数据 library未来的发展趋势可以总结为:1。产品架构及技术创新:云原生 分布式(灵活高可用)。在架构上，分布式共享存储和存储计算分离，cloud native架构 shared nothing分布式架构，满足了灵活性、高可用和横向扩展的能力。2.数据挑战:多模态、结构化和非结构化数据(多源异构数据)。结构化与非结构化数据如何整合异构处理，比如数据 Lake的概念，ADB利用向量处理引擎将非结构化数据变成结构化数据，高维向量，多源异构。
如何分析计算海量数据在线支持实时在线交互分析需要并行处理(DSP模型，MPP模型等。)来优化并行调度计算。4.系统容量提升:智能 安全(使用方便可靠，操作维护简单)。比如如何在管控平台层面做好数据的智能调度、监控和自动修复，如何做好数据的安全处理、隐私保护和加密处理，使得整个数据库的使用更加方便可靠，易于操作维护。
4、大 数据是什么意思?large 数据是指在一定时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据的集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式来拥有更强的决策力、洞察力和发现力以及流程优化能力。“大-1”技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于专业地处理这些有意义的数据信息。换句话说，如果把Da 数据比作一个行业，那么这个行业实现盈利的关键就在于提高数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
大型数据无法由单台计算机处理，必须分布式架构。其特点在于海量数据的分布式挖掘。但是，它必须依赖于云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。扩展资料:Big 数据只是现阶段互联网发展的一种表征或特征。没有必要将其神话或保持敬畏。在以云计算为代表的技术革新的背景下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始被轻松使用。通过各行各业的不断创新，Big 数据开始被使用。
5、 数据库选择如何选择数据 Library一般来说，生产环境下数据分析的查询不会直接从数据 library中读取，这样一方面会影响联机性能，另一方面也会影响OLTP的表结构。如何选择合适的数据数据库数据分析？本文从四个方面进行了阐述，以引起更多的关注。1.客户分析的是什么样的数据2？3.客户工程师团队的技术背景和运维能力。4.客户分析的数据-1/1的预期响应时间是什么样的？
有多少用户需要分析数据客户分析的数量数据数量越大，越应该考虑非关系型数据库。上图展示了选择合适的数据库的思路，不同的数据库处理数据有不同的能力。如果打算1T以下处理数据的话，可以用Postgres或者MySQL，但是如果把数据的量提高到5T以上，就需要在可伸缩性上做一些努力。
