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來自:百科序不用改變。 邏輯獨(dú)立性:應(yīng)用程序與數(shù)據(jù)庫的邏輯結(jié)構(gòu)是相互獨(dú)立的。數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)邏輯結(jié)構(gòu)改變時(shí)用戶程序可以不變(數(shù)據(jù)庫的邏輯結(jié)構(gòu)->數(shù)據(jù)模型, 數(shù)據(jù)模型的變化不影響應(yīng)用程序,應(yīng)用程序通過語義化的編程語言,SQL來實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的訪問)。 數(shù)據(jù)獨(dú)立性簡化了應(yīng)用程序的開發(fā),大大降低了應(yīng)用程來自:百科
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錯(cuò)誤狀態(tài)恢復(fù)到某一已知的正確狀態(tài)的功能。 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的發(fā)展有以下三個(gè)特點(diǎn): 1、數(shù)據(jù)庫的發(fā)展集中在數(shù)據(jù)模型的發(fā)展上,數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ),所以數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的發(fā)展和數(shù)據(jù)模型的發(fā)展密不可分。數(shù)據(jù)庫模型的劃分維度是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)劃分的一個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)。 2、與其他計(jì)算機(jī)技術(shù)的交叉結(jié)合來自:百科)、Storm(流計(jì)算)、Flink(流計(jì)算),滿足多種大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景,將數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(zhuǎn)換,轉(zhuǎn)化成滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)模型。 數(shù)據(jù)分析 基于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)模型,使用易用SQL的數(shù)據(jù)分析,用戶可以選擇Hive( 數(shù)據(jù)倉庫 ),SparkSQL以及Presto交互式查詢引擎。 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)調(diào)度來自:百科
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,網(wǎng)關(guān)匯聚,數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)傳輸,端云互動(dòng)等場景。 設(shè)備模型碎片化,物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)要與N鐘類型的設(shè)備協(xié)同。應(yīng)用與設(shè)備的業(yè)務(wù)配合度要求更高,導(dǎo)致設(shè)備數(shù)據(jù)模型私有化,應(yīng)用與設(shè)備緊耦合,模型呈碎片化發(fā)展趨勢。 行業(yè)方案復(fù)雜度高,物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)解決方案由M個(gè)子系統(tǒng)組合,跨應(yīng)用的設(shè)備集成復(fù)雜度M*N級數(shù)增加。來自:百科
網(wǎng)的文本數(shù)據(jù)、圖片數(shù)據(jù)、音視頻數(shù)據(jù)等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),對大數(shù)據(jù)平臺匯聚和處理多源、多種類數(shù)據(jù)提出了新的要求。 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期管控 實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)模型標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)關(guān)系脈絡(luò)化、數(shù)據(jù)加工可視化、數(shù)據(jù)質(zhì)量度量化”,將多源、多種類的各部門數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)加工成標(biāo)準(zhǔn)、清潔的數(shù)據(jù)資產(chǎn)供業(yè)務(wù)使用。 提升政府治理能力來自:百科
點(diǎn)又稱作節(jié)點(diǎn)(Node),邊又稱作關(guān)系(Relationship),點(diǎn)和關(guān)系是最重要的實(shí)體。 圖數(shù)據(jù)模型中的點(diǎn):代表實(shí)體,如交通網(wǎng)絡(luò)中的車輛、通信網(wǎng)絡(luò)中的站點(diǎn)、電商交易網(wǎng)絡(luò)中的用戶和商品、互聯(lián)網(wǎng)中的網(wǎng)頁等。 圖數(shù)據(jù)模型中的邊:代表關(guān)系,如社交網(wǎng)絡(luò)中的好友關(guān)系、電商交易網(wǎng)絡(luò)中用戶評分和購買行為、論文來自:專題