大数据 oltp

一、大数据 oltp

当今社会，大数据技术的发展已经成为各行各业关注的焦点。随着信息化时代的到来，海量数据的处理与管理已经超出了传统数据库系统的范畴，企业和组织纷纷转向使用大数据技术来更好地管理和利用数据资源。

大数据概述

大数据指的是规模巨大、类型繁多的数据集合，这些数据无法被传统的数据管理工具有效处理。大数据的特点主要包括三个方面：数据量大、数据来源多样化、数据处理速度快。随着社会信息化水平的提高，大数据应用已经深入到各行各业，成为推动企业发展的重要因素。

大数据技术应用

在企业中，大数据技术主要应用于数据分析、商业智能、市场营销、风险控制等多个领域。通过大数据技术，企业可以更好地了解客户需求、优化产品设计、提高运营效率，实现精细化管理和个性化服务。

OLTP技术概述

OLTP（联机事务处理）是一种常见的数据库处理方式，用于处理日常的交易性数据。OLTP系统以实时处理数据为特点，支持并发访问和事务处理，保证数据的一致性和完整性。在企业信息化管理中，OLTP技术扮演着至关重要的角色。

大数据与OLTP技术结合

大数据技术和OLTP技术的结合，可以为企业提供更全面、更有效的数据管理和分析解决方案。通过将大数据分析与实时事务处理相结合，企业可以更快速地获取数据见解，并根据数据信息作出即时决策，提升企业竞争力。

未来发展趋势

随着大数据技术不断发展和演进，未来大数据与OLTP技术的结合将更加紧密，更加智能化。随着人工智能、区块链等新兴技术的应用，大数据分析和实时事务处理将进一步融合，形成更加完善的数据处理系统，助力企业数字化转型。

二、oltp数据挖掘名词解释？

OLTP：

联机事务处理系统(OLTP)，也称为面向交易的处理系统，其基本特征是顾客的原始数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。这样做的最大优点是可以即时地处理输入的数据，及时地回答。也称为实时系统(Real time System)。衡量联机事务处理系统的一个重要性能指标是系统性能，具体体现为实时响应时间(Response Time)，即用户在终端上送入数据之后，到计算机对这个请求给出答复所需要的时间。OLTP广泛应用于很行，股票，通信等各个行业。

三、oltp 和数据库的关系？

Oltp是传统的关系型数据库的主要应用。主要是基本的日常的事务处理，如银行交易。

四、olap与oltp的数据来源不一样？

OLAP即联机分析处理，是数据仓库的核心部心，所谓数据仓库是对于大量已经由OLTP形成的数据的一种分析型的数据库，用于处理商业智能、决策支持等重要的决策信息；数据仓库是在数据库应用到一定程序之后而对历史数据的加工与分析；是处理两种不同用途的工具而已。

五、数据技术与大数据技术如何？

数据技术和大数据技术是紧密相关的概念，但有一些区别。

数据技术是指涉及数据的处理、管理和分析的技术方法和工具。它包括数据的收集、存储、清洗、转换、建模、可视化和分析等各个方面。数据技术的目标是提取有用的信息和洞察力，以支持决策和解决问题。

大数据技术则是数据技术的一个特定领域，主要关注处理和分析大规模、高速、多样化的数据。大数据技术需要应对海量数据的挑战，包括数据的存储、处理、传输、分析和可视化等方面。与传统的数据技术相比，大数据技术更注重分布式计算、并行处理、数据挖掘和机器学习等领域的技术。

因此，数据技术是一个更广泛的概念，而大数据技术是在数据技术基础上专注于处理和分析大规模数据的特定领域。大数据技术的发展为我们提供了更多处理和利用海量数据的机会，从而为各行各业带来了更多的商业价值和创新机会。

六、商业数据分析六大技术？

作为一名合格的数据分析师，除了掌握基本的理论之外，还需要掌握的重要硬技能和软技能。

1、数学和统计能力：数据分析师首先要掌握的一定是数学和统计能力，因为要花大量时间跟数字打交道，因此你需要有数学头脑。

2、掌握编程语言：你还需要具备一些编程语言的知识，例如Python、 SQL等。如今，很多数据分析师都可以依靠多种编程语言来完成他们的工作。

3、数据分析思维：你还需要具有分析的能力，这不仅仅是处理数字和分享数据，有时你还需要更深入地了解到底发生了什么，因此必须拥有分析思维。

4、解决问题的能力：数据分析是关于回答问题和解决业务挑战的，这需要一些敏锐的解决问题能力。

5、出色的沟通能力：数据分析师除了会做分析，还要懂得分享。当你收集数据获得了有价值的见解，将自己挖掘的价值分享他人，才能使业务受益。

6、掌握分析工具：数据分析师有各种各样的工具可供使用，但是你还需要知道该使用哪一个以及何时使用。

七、大数据的三大技术支撑要素？

大数据技术支撑的三个要素是：

1、云计算、硬件性价比的提高以及软件技术的进步；

2、数据源整合进行存储、清洗、挖掘、分析后得出结果直到优化企业管理提高效率；

3、智能设备、传感器的普及，推动物联网、人工智能的发展。

八、3大数据技术是指什么？

1、数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。

2、数据存取：大数据的存去采用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据，

3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。

4、数据处理：对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。

5、统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。

6、数据挖掘：目前，还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

7、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。

8、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

九、数据库系统领域（oltp，olap都包括）有哪些顶级的实验室呢？

数据库是三大基础软件系统（操作系统，编译系统，数据库）之一。从研究和实际系统结合的角度，我把数据库方向排在三大软件系统之首，因为其起到了承上启下的作用，向下和操作系统及硬件结合，向上和数据及应用结合，因此可研究的子方向非常多，当然研究方向仁者见仁智者见智，我仅仅表达我的观点，仅供参考。下面我以国内外数据库实验室为入口介绍下我认识的或者接触过的教授，希望能对感兴趣的朋友，特别是想申请PhD的同学启到帮助作用。

美国

• MIT数据库组。该实验室包括三位重量级教授：Sam Madden, Mike Stonebraker和Tim Kraska。这三位教授可以说是数据库领域的引领者，Mike Stonebraker是元老级人物，2014年图灵奖获得者，是和Jim Gray并列的数据库始祖，一直以来大范围使用的开源数据库Postgres就是出自他手；Mike虽然年纪已高，但是思维极为活跃，最近一次交流老人家直接在白板上算用多少VoltDB节点就可以解决问题。Sam Madden可以称之为是数据库领域的中流砥柱人物，获得了N多该领域的顶级奖项，各个数据库顶会的组织者和领导者，除此之外，Sam在分布式系统，大数据，网络等方向也颇有建树。Tim Kraska是较为年轻的教授，之前在布朗大学任助理教授，17年去MIT并升任副教授，可见实力超强，目前主要致力于机器学习和数据库的结合，人很open，你如果想邀请他来给talk，他都很愿意。
• Berkeley AMPLab(现为RICE LAB)。Berkeley在数据库的发展使上可谓举足轻重，如BDB，Spark都出自berkeley，无论对学术界还是工业界影响极为深远广泛。上面提到的Mike Stonebraker开始也在Berkeley任教，后来去的MIT。AMPLab之前的掌门人是Mike Franklin（不要和Mike Stonebraker混了，在美国Mike实在太多了），其在数据库领域的影响力仅次于Mike Stonebraker，有兴趣的同学可以查一下两位Mike的论文引用数。Mike Franklin于2016年跳槽去了芝加哥大学，任系主任，正在大张旗鼓扩大芝加哥大学CS的规模和影响力。Mike Franklin我比较熟悉，所以多说几句，Mike虽然不年轻，但是做事非常认真，对所带的学生和博后指导非常仔细，并且人非常nice，我不确定他现在是否还带学生，可以直接发邮件问问，如果带，强烈建议申请。
• CMU数据库组。该实验室也是我曾经待过的地方，可以说那段时间是我人生最充实，最美好的时光，CMU的科研氛围和教授学者会潜移默化的影响你的一生，所以我很推荐来CMU读PhD做研究。回到CMU数据库组，包含两位教授Andy Pavlo和Christos Faloutsos。Andy Pavlo的思维极为活跃，治学严谨，非常热爱写code，对学生非常负责，是Self-driving Database System的主要引领者。除此之外，其PPT和网站做的也很漂亮，最近得了很多奖，包括SIGMOD最佳论文奖，VLDB亚军论文奖等，推荐申请他的PhD，但是他对学生要求比较高，因为经费有限，如果申请之前你有顶会论文还是有戏的。Christos严格来说属于data mining领域，在该领域属于大佬级人物，不过DBMS和data mining原本就属于一家，所以Andy来CMU之前都是Christos教数据库课程。
• Stanford系统组。严格说来，这个实验室并不仅仅focus在数据库领域，我主要想提到的是Peter Bailis。Peter是Berkeley AMPLab博士毕业， 在MIT读了一年博后，加入了Stanford做助理教授。Peter的独立研究能力相当强，他读博期间Berkeley AMPLab已经没多少人做OLTP了，他自己一人独立开展分布式事务研究，取得了非常好的研究成果，并且十分高产，论文数量和质量都很高。加入Stanford之后主要关注系统+机器学习领域，该方向并不是他PhD方向，但是做的风生水起，产出也很不错。可见，牛人在什么领域都是牛人。Peter个子很高，人很热情，只不过现在创业开了家Startup，有兴趣的同学可以等他回归学术界申请他的PhD。

聊完美国计算机四大高校，让我们聊聊其他学校：

• 布朗大学。布朗大学是常青藤之一，其CS包括数据库方向规模并不大，但是小而精，HStore就是MIT、Brown和其他几所学校一起搞的，里面的教授都是圈内人，如Stan Zdonik就是Mike Stonebraker的老友，上面提到的Andy Pavlo和Tim Kraska也出自Brown。
• 马里兰大学。提到马里兰大学主要是因为Daniel Abadi从Yale跳槽去了马里兰，Daniel Abadi非常聪明，对学生的指导也非常认真，工作很实际，代表工作HadoopDB卖了一个好价钱，现在以Calvin为基础在做startup。
• 密歇根大学。密歇根大学是一所很好的综合性大学，其数据库组也是很有名，特别是在数据库测量、自动调参方面有很深的造诣，其中的教授没怎么接触过，就不过多评论了。
• 华盛顿大学。非常不错的大学，校园也很美，数据库组很强。工作有交集是Alvin Cheung，华裔教授（看姓应该是新加坡人，我不确定），其主要方向是programming language和数据库的结合。
• 威斯康辛。老牌数据库名校，很多大佬都是这个学校出来的，如Mike Franklin和后面要提到的Anastasia Ailamaki等。不过近些年有些没落。

上面仅仅是我熟悉的老师所在的高校，关于美国数据库实验室更全面的介绍请看Andy Pavlo的介绍（Yingjun也提到了）：An Updated Guide on Where to Apply for a PhD in Databases in the US (2018)

欧洲

• EPFL(洛桑联邦理工学院)。主要介绍的是Anastasia Ailamaki。Anastasia是威斯康辛PhD毕业并在CMU任教多年，之后回到了欧洲老家。Anastasia是欧洲数据库数一数二的人物，负责EPFL的data intensive实验室，实力很强。
• TUM(慕尼黑工业大学)。Hyper就出自该校，是近些年软硬结合高性能数据库的典范，Thomas Neumann教授带领团队取得的成绩有口皆碑，研究组的PhD同学都很强，如Viktor等人。
• CWI(荷兰): 我和该实验室的Peter Boncz有过一面之交。列式数据库MonetDB出自该实验室，最近他们也在尝试在MonetDB加上AI特性。
• ETH(苏黎世联邦理工学院)：Gustavo Alonso教授，不是很熟悉就不详细介绍了。

其他：

• 新加坡。新加坡国立和南洋理工一直是数据库领域的活跃力量，有兴趣的同学可以google三大会议（SIGMOD, VLDB, ICDE）论文，都可以看到新加坡的身影。
• 澳洲。悉尼大学的Alan Fekete教授是澳洲数据库领域的代表，其早年PhD毕业于Harvard，在数据库领域与MIT和Berkeley合作密切。

中国

• 香港。香港的几所大学在数据库方向都有涉及，但是主要面向分析场景，如港科大的易珂，OLTP涉及较少。
• 人大。人大的计算机学科可以说是以数据库起家的，也是国内最早开展国产数据库系统的高校。代表人物是王珊老师，其早年在美国马里兰大学合作研发数据库系统，归国后继续开展数据库系统的研发工作，人大金仓出自该实验室。
• 哈工大。代表教授是李建中老师。李老师也是早年美国Berkeley学习工作，是中国数据库领域的开创者之一。
• 其他的学校包括东北大学，华中科大，华东师范，北大，清华，北航，复旦，北理工，西北工大，武汉大学等都有专业的数据库实验室或老师，有兴趣的同学可以google之，就不一一介绍了。本人认知有限，如有遗漏敬请谅解。

十、数据标注技术？

这个是IT互联网公司的一个职位,数据标注员就是使用自动化的工具从互联网上抓取、收集数据包括文本、图片、语音等等,然后对抓取的数据进行整理与标注。

相当于互联网上的”专职编辑“。

自动标注技术是在计算机制图技术发展的基础上形成的一门技术。主要是利用存储在数据库属性表中的信息来自动标注主题特征，在标注时可以用主题属性表中任意域的正方便地改变标注属性的位置、字体、风格、大小和颜色。

自动注记的主要内容是地图注记。地图注记是地图的基本内容之一，如同地图上其他符号一样，注记也是一种符号，在许多情况下起定位作用。它是将地图信息在制图者与用图者之间进行传递的重要方式。例如，根据注记的位置和结构，可以指示点位，根据注记的间隔和排列走向，指示对象的范围。