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MongoDB挑战传统数据库:非结构化数据库的迭新不容小觑

目前涵盖分布式数据库、图数据库、流数据库、时空数据库和众包数据库等多个领域。MongoDB是文档型的非结构化新型数据库，Alan Chhabra表示，与传统数据库相比，更能满足用户数据存储量大、计算灵活的需求。

数据模型自由：MongoDB 允许用户创建自由的数据模型，无需遵循传统的关系型数据库中的严格模式。这使得 MongoDB 非常适合存储非结构化或半结构化数据。

MongoDB通常被归类为面向文档的数据库，而不是传统的关系型数据库。与关系型数据库不同，MongoDB使用的是类似JSON格式的文档来表示数据，这些文档可以包含任意数量和类型的字段，并且每个文档都可以具有自己的结构。

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。

Mongodb用于存储非结构化数据，尤其擅长存储json格式的数据。存储的量大概在10亿级别，再往上性能就下降了，除非另外分库。

1、从Personal Computer(个人电脑)到Personal Computing(个人计算)，再到Personal Conecting(个人互联)和Personal Cloud(个人云)，同是PC，但其内涵已完全不同。

2、从pc到pc的全称是从personal computer 到personal cloud，即从个人电脑到个人云。2011年11月29日，联想集团在北京举行发布会，宣布启动“个人云”战略。

3、分析人士称，未来2-3年，个人云将取代PC核心地位，成为数字时代从各方面改善人类工作和生活的核心载体。

4、云桌面目前应该更加倾向于企业、学校、教育、政府、医疗、金融等需要大量部署电脑的场合，个人方面受限于各种客观条件，其局限性很大。

5、方便灵活云电脑相对于传统的个人电脑来说，更加方便灵活，更环保，更便宜。

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1、BI对数据的分析处理主要包括三个方面的内容。首先，是数据仓库或数据集市的建立，对数据进行预处理。

2、通过与BI系统相结合，根据不同工作流程所处阶段和分析需求角度出发，BI数据分析可被划分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析和处方式分析四种类型。

3、BI就是对业务系统积累下来的数据进行分析和挖掘，BI有专门的技术（比如多维数据库），可以方便快速的显示聚合过的数据，能在更高的层面上展现信息。BI的数据挖掘就是从大量业务数据中发现未知的有用信息或者联系。

4、商业智能BI一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能BI的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。

5、BI是一种综合了各种学科的边缘学科，主要包括三方面的内容：数据仓库建立科学的数据模型，收集集各种来源、各种业务条线的数据。数据分析在数据仓库基础上，从大批量的数据里发掘未知信息，辅助决策。

6、数据获取数据获取看似简单，但是需要把握对问题的商业理解，转化成数据问题来解决，直白点讲就是需要哪些数据，从哪些角度来分析，界定问题后，再进行数据采集。此环节，需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。

好。天翼云智能边缘事业部平台优秀，员工福利有六险二金、交通补助、饭补、年终奖金。天翼云智能边缘事业部AI团队在混合语种竞赛的MLEC、MCEC两项赛道中均取得亚军的成绩。

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