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数据的特性有哪些 

01模式

58%结果提及

"模式"是数据库中全体数据的全局逻辑结构和特征的描述,是所有用户的公共数据视图。它反映的是数据库中全部数据的逻辑结构和特征的总体描述。在数据库的三级模式中,模式也称逻辑模式,是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述,是所有用户的公共数据视图。

02多样性

47%结果提及

数据的多样性主要体现在以下几个方面:1. 数据来源多:数据不再局限于传统的结构化数据,如财务系统数据、信息管理系统数据等,还包括了大量半结构化和非结构化数据,如图片、音频、视频、网络日志等。这些数据可能来自不同的应用系统和设备,决定了大数据形式的多样性。

03非结构化数据

44%结果提及

非结构化数据是指数据结构不规则或不完整,无法用传统数据模型进行表示和处理的数据。这类数据包括各种格式的文档、图片、音频、视频等。随着大数据时代的到来,非结构化数据的数量和种类正在不断增长,占据了数据总量的80%左右。

04一致性

21%结果提及

"一致性"是数据的一个特性,指的是事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态,也就是说一个事务执行之前和执行之后都必须处于一致性状态。拿转账来说,假设用户A和用户B两者的钱加起来一共是5000,那么不管A和B之间如何转账,转几次账,事务结束后两个用户的钱相加起来应该还得是5000,这就是事务的一致性。

05价值密度低

16%结果提及

大数据的一个特性是价值密度低,这意味着单个数据的价值往往较低。由于数据采集的不及时,数据样本不全面,数据可能不连续等等,数据可能会失真,但当数据量达到一定规模,可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。

06高速性

14%结果提及

大数据的"高速性"特点主要体现在两个方面:数据的增长速度和处理速度。由于大数据时代的数据来源广泛,包括各种结构化和非结构化的数据,以及网络日志、社交媒体、互联网搜索等各种新型数据,数据的增长速度非常快。

07数据量大

12%结果提及

大数据的特性之一是数据量大,这指的是需要进行数据分析处理的TB,PB,乃至EB等数据量的数据。这种数据量的规模使得数据的捕捉、管理和处理变得困难,需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力。

08规模性

12%结果提及

数据的规模性是指数据的数量和大小。随着信息化技术的高速发展,数据开始爆发性增长。大数据中的数据不再以几个GB或几个TB为单位来衡量,而是以PB(1千个T)、EB(1百万个T)或ZB(10亿个T)为单位。

09非竞争性

9%结果提及

数据的非竞争性是指数据可以被众多消耗方同时使用和反复使用,个体的使用不会妨碍他人的使用。数据只有越被使用才能积累数据的应用价值。

10可共享

9%结果提及

数据的"可共享"特性是指数据可以被不同的用户或组织进行分析、研究和决策。这意味着数据可以在不损害原有数据的情况下,被多个用户或组织同时使用,从而提高数据的使用效率和价值。

11原子性

7%结果提及

原子性是指事务中的所有操作在数据库中全部争取的反映出来,要么完全不反映。也就是说,事务是数据库的逻辑工作单位,事务中包含的各操作要么都做,要么都不做。例如,在转账的过程中,要么转账成功,要么转账失败,不能出现只转账了一部分的情况。

12隔离性

7%结果提及

隔离性是事务的四大特性之一,指一个事务的执行不能被其他并发事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对其他并发事务是隔离的,并发执行的各个事务之间不能互相干扰。

13持久性

5%结果提及

数据的持久性是指一个事务成功完成后,它对数据库的修改必须是永久的,即使出现系统故障。这意味着数据在进行操作后,其状态的改变是永久的,不会因为系统出现问题而丢失或改变。例如,在关系型数据库中,一旦事务提交,即使数据库出现故障,其对数据库的修改也应该被保留。

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