9大數據類型

① 資料庫數據類型有哪些

Oracle
數字類型

基本類型為 NUMBER(P，S)
P范圍1到
S 范圍 -84 到 127

以下為與ANSI SQL兼容而使用：

FLOAT 浮點數
REAL 單精度浮點數
DOUBLE PRECISION 雙精度浮點數
NUMERICDECIMAL 小數
INTEGERINT 整數
SMALLINT 小整數

BINARY_FLOAT 浮點數Oracle10g R1以後。6位精度，5位元組
BINARY_DOUBLE浮點數Oracle10g R1以後，13位精度，9位元組

字元類型
CHAR 定長字元串，最長2000位元組
NCHAR 定長字元串，存儲的數據為 NLS字元
VARCHAR2 變長字元串，最長4000位元組
NVARCHAR2 變長字元串，存儲的數據為 NLS字元

LONG 最大存儲2G字元數據不推薦使用（改用CLOB）
CLOB Oracle 9i 及以前，最大4G字元數據Oracle10g 最大4G*資料庫塊大小的字元數據
NCLOB 基本同CLOB，就是存儲的數據為NLS

日期類型
包含世紀、年、月、日、時、分、秒。
佔用7個位元組，上面每個部分1個位元組

TIMESTAMP 日期時間可以包含到小數秒
TIMESTAMP WITH TIME ZONE 包含時區信息
TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE包含時區信息，自動調整

二進制類型
RAW 變長二進制數據，最大2000位元組
LONG RAW 最大2G二進制數據建議改用 BLOB數據類型
BLOB Oracle 9i 及以前，最大4G二進制數據Oracle10g 最大4G*資料庫塊大小的數據

其他類型
BFILE 只讀方式訪問文件系統
ROWID 資料庫一行的10位元組地址
UROWID 通用ROWID，用於索引組織表

② 什麼是數據類型

數據類型就是數據的形式，比如整數，小數

③ 什麼是大數據 大數據是什麼意思

大數據是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

(3)9大數據類型擴展閱讀

大數據的價值體現在以三方面：

1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；

2、做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型；

3、面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

④ 大數據技術有哪些

隨著大數據分析市場迅速擴展，哪些技術是最有需求和最有增長潛力的呢？在Forrester Research的一份最新研究報告中，評估了22種技術在整個數據生命周期中的成熟度和軌跡。這些技術都對大數據的實時、預測和綜合洞察有著巨大的貢獻。
1. 預測分析技術
這也是大數據的主要功能之一。預測分析允許公司通過分析大數據源來發現、評估、優化和部署預測模型，從而提高業務性能或降低風險。同時，大數據的預測分析也與我們的生活息息相關。淘寶會預測你每次購物可能還想買什麼，愛奇藝正在預測你可能想看什麼，百合網和其他約會網站甚至試圖預測你會愛上誰……
2. NoSQL資料庫
NoSQL，Not Only SQL，意思是「不僅僅是SQL」，泛指非關系型資料庫。NoSQL資料庫提供了比關系資料庫更靈活、可伸縮和更便宜的替代方案，打破了傳統資料庫市場一統江山的格局。並且，NoSQL資料庫能夠更好地處理大數據應用的需求。常見的NoSQL資料庫有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。
3. 搜索和知識發現
支持來自於多種數據源(如文件系統、資料庫、流、api和其他平台和應用程序)中的大型非結構化和結構化數據存儲庫中自助提取信息的工具和技術。如，數據挖掘技術和各種大數據平台。
4. 大數據流計算引擎
能夠過濾、聚合、豐富和分析來自多個完全不同的活動數據源的數據的高吞吐量的框架，可以採用任何數據格式。現今流行的流式計算引擎有Spark Streaming和Flink。
5. 內存數據結構
通過在分布式計算機系統中動態隨機訪問內存(DRAM)、快閃記憶體或SSD上分布數據，提供低延遲的訪問和處理大量數據。
6. 分布式文件存儲
為了保證文件的可靠性和存取性能，數據通常以副本的方式存儲在多個節點上的計算機網路。常見的分布式文件系統有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。
7. 數據虛擬化
數據虛擬化是一種數據管理方法，它允許應用程序檢索和操作數據，而不需要關心有關數據的技術細節，比如數據在源文件中是何種格式，或者數據存儲的物理位置，並且可以提供單個客戶用戶視圖。
8. 數據集成
用於跨解決方案進行數據編排的工具，如Amazon Elastic MapRece (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapRece、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。
9. 數據准備
減輕采購、成形、清理和共享各種雜亂數據集的負擔的軟體，以加速數據對分析的有用性。
10. 數據質量
使用分布式數據存儲和資料庫上的並行操作，對大型高速數據集進行數據清理和充實的產品。

⑤ 大數據包括哪些

大數據技術龐大復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、NoSQL數據內庫、容數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。
大數據主要技術組件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。
大數據技術包括數據採集，數據管理，數據分析，數據可視化，數據安全等內容。數據的採集包括感測器採集，系統日誌採集以及網路爬蟲等。數據管理包括傳統的資料庫技術，nosql技術，以及對於針對大規模數據的大數據平台，例如hadoop，spark，storm等。數據分析的核心是機器學習，當然也包括深度學習和強化學習，以及自然語言處理，圖與網路分析等。

⑥ 關於數據類型

3．單精度型（Single）用來表示帶有小數部分的實數
用4個位元組存儲，單精度浮點數最多有7位十進制有效數字，單精度浮點數的指數用「E」或「e」表示。
單精度數有多種表示形式：±n.n(小數形式) ±n E ±m(指數形式) ±n.n E ±m (指數形式)
例如：123.45、0.12345E+3、123.45！都是同值的單精度數。
如果某個數的有效數字位數超過7位，當把它定義為單精度變數時，超出的部分會自動四捨五入。
4．雙精度型（Double）
用8個位元組存儲。多精度浮點數最多有15或16位十進制有效數字，多精度浮點數的指數用「D」或「d」表示。
科學記數法格式 ：±aD±c或±ad±c
例如：314.159265358979D-2表示3.14159265358979。
Single和Double採用浮點數表示，范圍較大，但存儲的數據為近似值，單精度型精確到7位，雙精度型精確到15---16位，而Currency型採用定點數表示，雖范圍較小（15位整數，4位小數），但存儲的數據精確，適合於作金融計算。

補充http://..com/question/38065564.html