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分析型数据库 olap

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a稀有数据库Market分析report directory数据库分类维度:关系型/非关系型、事务型/分析NoSQL数据库-1/市场份额:云服务和新兴厂商主导NoSQL开源数据库 vs. Commerce/1234最近由于时间原因，写的比较少，在微信官方账号转载了几篇 。

1、技术选型-OLAP大数据技术哪家强?Lambda架构的核心思想是“流与批的融合”，因为随着机器性能和数据框架的不断完善，用户其实并不关心底层如何运行 ， 批处理还是流处理，而是可以按照统一的模型返回结果 ， 这就是Lambda架构诞生的原因 。现在很多应用如Spark、Flink都支持这种结构 ， 即数据进入平台后 ， 你可以选择批处理或者流运行 ， 但无论如何一致性都是一样的 。

适合的场景也是相对固定清晰的地方 。ClickHouseClickhouse由俄罗斯yandex公司开发 。专为网上资料分析 。Clickhouse最大的特点首先是速度快 。为了快速采用列存储 ， 列存储更好的支持压缩，压缩后的数据传输更小，所以更快 。同时支持碎片化、分布式执行和SQL 。

2、ApacheDoris轻松入门和快速实践Doris本来是专门解决百度丰巢统计报表的系统 。随着百度业务的快速发展，系统经过多次迭代 ， 逐渐承担了百度内部业务的统计报表和多维分析需求 。2013年，百度将Doris升级为MPP框架，并将新系统命名为Palo 。2017年以百度Palo的名义在GitHub上开源 。2018年给阿帕奇基金会捐款的时候，因为和国外的数据库厂商同名，所以选择用原来的名字 。这就是阿帕契多里斯的起源 。

3、数据挖掘DM与联机 分析处理OLAP的区别数据挖掘与在线分析处理(OLAP)一个常见的问题是数据挖掘和OLAP的区别是什么 。如下所述，它们是完全不同的工具，基于它们的技术也大不相同 。OLAP是决策支持领域的一部分 。传统的查询和报告工具告诉你数据库中发生了什么，而OLAP进一步告诉你接下来会发生什么，如果我采取这些措施会怎么样 。

例如，如果a 分析老师想找出贷款违约的原因，他可能会做出一个低收入人群信用低的初始假设，然后用OLAP来验证他的假设 。如果这个假设没有得到证实，他可能会看看那些负债很高的账户 。如果没有 ， 他可能不得不把收入和负债放在一起考虑，继续下去，直到找到想要的结果或者放弃 。换句话说，OLAP 分析老师建立了一系列假设，然后通过OLAP来证实或推翻这些假设，最终得出自己的结论 。

4、什么是 olap,简述其作用及过程数据挖掘DM和online 分析 DLAP都是分析工具，但两者有明显的区别 。DM是一个挖掘工具 。DM可以自动发现隐藏在数据中的模式 。DM是一个分析从大量数据中有效发现潜在数据模式并做出预测的工具 。是人工智能、统计学等一些成熟技术在特定数据库领域的应用 。DM与其他分析工具最大的区别在于它的分析进程是自动的 。

DM的用户不用问确切的问题，只需要DM挖掘隐藏的模式，预测未来的趋势，更有利于发现未知的事实 。OLAP是一个自上而下、不断深化的分析工具:用户提出问题或假设 ， OLAP负责自上而下提取关于问题的详细信息，并以可视化的方式呈现给用户 。与DM相比，OGAP更依赖用户输入问题和假设 ， 但用户先入为主的局限性可能会限制问题和假设的范围，从而影响最终的结论 。

5、简述数据仓库、数据挖掘和OLAP的关系 。【答案】:(1)数据仓库是基础:无论是数据挖掘还是OLAP 分析 ， 他们成功的关键之一就是能够访问正确、完整、集成的数据 。这也是对数据仓库的要求 。数据仓库不仅是数据集成的一种方式和一个重点，所有的数据仓库解决方案都来源于并依赖于数据源组件的质量和效果(这样的组件在数据仓库中称为提取、转换和加载) 。数据仓库的特点(集成、时变、稳定、面向主题)为OLAP和数据挖掘的成功提供了坚实的数据基础 。(2)OLAP和数据挖掘的区别:OLAP和数据挖掘都是数据库或者数据仓库的分析 。
6、一份难得的 数据库市场 分析报告【分析型数据库 olap】directory数据库分类维度:关系型/非关系型、交易型的进一步分类/分析NoSQL数据库OLTP市场规模:关系型数据库仍占营收 。市场份额:云服务和新兴厂商主导NoSQL开源数据库vs . Business数据库三大阵营:传统厂商和云服务提供商，最近由于时间原因 ， 写的比较少，在微信官方账号数据库朋友里转载了几篇 。都说我是个业余爱好者，没有资格做这方面的评判 ， 看到下面这篇报道，我立刻产生了学习的兴趣，同时也想分享一些我能理解的想法 。

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