數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)建模技術的介紹：
前文我們對數(shù)據(jù)查詢進行了側重簡要的介紹，接下來我們再來探討下數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)建模。
目前，社交網(wǎng)站、電子商務等網(wǎng)絡服務的迅速發(fā)展，使得網(wǎng)絡服務及網(wǎng)絡信息規(guī)模裂變式增長，這樣就會對大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理帶來了很大的挑戰(zhàn)。金融業(yè)、零售業(yè)、醫(yī)療、電信、航空等領域也會產生大量的數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)挖掘中如何處理海量數(shù)據(jù)，提高挖掘質量和效率，是迫切需要解決的問題。數(shù)據(jù)固有的記錄歷史信息的能力，使得企業(yè)認識到，大量數(shù)據(jù)中，尤其是歷史數(shù)據(jù)中是隱藏著許多有價值的東西的。
通過對歷史數(shù)據(jù)的分析，美國服務器租用，能夠對現(xiàn)在和未來的業(yè)務發(fā)展有很大的幫助。這種分析需要兩點的支持，一是對海量數(shù)據(jù)的規(guī)整和處理，數(shù)據(jù)的量越多，域名購買，數(shù)據(jù)的種類越豐富，其提供的結果越準確、越詳細。二是有數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的方法，根據(jù)分析業(yè)務內容的不同，使用的分析方法也會有所不同，常用的幾種分析方法包括：分類、聚合、關聯(lián)等。
數(shù)據(jù)分析最重要的領域為數(shù)據(jù)挖掘。針對海量數(shù)據(jù)的增長速度，許多國內外從事海量數(shù)據(jù)挖掘、知識發(fā)現(xiàn)領域的相關人士進行了深入的研究。海量數(shù)據(jù)的存儲和處理能力本身就對數(shù)據(jù)挖掘或機器學習提出了很高的要求，Google在這方面做的工作很有意義。
Google公司提出的MapReduce是可以在大型計算機集群上對海量數(shù)據(jù)進行并發(fā)處理的一種框架模型。它首先通過設定一個Map函數(shù)把輸入數(shù)據(jù)變換成相應的鍵值對，然后通過自定義的 Reduce函數(shù)聚集起來具有同樣鍵的值，并輸出結果。現(xiàn)實世界中大都可以用此模型來表示對海量數(shù)據(jù)的處理。另外，并行數(shù)據(jù)庫是數(shù)據(jù)庫技術與并行技術結合的產物，并被視為種高性能的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，它能大大提高關系型數(shù)據(jù)庫中處理海量數(shù)據(jù)的效率。
數(shù)據(jù)建模
數(shù)據(jù)模型是對信息系統(tǒng)中客觀事物及其聯(lián)系的數(shù)據(jù)描述，它是復雜的數(shù)據(jù)關系之間的一個整體邏輯結構圖。數(shù)據(jù)模型不但提供了整個組織藉以收集數(shù)據(jù)的基礎，它還與組織中其他模型一起，精確恰當?shù)赜涗洏I(yè)務需求，并支持信息系統(tǒng)不斷地發(fā)展和完善，以滿足不斷變化的業(yè)務需求。對于任何一個信息系統(tǒng)來說，數(shù)據(jù)模型都是它的核心和靈魂。
數(shù)據(jù)建模是一種用于定義和分析數(shù)據(jù)的要求和其需要的相應支持的信息系統(tǒng)的過程。因此數(shù)據(jù)建模的過程中，涉及的專業(yè)數(shù)據(jù)建模工作，與企業(yè)的利益和用戶的信息系統(tǒng)密切相關。
從需求到實際的數(shù)據(jù)庫，有三種不同的類型。用于信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型作為一個概念數(shù)據(jù)模型，本質上是一組記錄數(shù)據(jù)要求的最初的規(guī)范技術。數(shù)據(jù)首先適合企業(yè)的最初要求，然后被轉變?yōu)橐粋€邏輯數(shù)據(jù)模型，該模型可以在數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)結構概念模型中實現(xiàn)。一個概念數(shù)據(jù)模型的實現(xiàn)可能需要多個邏輯數(shù)據(jù)模型。數(shù)據(jù)建模中的最后一步是確定邏輯數(shù)據(jù)模型到物理數(shù)據(jù)模型中對數(shù)據(jù)、訪問、性能和存儲的具體要求。數(shù)據(jù)建模定義的不只是數(shù)據(jù)元素，也包括它們的結構和它們之間的關系。
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