经历了多年的激烈讨论,现在是对NoSQL现状进行阶段性总结的时候。NoSQL的发展如此迅速,以至于难以简单概括其成就和不足。在多个领域,NoSQL不仅在行业内取得了显著成就,也在学术界获得了认可。高校开始将NoSQL纳入课程,不再仅仅教授传统数据库。深入学习关系型数据库仍然重要,而NoSQL作为补充是不可或缺的。在短短几年间,NoSQL领域爆发性增长,产生了数百个新数据库,nosql-database.org列出了150个这样的数据库,包括一些较古老的对象数据库。
NoSQL现状分析
相关推荐
中国开源生态与能力现状分析
基于 PGConf.CN 2019 大会刘澎演讲的培训 PPT,对中国开源生态系统的现状和能力进行了深入分析。
PostgreSQL
3
2024-06-30
国内数据挖掘研究现状及应用分析
国内在数据挖掘领域的研究相对于国外稍晚起步,但目前发展迅速。1993年,国家自然科学基金首次资助复旦大学进行相关研究项目,自此以后,国内许多科研单位和高等院校纷纷投入到基础理论及应用研究中。
数据挖掘
2
2024-07-17
NoSQL与SQL的经典应用比较分析
阿里巴巴中文站如何有效存储商品信息是个复杂的挑战,特别是在其演进的架构中。从第五代架构的实施到商品信息的多样化存储需求,包括详细描述、评价信息、图片和关键字等,都需要高效的IOE处理。探讨了在大数据、高并发背景下的技术难点和解决方案。
NoSQL
0
2024-08-11
数据挖掘软件现状
截止2002年9月,亚马逊网站上关于数据挖掘的书籍已达251本。
与此同时,数据挖掘软件产品数量也已达到数百个,其应用范围正在不断扩大。
数据挖掘
4
2024-05-20
数据挖掘研究现状
数据挖掘研究现状
数据挖掘领域近年来发展迅速,新的算法和应用不断涌现。当前研究热点主要集中在以下几个方向:
深度学习: 深度学习技术在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展,也被引入数据挖掘领域,用于处理复杂数据、提升预测精度。
大规模数据挖掘: 随着数据规模的爆炸式增长,如何高效地处理和分析海量数据成为一大挑战。分布式计算、云计算等技术被应用于大规模数据挖掘,以提高效率和可扩展性。
数据隐私和安全: 数据挖掘在带来便利的同时,也引发了隐私和安全问题。差分隐私、联邦学习等技术被用于保护数据隐私,保障数据安全。
跨领域数据融合: 不同领域的数据融合可以提供更全面的信息,有助于更深入的分析和洞察。跨领域数据融合需要解决数据异构、数据质量等问题。
可解释性: 许多数据挖掘算法缺乏可解释性,难以理解其工作原理和结果。研究人员致力于开发更具解释性的算法,提高模型的透明度和可信度。
数据挖掘技术正在不断发展和完善,未来将在更多领域发挥重要作用。
算法与数据结构
2
2024-05-21
民办高校体育研究综述及现状分析(2011年)
近30年来,国内民办高校体育研究通过文献资料法进行了详尽统计与分析。研究发现,民办高校的体育发展现状堪忧,具体表现在体育师资建设不合理,教学内容单一,教学方法陈旧,设施器材匮乏,课外活动不够活跃,业余训练被忽视。此外,对民办高校的体育研究较少,主要集中在教学与课外活动两方面。
统计分析
1
2024-07-24
NoSQL基准
使用uenpnosql进行基准测试
NoSQL
4
2024-05-13
国内数据挖掘软件现状
国内数据挖掘软件现状
当前,国内数据挖掘软件发展现状可概括为:
科研为主导: 大部分软件仍处于科研阶段,主要由高校和科研机构进行算法研究。
文献资源有限: 国内数据挖掘领域著作较少,主要依赖翻译国外书籍。
专业社区活跃: 数据挖掘讨论组 (www.dmgroup.org.cn) 为专业人士提供交流平台。
应用领域拓展: 部分公司基于国外成熟产品进行二次开发,推出特定应用解决方案。
国外产品占优势: 市场上的主流数据挖掘软件仍以 IBM Intelligent Miner、SAS Enterprise Miner 等国外产品为主。
自主研发崭露头角: 以复旦德门 (www.datamining.com.cn) 为代表的国内企业,正积极开发拥有自主知识产权的数据挖掘软件。
国内数据挖掘软件发展面临挑战
核心技术突破: 需加强原创性算法研究,打破国外技术垄断。
人才队伍建设: 培养兼具理论基础和实践经验的专业人才。
应用生态构建: 推动数据挖掘技术与各行业深度融合,拓展应用场景。
未来展望
随着国家对数据产业的重视和投入,以及企业数字化转型的加速,国内数据挖掘软件行业发展前景广阔。
数据挖掘
4
2024-05-23
Jena-NoSQL:Jena 的 NoSQL 存储绑定集合
Jena-NoSQL 让您可以将流行的 RDF 框架 Apache Jena 与偏好的 NoSQL 数据库结合使用。在处理海量数据时,线性的可扩展性、读写性能和分区容错性等因素至关重要。Jena 是一款功能强大的框架,用于处理语义网和关联数据应用,具备可扩展架构,可通过添加新型存储来扩展核心框架。虽然 Jena 已经提供了一个名为 TBD 的高性能原生存储,但它并非分布式的。因此,当公司已有 NoSQL 存储或打算将它用于新的关联数据项目时,Jena-NoSQL 可以提供 RDF 和 NoSQL 世界之间的桥梁。该项目主要分为两个部分:允许插入新 NoSQL 绑定的框架和一组 NoSQL 特定绑定的集合。
NoSQL
6
2024-04-29