DevOps之存储和数据库

唠叨话

关于德语噢屁事的知识点，仅提供专业性的精华汇总，具体知识点细节，参考教程网址，如需帮助，请留言。

《数据（Data）》

了解有关数据部分、涉及存储及数据库的概念；知识与技能的层次（知道、理解），理论与实践的方面（原理）。

《数据模型》
结构数据：关联分析、分类分析、聚类分析。
非结构数据：文本分析、图形图像分析、音频视频分析。
《数据技术》
采集、存储、清洗、挖掘、视图。
《数据计算》
实时流处理计算、延迟批处理计算。

《数据统计量》
趋势升降（平均数、中位数、众数）
波动大小（极差，方差，标准差）
《数据统计图》
条形图、直方图、柱形图、曲面图、饼图、面积图、趋势图、箱形图、气泡图、散点图、鱼骨图、树状图、茎叶图、雷达图。

《数据技术》
数据分析、数据挖掘、数据报表。

《数据挖掘》
分类、估计、预测、关联、聚类。

《数据操作》
平面数据：分类、归并、排序、存取、检索、输入、输出。
空间数据：拼接、剪辑、合并、叠合。

《数据仓库》
数据仓库（Data Warehouse，DW）
数据获取（Data Acquisition）数据存储（Data Storage）数据访问（Data Access）

注：数据知识的相关概念，知道并理解其原理。

参考网站 http://www.db-engines.com/

熟悉数据库、存储系统、搜索引擎；知识与技能的层次（知道、理解、运用），理论与实践的方面（原理、技术、操作）。

《数据库Database》

关系数据库服务RDS（Relational Database Service） Oracle,MySQL,PostgreSQL,Microsoft SQLServer,Microsoft Access,SQLite,DB2;
时序数据库服务TDS（Timeseries Database Service） InfluxDB,RRDtool,Graphite,OpenTSDB;
图形数据库服务GDS（Graph Database Service） Neo4j,Titan,Giraph,InfoGrid;
多值数据库服务MDS（Multivalue Database Service） Adabas,UniData;
对象数据库服务ODS（Object Database Service） Db4o;

《存储系统Storage》

文档存储服务DSS（Document Storage Service） MongoDB,DynamoDB,Couchbase,CouchDB;
键值存储服务KVSS（Key-value Storage Service） Redis,Memcache;
宽列数据库服务WCSS（Wide-column Storage Service） Cassandra,HBase,Riak;

《搜索引擎Search Engine》
搜索引擎服务SES（Search Engine Service） Elasticsearch,Solr,Splunk,Sphinx;

《数据库Database（知识库）》
Google.BigTable，Amazon.Dynamo，Facebook.Cassandra，Linkedin.Voldemort，DouBan.BeansDB，RenRen.Nuclear。
符合CAP规则，计算机节点和数据分区的架构。
Consistency（一致性）：即数据复制到N台机器，如果有更新，N台机器的数据一起更新。
Availability（可用性）：即响应性能好，速度快。
Partition tolerance（分区容错性）：即机器节点扩展，数据分区方法。

数据逻辑性
面向键值对（Redis、Memcache）高负载访问，键值对；优势：查询极速。劣势：数据缺少结构化。
面向列存储（Cassandra）分布式文件，列簇式。优势：查找快速，分布式扩展性强。劣势：功能相对局限。
面向文档型（MongoDB）站点应用类，键值对；优势：数据结构不严格。劣势：查询性能及语法不强。
面向图形型（Neo4j）社交关系类，图结构；优势：图结构算法。劣势：分布式集群复杂。

数据分布性
一致性和可用性（MongoDB，HBase)，可用性和可分区性（Cassandra)

数据持久性
内存（Redis、Memcache)，磁盘（MongoDB、Riak)，内存和磁盘（Cassandra、HBase)

注：通过数据库、存储系统、搜索引擎的原理和技术知识，熟练运用数据操作，如：安装、配置、管理、运用等。