大数据的分布式数据库的发展趋势是什么(分布式数据库的优势)现在大数据是一个非常火热的技术，这也使得很多人关注大数据的任何动态 ， 因为大数据在某种程度上可以影响我们的生活 。传统的XML 数据库、OO 数据库、preRDBMS正在消亡；新兴领域文档类别数据库、图数据库、表样式数据库、多模型数据库正在扩大影响力；传统关系型数据库，列存储型数据库，内存型分析model数据库都在考虑转型 。
1、OLTP与OLAP的概念以及区别是什么?1，基本含义不同:OLTP是传统关系型数据库的主要应用，主要用于基本的和日常的事务处理，记录即时的添加、删除、修改和查询，比如在银行存取一笔款项 ， 这是一笔交易 。OLAP在线分析处理，是数据仓库的核心，支持复杂的分析操作，强调决策支持 ， 提供直观易懂的查询结果 。典型的应用是复杂的动态报表系统 。2.实时性要求不同:OLTP要求高实时性，OLTP 数据库旨在使事务应用只写需要的数据，以便尽快处理单个事务 。
3.数据量不同:OLTP数据量不是很大，一般读写几十条记录处理简单事务 。OLAP的数据量很大，因为OLAP支持动态查询 ， 所以用户可能要统计很多数据才能得到自己想要的信息，比如时间序列分析等等，所以处理的数据量非常大 。4.用户和系统的定位不同:OLTP是面向客户的，用于事务和查询处理 。OLAP以市场为导向，
2、对于维度建模的理解 dimension建模是一种结构化数据的逻辑设计方法，将客观世界分为度量和上下文 。度量通常以数字形式出现，事实被上下文包围，上下文被直观地划分为独立的逻辑块，称为维度 。它与实体关系建模有很大不同，实体关系建模是一种遵循第三范式的面向应用的设计技术 ， 旨在消除数据冗余 。维度建模面向分析 。为了提高查询性能，可以添加数据冗余和反规范化 。
比如你要对一个商品的销售进行分布，可以将该商品的销售时间、部门、品类与销售记录整合，这样就可以分析按时间、部门、类型进行统计 。这是一个方法论，具体操作有不同的设计方法，比如星形和雪花形 。总的来说，这是一个很大的概念，不是三言两语能解释清楚的 。可以自学两种经典的建模方法 ， 关系建模和维度建模 。
3、大数据时代数据管理方式研究【分析型数据库的应用,mpp分析型数据库】大数据时代数据管理模式研究1数据管理技术回顾数据管理技术主要经历了手工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段 。随着数据应用领域的不断扩大，数据管理所处的环境越来越复杂 。目前广泛流行的数据库技术已经开始暴露出很多弱点 ， 面临很多新的挑战 。1.1手工管理阶段50年代中期，计算机主要用于科学计算 。当时没有磁盘等直接存取设备，只有纸带、卡片、磁带等外部存储 ， 也没有操作系统和管理数据的专用软件 。
1.2文件系统阶段从20世纪50年代末到60年代中期，随着计算机软硬件的发展，磁盘、磁鼓等直接存取设备开始普及 。这一时期的数据处理系统是将计算机中的数据组织成相互独立命名的数据文件，根据文件的名称进行存取，并存取文件中的记录的数据管理技术 。数据可长期保存在计算机的外部存储器中，并可重复处理 ， 支持查询、修改、插入和删除文件的操作 。
4、国产分布式 数据库到底怎么样?分布式是趋势 。推荐一款国内分布式的型号数据库 Si吉荣数据库用过效果不错 。趋势值分析1)分布是趋势，但是技术门槛高 ， R
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