为什么使用Redis及其产品定位(转载自http://www.infoq.com/cn/arti...

Redis 通过运行多个进程（使用 Redis 集群）实现横向扩展，包括在单一云实例背景下也是如此。在 Redis 公司，我们进一步拓展这个概念并建立起 Redis Enterprise。

数据支持类型：redis在数据支持上要比memecache多的多。使用底层模型不同：新版本的redis直接自己构建了VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。

所以会出现与其他工科一样的现象就是实践会先于理论。在1960年末被公认为是第一个分布式系统的ARPANET就诞生于美国[1]。在美国50年代到60年受曼哈顿计划的影响，计算机理论迎来了大爆炸的时代。

数据科学与大数据技术

数据科学与大数据技术就业方向如下：大数据系统架构师：大数据平台搭建、系统设计、基础设施。大数据系统分析师：面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。

“数据科学与大数据技术”专业是近两年才设立的新专业。“数据科学与大数据技术”专业有着很好的就业前景并且就业的宽度广，就业薪资待遇水平高，缺点可能在于专业设立较新，教学课程设置上可能无法跟上大数据人才培养的技能需求。

数据科学与大数据技术专业(英文名Data Science and Big Data Technology)，简称数据科学或大数据，旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术的高层次大数据人才。

数据科学（Data Science）可以理解为一个跨多学科领域的，从数据中获取知识的科学方法，技术和系统集合，其目标是从数据中提取出有价值的信息，它结合了诸多领域中的理论和技术。

是不是被数据科学与大数据技术专业的前景所吸引了呢？这个领域充满挑战和机遇，不仅需要扎实的技术功底，还需要不断学习和创新的精神。

数据科学与大数据技术的未来如何发展？在未来，数据科学和大数据技术仍然会是一项重要的技能。据预计，随着更多的数据被创建和储存，未来几年这方面的职位市场会持续增长。

几种常用数据库比较_MySQL

1、五个常见的数据库五个常见的数据库分别为：MySQL、SQLServer、Oracle、Sybase、DB2。目前比较常见的数据库：SQL是用于访问和处理数据库的标准的计算机语言。MySQL是小型的开源的关系型数据库管理系统。

2、SQLite：轻量级的嵌入式数据库，不需要独立的服务器，适合小型应用和移动设备应用。Microsoft SQL Server：商业数据库，适合在Windows环境下使用，具有强大的功能和高性能。

3、MySQL具有较好的安全性和易用性，能够处理大量的数据和高并发访问请求。PostgreSQL：PostgreSQL也是一种开源的关系型数据库管理系统，被广泛应用于Web应用程序开发中。它以高度的可靠性、可扩展性和安全性而著称。

4、SQLServer。SQLServer是由微软开发的数据库管理系统，是Web上最流行的用于存储数据的数据库，它已广泛用于电子商务、银行、保险、电力等与数据库有关的行业。Oracle。

大数据具有的四大特征

1、大数据的4V特征：Volume（规模性）、Velocity（高速性）、Variety（多样性）、Value（价值性）。

2、大数据的显而易见的特征就是其庞大的数据规模。随着信息技术的发展，互联网规模的不断扩大，每个人的生活都被记录在了大数据之中，由此数据本身也呈爆发性增长。

3、大数据的特征之一是其种类繁多，包括结构化、半结构化和非结构化数据。

4、大数据有4个特点，为别为：Volume（大量）、Variety（多样）、Velocity（高速）、Value（价值），一般将这四个特点称之为4V。

5、大数据具有的四大特征如下：海量的数据规模：大数据相较于传统数据最大的区别就是海量的数据规模，这种规模大到“在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合”。