢地異步處理。電子商務(wù)搶購(gòu)這種必須經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的業(yè)務(wù)不盡相同，但思路還是一樣的。如果業(yè)務(wù)太大，則添加驗(yàn)證碼和隊(duì)列?？傊?，盡可能延遲訂單提交時(shí)間，并將瞬時(shí)負(fù)載分配到系統(tǒng)可接受的時(shí)間段。數(shù)據(jù)庫(kù)級(jí)別仍然是鎖定和排隊(duì)的，但是我們?nèi)匀恍枰獙?duì)隊(duì)列條目鎖定做一些工作。一旦隊(duì)列長(zhǎng)度超過(guò)貨物總數(shù)的倍數(shù)（根據(jù)過(guò)去訂單的付款成功率計(jì)算），鎖將阻止后續(xù)請(qǐng)求進(jìn)入隊(duì)列。還有很多寫(xiě)流量極高的場(chǎng)景，比如LBS產(chǎn)品的地理位置更新和SNS產(chǎn)品的消息推送。一般的想法是相似的，比如鎖定和排隊(duì)。在數(shù)據(jù)庫(kù)級(jí)別，盡可能選擇具有優(yōu)異寫(xiě)性能的NoSQL來(lái)滿足這些持久性需求。另外，盡量減少索引的使用，比如使用MySQL作為鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)，這樣可以減少寫(xiě)的性能消耗，提高性能。