数据库应该怎么学（数据库好学不）

互联网思维就是用互联网的方式来思考问题，来重新审视行业，来定位我们每个企业。那么，什么是互联网的方式?互联网的本质是什么，联系性，价值的串联，还有，技术的改变。以下是小编为你整理的数据库应该怎么学

联系性：互联网诞生的基础是联系性，一个人做不了互联网，很多很多的人或者终端联系在一起才叫做互联网，那么，互联网的发展就是不断在拓展这种联系性，有简单到复杂、由单一到多元，从空白到建立，互联网正在改变着我们生活的每个层面--这个改变就是互联的建立，它向每一个角落延伸，它延伸的每一个地方，联系性的方式都会改变。比如，原来你要上商场去买衣服，现在不用了网上就可以解决，不好了还可以调换，比在商场还要灵活，我们看到，它的联系方式变化了，所以，线下很多服装商场就倒闭了，开不下去了。

价值的串联：我们知道，互联网的发展是因为给我们带来了极大的便利性，这个便利性就是价值，原来我们办个事情很麻烦，现在很多变得不麻烦了，比如转个账什么的你就不要跑银行排队了，微信或者网上就办理了。这就是价值。为什么互联网的联系会越来越广泛，延伸的领域越来越多，因为它创造了价值，价值传递的方式被改变了，它用给你带来的N多个好处帮你创造了越来越多的便利，形成了一个价值的串联和传递。

技术：无论是联系性还是价值串联，它是通过什么实现的?技术，互联网技术。互联网是个工具，是个技术工具，它要通过技术实现来达到联系性和价值传递的目标。也就是说，以往你要为消费者服务是通过人工等其他手段来进行的，现在你要考虑运用互联网技术来实现这个服务。从这个角度看你真不能把互联网看得太高，因为，从根因上讲它就是个信息互联的技术，它本身与思维关联不大，而与技术实现的开发紧密相连，这是很多人不认可互联网思维的原因之一。

运营标签化

早期商场运营是以围绕商家及货品管理为核心，强调商家的聚合、业态的丰富、产品的齐全来吸引消费者。而传统的大众消费客群市场正在被有特殊喜好趋同的个性消费群体逆袭，具有自身鲜明主题和标签IP的商业项目从市场脱颖而出，并拥有了一批高粘度的粉丝。

大数据便能有效结合线上线下、场内场外，全面认识消费者属性和标签，从原来对于“人”模糊认知，到“精准化，清晰化”呈现。通过多维度的场内外数据分析，提炼目标消费者的标签，从而在线下经由标签构建项目价值观体系，使得项目成为固定标签人群的流量入口，同时形成低频消费向高频消费的转换。

以杭州某项目为例，中商数据对整个杭州市207万台移动设备APP进行索引，发现项目核心辐射范围内消费客群有着明显的“二次元(动漫喜好者)”标签，也就是说，该部分客群的线上消费痕迹有很明显的韩风和日风倾向，于是，推荐商场运营在线下开发该类型的主题街区和相关主题活动。

大数据和云计算的关系

从技术上来看，大数据和云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。

大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

云时代的来临，大数据的关注度也越来越高，分析师团队认为大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据。

大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

大数据需要特殊的技术以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模的并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据可、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

大数据处理

大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，笔者总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。

大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。

在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的K-Means、用于统计学习的SVM和用于分类的Naive Bayes，主要使用的工具有HadoopMahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，还有，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

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