如何处理数据库中的数据
广州年学网
时间：2023-11-06 16:33:14
导读
大数据是现在生活的组成部分,互联网的发展就产生了大数据.处理大量数据是现代数据师的工作内容,数据库技术已成为各行各业不可或缺的一部分.那么面对各种庞大的数据,如何处理数据库中的数据呢?小编给大家几个方案.
1、数据需求分析
在数据库系统中处理数据的步是进行数据需求分析。这包括确定系统需要存储哪些数据以及这些数据的结构和关系。通过与用户和相关利益相关者的沟通，数据库管理员可以了解业务需求，并确定数据库的设计目标。
2、概念设计
概念设计是数据库系统中处理数据的下一个重要步骤。在此阶段数据库管理员将根据数据需求分析的结果设计数据库的逻辑结构这包括确定实体、属性和实体之间的关系。概念设计通常使用实体关系模型(ERM)来表示数据库的结构。
3、逻辑设计
逻辑设计是将概念设计转化为数据库管理系统(DBMS)可以理解的格式的过程。在逻辑设计阶段，数据库管理员将使用特定的数据库模型(如关系模型)将概念设计转化为逻辑模型。这个过程包括创建表、定义关系和确定键等。
二、数据处理与数据管理：
数据处理是从大量的原始数据抽取出有价值的信息，即数据转换成信息的过程。主要对所输入的各种形式的数据进行加工整理，其过程包含对数据的收集、存储、加工、分类、归并、计算、排序、转换、检索和传播的演变与推导全过程。
数据管理是指数据的收集整理、组织、存储、维护、检索、传送等操作，是数据处理业务的基本环节，而且是所有数据处理过程中必有得共同部分。
数据处理中，通常计算比较简单，且数据处理业务中的加工计算因业务的不同而不同，需要根据业务的需要来编写应用程序加以解决。
而数据管理则比较复杂，由于可利用的数据呈爆炸性增长，且数据的种类繁杂，从数据管理角度而言，不仅要使用数据，而且要有效地管理数据。因此需要一个通用的、使用方便且高效的管理软件，把数据有效地管理起来。
数据处理与数据管理是相联系的，数据管理技术的优劣将对数据处理的效率产生直接影响。而数据库技术就是针对该需求目标进行研究并发展和完善起来的计算机应用的一个分支。大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。