大數(shù)據(jù)分析架構(gòu)需權(quán)衡四要素

大數(shù)據(jù)分析架構(gòu)需權(quán)衡四要素

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通過提供對(duì)更廣泛信息集的訪問，大數(shù)據(jù)就可以為數(shù)據(jù)分析師和業(yè)務(wù)用戶產(chǎn)生分析見解提供一臂之力。成功的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序會(huì)揭示某些趨勢和模式,以此來為決策制定提供更好的服務(wù)，并會(huì)指出新的創(chuàng)收機(jī)會(huì)和讓企業(yè)領(lǐng)先于他們的商業(yè)競爭對(duì)手的方法。但首先，企業(yè)往往需要增強(qiáng)他們現(xiàn)有的IT基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以及數(shù)據(jù)管理流程以支持大數(shù)據(jù)架構(gòu)的規(guī)模和復(fù)雜性。

Hadoop系統(tǒng)和NoSQL數(shù)據(jù)庫已經(jīng)成為管理大數(shù)據(jù)環(huán)境的重要工具。不過，在很多情況下，企業(yè)利用他們現(xiàn)有的數(shù)據(jù)倉庫設(shè)施，或是一個(gè)新老混合的技術(shù)來對(duì)大數(shù)據(jù)流入他們的系統(tǒng)進(jìn)行管理。

無論一個(gè)公司部署什么類型的大數(shù)據(jù)技術(shù)棧，有一些共通的因素必須加以考量,以保證為大數(shù)據(jù)分析工作提供一個(gè)有效的框架。在開始一個(gè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目之前，去審視項(xiàng)目所要承擔(dān)的新數(shù)據(jù)需求的更大圖景顯得尤為關(guān)鍵。下面來讓我們檢視四個(gè)需要加以考量的因素。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性

數(shù)據(jù)質(zhì)量問題對(duì)于BI和數(shù)據(jù)管理專業(yè)人士來說一定不陌生。很多BI和分析團(tuán)隊(duì)努力保證數(shù)據(jù)的有效性并說服業(yè)務(wù)使用人員去信任信息資產(chǎn)的準(zhǔn)確性和可靠性。作為個(gè)性化分析庫而得以廣泛使用的電子表格或電子報(bào)表軟件可以對(duì)數(shù)據(jù)中信任缺乏的問題加以彌補(bǔ)：在Excel中存儲(chǔ)和操作分析數(shù)據(jù)的功能為支持自助分析能力創(chuàng)造了環(huán)境，但可能不會(huì)激發(fā)其他用戶對(duì)結(jié)果的自信心。數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)質(zhì)量工具一起，能夠通過為管理BI和分析數(shù)據(jù)提供標(biāo)準(zhǔn)化流程來幫助樹立信心。但是，由于不斷增加的數(shù)據(jù)容量和更廣泛多樣的數(shù)據(jù)類型，特別是當(dāng)涉及結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)混合時(shí)，就會(huì)對(duì)一個(gè)大數(shù)據(jù)的實(shí)施增加難度系數(shù)。建立評(píng)估數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)以及對(duì)它們進(jìn)行升級(jí)以處理那些更大、更多樣數(shù)據(jù)集，對(duì)于大數(shù)據(jù)實(shí)施的成功和分析框架的使用是至關(guān)重要的。

存儲(chǔ)適用

數(shù)據(jù)倉儲(chǔ)的一個(gè)核心要求是處理和存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)集的能力。但并不是所有數(shù)據(jù)倉庫在這方面都滿足要求。一些是針對(duì)復(fù)雜查詢處理進(jìn)行優(yōu)化，而其他的則并非如此。并且在許多大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序中，相較于事務(wù)系統(tǒng)，由于添加了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)還有數(shù)據(jù)的創(chuàng)建和收集增速迅猛，用Hadoop和NoSQL技術(shù)增強(qiáng)數(shù)據(jù)倉庫就成為必要。對(duì)于一個(gè)希望獲取并分析大數(shù)據(jù)的組織來說，光有存儲(chǔ)容量是不夠的;而重要的部分在于將數(shù)據(jù)置于何處才是最佳的，這樣數(shù)據(jù)就可以轉(zhuǎn)化為有用信息并為數(shù)據(jù)科學(xué)家和其他用戶所利用。

查詢性能

大數(shù)據(jù)分析依賴于及時(shí)處理和查詢復(fù)雜數(shù)據(jù)的能力。一個(gè)很好地例子就是：一家公司開發(fā)了一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫用來維護(hù)從能源使用計(jì)收集到的數(shù)據(jù)。在產(chǎn)品評(píng)估過程中，某供應(yīng)商的系統(tǒng)有能力在15分鐘內(nèi)處理七百萬條記錄，而另一家則在相同時(shí)間內(nèi)可以處理最高三十萬條記錄。能否識(shí)別正確的基礎(chǔ)設(shè)施來支持快速的數(shù)據(jù)可用性和高性能查詢就意味著成功還是失敗。

穩(wěn)定性

隨著許多組織中數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)種類的增長，大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建立需要有對(duì)未來的考量。必須提前考慮和求證正在進(jìn)行評(píng)估的大數(shù)據(jù)技術(shù)是否能夠進(jìn)行擴(kuò)展，以達(dá)到不斷向前發(fā)展的需求所要求的級(jí)別。這便超出了存儲(chǔ)容量的范疇，將性能也包含了進(jìn)來，對(duì)那些從社交網(wǎng)絡(luò)，傳感器，系統(tǒng)日志文件以及其他非事務(wù)源獲取數(shù)據(jù)作為其業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)擴(kuò)展的公司來說尤為如此。

分析多樣而復(fù)雜的數(shù)據(jù)集需要一個(gè)健壯且富有彈性的大數(shù)據(jù)架構(gòu)。在籌劃項(xiàng)目時(shí)通過對(duì)這四個(gè)因素進(jìn)行考量，組織可以確定他們是否已經(jīng)擁有能夠處理如此嚴(yán)苛大數(shù)據(jù)的分析程序亦或是需要額外的軟硬件以及數(shù)據(jù)管理流程來達(dá)到他們的大數(shù)據(jù)目標(biāo)。

以上是小編為大家分享的關(guān)于大數(shù)據(jù)分析架構(gòu)需權(quán)衡四要素的相關(guān)內(nèi)容，更多信息可以關(guān)注環(huán)球青藤分享更多干貨

如何選擇NoSQL數(shù)據(jù)庫

NoSQL，指的是非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫在應(yīng)付web2.0網(wǎng)站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的

SNS類型的web2.0純動(dòng)態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫則由于其本身的特點(diǎn)得到了非常迅速的發(fā)展。

NoSQL(NoSQL

= Not Only SQL

)，意即“不僅僅是SQL”，是一項(xiàng)全新的數(shù)據(jù)庫革命性運(yùn)動(dòng)，早期就有人提出，發(fā)展至2009年趨勢越發(fā)高漲。NoSQL的擁護(hù)者們提倡運(yùn)用非關(guān)系型的數(shù)

據(jù)存儲(chǔ)，相對(duì)于鋪天蓋地的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫運(yùn)用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。

從這一新興技術(shù)中選擇一款正確的NoSQL數(shù)據(jù)庫是非常具有挑戰(zhàn)性的。比一下網(wǎng)建議在選擇時(shí)考慮以下因素：

并發(fā)控制

并

發(fā)控制指的是當(dāng)多個(gè)用戶同時(shí)更新運(yùn)行時(shí)，用于保護(hù)數(shù)據(jù)庫完整性的各種技術(shù)。并發(fā)機(jī)制不正確可能導(dǎo)致臟讀、幻讀和不可重復(fù)讀等此類問題。并發(fā)控制的目的是保

證一個(gè)用戶的工作不會(huì)對(duì)另一個(gè)用戶的工作產(chǎn)生不合理的影響。在某些情況下，這些措施保證了當(dāng)用戶和其他用戶一起操作時(shí)，所得的結(jié)果和她單獨(dú)操作時(shí)的結(jié)果是

一樣的。在另一些情況下，這表示用戶的工作按預(yù)定的方式受其他用戶的影響。

封鎖

就是事務(wù)T在對(duì)某個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象（例如表、記錄等）操作之前，先向系統(tǒng)發(fā)出請(qǐng)求，對(duì)其加鎖。加鎖后事務(wù)T就對(duì)該數(shù)據(jù)對(duì)象有了一定的控制，在事務(wù)T釋放它的鎖之前，其它的事務(wù)不能更新此數(shù)據(jù)對(duì)象。

封鎖是一次只允許一個(gè)用戶讀取或修改的一種機(jī)制，是實(shí)現(xiàn)并發(fā)控制的一個(gè)非常重要的技術(shù)。

MVCC

Multi-Version Concurrency Control多版本并發(fā)控制，維持一個(gè)數(shù)據(jù)的多個(gè)版本使讀寫操作沒有沖突。MVCC優(yōu)化了數(shù)據(jù)庫并發(fā)系統(tǒng)，使系統(tǒng)在有大量并發(fā)用戶時(shí)得到最高的性能，并且可以不用關(guān)閉服務(wù)器就直接進(jìn)行熱備份。

ACID

指

數(shù)據(jù)庫事務(wù)正確執(zhí)行的四個(gè)基本要素的縮寫。包含：原子性(Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久

性（Durability）。一個(gè)支持事務(wù)（Transaction）的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，必需要具有這四種特性，否則在事務(wù)過程（Transaction

processing）當(dāng)中無法保證數(shù)據(jù)的正確性，交易過程極可能達(dá)不到交易方的要求。

None

一些系統(tǒng)不提供原子性。

鏡像

數(shù)據(jù)庫鏡像是DBMS根據(jù)DBA的要求，自動(dòng)把整個(gè)數(shù)據(jù)庫或其中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)復(fù)制到另一個(gè)磁盤上，每當(dāng)主數(shù)據(jù)庫更新時(shí)，DBMS會(huì)自動(dòng)把更新后的數(shù)據(jù)復(fù)制過去，即DBMS自動(dòng)保證鏡像數(shù)據(jù)與主數(shù)據(jù)的一致性。

鏡像分為同步和異步。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

指的是數(shù)據(jù)的物理特性怎樣被存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中。

磁盤 數(shù)據(jù)被存儲(chǔ)在硬盤驅(qū)動(dòng)器里；

GFS或谷歌文件系統(tǒng)是一個(gè)由谷歌開發(fā)的專有的分布式文件系統(tǒng)；

Hadoop是Apache軟件框架，免費(fèi)許可下支持?jǐn)?shù)據(jù)密集型分布式應(yīng)用程序；

RAM隨機(jī)存儲(chǔ)器；

插件 可以添加外部插件；

Amazon S3通過Web服務(wù)接口提供存儲(chǔ)；

BDB：BDB

全稱是 “Berkeley DB”，它是MySQL具有事務(wù)能力的表類型，由Sleepycat

Software開發(fā)。BDB表類型提供了MySQL用戶長久期盼的功能，即事務(wù)控制能力。在任何RDBMS中，事務(wù)控制能力都是一種極其重要和寶貴的功

能。事務(wù)控制能力使得我們能夠確保一組命令確實(shí)已經(jīng)全部執(zhí)行成功，或者確保當(dāng)任何一個(gè)命令出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)所有命令的執(zhí)行結(jié)果均被退回。

實(shí)現(xiàn)語言

實(shí)現(xiàn)語言會(huì)影響數(shù)據(jù)庫的發(fā)展速度。典型的NoSQL數(shù)據(jù)庫是用低級(jí)語言如C / C + +編寫的。另一方面，那些更高層次的語言如Java，使自定義更容易。

實(shí)現(xiàn)語言有：C, C++, Erlang, Java, Python

特性

考慮下列哪一個(gè)特點(diǎn)對(duì)你的數(shù)據(jù)庫是最重要的：

持久性

可用性

一致性

分區(qū)容忍性

證書類型

下面這些許可證是一個(gè)不同的開放源碼許可的形式：

GPL：通用公共許可證

BSD：伯克利軟件分發(fā)

MPL：Mozilla公共許可證

EPL：Eclipse公共許可證

IDPL：最初的開發(fā)者的公共許可證

LGPL：較寬松通用公共許可證

存儲(chǔ)類型

存儲(chǔ)類型是NoSQL數(shù)據(jù)庫最大的不同，是決定使用哪款數(shù)據(jù)庫的一個(gè)首要指標(biāo)。

關(guān)鍵字：支持get、put和刪除操作

按列存儲(chǔ)：相對(duì)于傳統(tǒng)的按行存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)集成容易多了

面向文件系統(tǒng)：存儲(chǔ)像是JSON或XML這樣的結(jié)構(gòu)化文件，很容易就能從面向?qū)ο筌浖蝎@取數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)分析需要權(quán)衡的四大要素

數(shù)據(jù)分析需要權(quán)衡的四大要素

無論一個(gè)公司部署什么類型的大數(shù)據(jù)技術(shù)棧，有一些共通的因素必須加以考量，以保證為大數(shù)據(jù)分析工作提供一個(gè)有效的框架。在開始一個(gè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目之前，去審視項(xiàng)目所要承擔(dān)的新數(shù)據(jù)需求的更大圖景顯得尤為關(guān)鍵。下面來讓我們檢視四個(gè)需要加以考量的因素。

大數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性

數(shù)據(jù)質(zhì)量問題對(duì)于BI和數(shù)據(jù)管理專業(yè)人士來說一定不陌生。很多BI和分析團(tuán)隊(duì)努力保證數(shù)據(jù)的有效性并說服業(yè)務(wù)使用人員去信任信息資產(chǎn)的準(zhǔn)確性和可靠性。作為個(gè)性化分析庫而得以廣泛使用的電子表格或電子報(bào)表軟件可以對(duì)數(shù)據(jù)中信任缺乏的問題加以彌補(bǔ)：在Excel中存儲(chǔ)和操作分析數(shù)據(jù)的功能為支持自助分析能力創(chuàng)造了環(huán)境，但可能不會(huì)激發(fā)其他用戶對(duì)結(jié)果的自信心。數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)質(zhì)量工具一起，能夠通過為管理BI和分析數(shù)據(jù)提供標(biāo)準(zhǔn)化流程來幫助樹立信心。但是，由于不斷增加的數(shù)據(jù)容量和更廣泛多樣的數(shù)據(jù)類型，特別是當(dāng)涉及結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)混合時(shí)，就會(huì)對(duì)一個(gè)大數(shù)據(jù)的實(shí)施增加難度系數(shù)。建立評(píng)估數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)以及對(duì)它們進(jìn)行升級(jí)以處理那些更大、更多樣數(shù)據(jù)集，對(duì)于大數(shù)據(jù)實(shí)施的成功和分析框架的使用是至關(guān)重要的。

存儲(chǔ)適用

數(shù)據(jù)倉儲(chǔ)的一個(gè)核心要求是處理和存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)集的能力。但并不是所有數(shù)據(jù)倉庫在這方面都滿足要求。一些是針對(duì)復(fù)雜查詢處理進(jìn)行優(yōu)化，而其他的則并非如此。并且在許多大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序中，相較于事務(wù)系統(tǒng)，由于添加了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)還有數(shù)據(jù)的創(chuàng)建和收集增速迅猛，用Hadoop和NoSQL技術(shù)增強(qiáng)數(shù)據(jù)倉庫就成為必要。對(duì)于一個(gè)希望獲取并分析大數(shù)據(jù)的組織來說，光有存儲(chǔ)容量是不夠的;而重要的部分在于將數(shù)據(jù)置于何處才是最佳的，這樣數(shù)據(jù)就可以轉(zhuǎn)化為有用信息并為數(shù)據(jù)科學(xué)家和其他用戶所利用。

查詢性能

大數(shù)據(jù)分析依賴于及時(shí)處理和查詢復(fù)雜數(shù)據(jù)的能力。一個(gè)很好地例子就是：一家公司開發(fā)了一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫用來維護(hù)從能源使用計(jì)收集到的數(shù)據(jù)。在產(chǎn)品評(píng)估過程中，某供應(yīng)商的系統(tǒng)有能力在15分鐘內(nèi)處理七百萬條記錄，而另一家則在相同時(shí)間內(nèi)可以處理最高三十萬條記錄。能否識(shí)別正確的基礎(chǔ)設(shè)施來支持快速的數(shù)據(jù)可用性和高性能查詢就意味著成功還是失敗。

穩(wěn)定性

隨著許多組織中數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)種類的增長，大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建立需要有對(duì)未來的考量。必須提前考慮和求證正在進(jìn)行評(píng)估的大數(shù)據(jù)技術(shù)是否能夠進(jìn)行擴(kuò)展，以達(dá)到不斷向前發(fā)展的需求所要求的級(jí)別。這便超出了存儲(chǔ)容量的范疇，將性能也包含了進(jìn)來，對(duì)那些從社交網(wǎng)絡(luò)，傳感器，系統(tǒng)日志文件以及其他非事務(wù)。

大數(shù)據(jù)項(xiàng)目需考量的四個(gè)因素

大數(shù)據(jù)項(xiàng)目需考量的四個(gè)因素

Hadoop系統(tǒng)和NoSQL數(shù)據(jù)庫已經(jīng)成為管理大數(shù)據(jù)環(huán)境的重要工具。不過，在很多情況下，企業(yè)利用他們現(xiàn)有的數(shù)據(jù)倉庫設(shè)施，或是一個(gè)新老混合的技術(shù)來對(duì)大數(shù)據(jù)流入他們的系統(tǒng)進(jìn)行管理。

無論一個(gè)公司部署什么類型的大數(shù)據(jù)技術(shù)棧，有一些共通的因素必須加以考量，以保證為大數(shù)據(jù)分析工作提供一個(gè)有效的框架。在開始一個(gè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目之前，去審視項(xiàng)目所要承擔(dān)的新數(shù)據(jù)需求的更大圖景顯得尤為關(guān)鍵。下面來讓我們檢視四個(gè)需要加以考量的因素。 數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性 數(shù)據(jù)質(zhì)量問題對(duì)于BI和數(shù)據(jù)管理專業(yè)人士來說一定不陌生。很多BI和分析團(tuán)隊(duì)努力保證數(shù)據(jù)的有效性并說服業(yè)務(wù)使用人員去信任信息資產(chǎn)的準(zhǔn)確性和可靠性。作為個(gè)性化分析庫而得以廣泛使用的電子表格或電子報(bào)表軟件可以對(duì)數(shù)據(jù)中信任缺乏的問題加以彌補(bǔ)：在Excel中存儲(chǔ)和操作分析數(shù)據(jù)的功能為支持自助分析能力創(chuàng)造了環(huán)境，但可能不會(huì)激發(fā)其他用戶對(duì)結(jié)果的自信心。數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)質(zhì)量工具一起，能夠通過為管理BI和分析數(shù)據(jù)提供標(biāo)準(zhǔn)化流程來幫助樹立信心。但是，由于不斷增加的數(shù)據(jù)容量和更廣泛多樣的數(shù)據(jù)類型，特別是當(dāng)涉及結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)混合時(shí)，就會(huì)對(duì)一個(gè)大數(shù)據(jù)的實(shí)施增加難度系數(shù)。建立評(píng)估數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)以及對(duì)它們進(jìn)行升級(jí)以處理那些更大、更多樣數(shù)據(jù)集，對(duì)于大數(shù)據(jù)實(shí)施的成功和分析框架的使用是至關(guān)重要的。 存儲(chǔ)適用 數(shù)據(jù)倉儲(chǔ)的一個(gè)核心要求是處理和存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)集的能力。但并不是所有數(shù)據(jù)倉庫在這方面都滿足要求。一些是針對(duì)復(fù)雜查詢處理進(jìn)行優(yōu)化，而其他的則并非如此。并且在許多大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序中，相較于事務(wù)系統(tǒng)，由于添加了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)還有數(shù)據(jù)的創(chuàng)建和收集增速迅猛，用Hadoop和NoSQL技術(shù)增強(qiáng)數(shù)據(jù)倉庫就成為必要。對(duì)于一個(gè)希望獲取并分析大數(shù)據(jù)的組織來說，光有存儲(chǔ)容量是不夠的；而重要的部分在于將數(shù)據(jù)置于何處才是最佳的，這樣數(shù)據(jù)就可以轉(zhuǎn)化為有用信息并為數(shù)據(jù)科學(xué)家和其他用戶所利用。 查詢性能 大數(shù)據(jù)分析依賴于及時(shí)處理和查詢復(fù)雜數(shù)據(jù)的能力。一個(gè)很好地例子就是：一家公司開發(fā)了一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫用來維護(hù)從能源使用計(jì)收集到的數(shù)據(jù)。在產(chǎn)品評(píng)估過程中，某供應(yīng)商的系統(tǒng)有能力在15分鐘內(nèi)處理七百萬條記錄，而另一家則在相同時(shí)間內(nèi)可以處理最高三十萬條記錄。能否識(shí)別正確的基礎(chǔ)設(shè)施來支持快速的數(shù)據(jù)可用性和高性能查詢就意味著成功還是失敗。 穩(wěn)定性 隨著許多組織中數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)種類的增長，大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建立需要有對(duì)未來的考量。必須提前考慮和求證正在進(jìn)行評(píng)估的大數(shù)據(jù)技術(shù)是否能夠進(jìn)行擴(kuò)展，以達(dá)到不斷向前發(fā)展的需求所要求的級(jí)別。這便超出了存儲(chǔ)容量的范疇，將性能也包含了進(jìn)來，對(duì)那些從社交網(wǎng)絡(luò)，傳感器，系統(tǒng)日志文件以及其他非事務(wù)源獲取數(shù)據(jù)作為其業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)擴(kuò)展的公司來說尤為如此。

如何搞定NoSQL事務(wù)機(jī)制

在SequoiaDB巨杉數(shù)據(jù)庫聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO王濤看來，目前只有少量的NoSQL數(shù)據(jù)庫支持事務(wù)機(jī)制，如VoltDB、RavenDB、SequoiaDB、MarkLogic。并且，“NoSQL支持事務(wù)（ACID）是未來的趨勢，不支持事務(wù)的NoSQL會(huì)大大縮小其應(yīng)用場景?！睂?duì)于ACID來說，是指數(shù)據(jù)庫事務(wù)機(jī)制正確執(zhí)行的四大基本要素，包含了：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久性（Durability）。

本文題目：nosql四個(gè)要素,nosql的三大基石
標(biāo)題鏈接：http://aaarwkj.com/article10/dsiisgo.html

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