大家好，今天來為大家解答mongodb百億數據查詢性能這個問題的一些問題點，包括mongodb復雜查詢原理也一樣很多人還不知道，因此呢，今天就來為大家分析分析，現在讓我們一起來看看吧！如果解決了您的問題，還望您關注下本站哦，謝謝~

有哪些好用的數據分析工具類軟件

做數據分析，大體需要掌握

1、數據存儲層

數據存儲設計到數據庫的概念和數據庫語言，這方面不一定要深鉆研，但至少要理解數據的存儲方式，數據的基本結構和數據類型。SQL查詢語言必不可少，精通最好。可從常用的selece查詢，update修改，delete刪除，insert插入的基本結構和讀取入手。

Access2003、Access07等，這是最基本的個人數據庫，經常用于個人或部分基本的數據存儲；MySQL數據庫，這個對于部門級或者互聯網的數據庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握數據庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。

SQLServer2005或更高版本，對中小企業，一些大型企業也可以采用SQLServer數據庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。

DB2，Oracle數據庫都是大型數據庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型數據庫公司都提供非常好的數據整合應用平臺。

BI級別，實際上這個不是數據庫，而是建立在前面數據庫基礎上的，企業級應用的數據倉庫。DataWarehouse，建立在DW機上的數據存儲基本上都是商業智能平臺，整合了各種數據分析，報表、分析和展現！BI級別的數據倉庫結合BI產品也是近幾年的大趨勢。

2、報表層

企業存儲了數據需要讀取，需要展現，報表工具是最普遍應用的工具，尤其是在國內。傳統報表解決的是展現問題，目前國內的帆軟報表FineReport已經算在業內做到頂尖，是帶著數據分析思想的報表，因其優異的接口開放功能、填報、表單功能，能夠做到打通數據的進出，涵蓋了早期商業智能的功能。

Tableau、FineBI之類，可分在報表層也可分為數據展現層。FineBI和Tableau同屬于近年來非常棒的軟件，可作為可視化數據分析軟件，我常用FineBI從數據庫中取數進行報表和可視化分析。相對而言，可視化Tableau更優，但FineBI又有另一種身份——商業智能，所以在大數據處理方面的能力更勝一籌。

3、數據分析層

這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具；Excel軟件，首先版本越高越好用這是肯定的；當然對excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作！但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟件；SPSS軟件：當前版本是18，名字也改成了PASWStatistics；我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟件包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟件；SAS軟件：SAS相對SPSS其實功能更強大，SAS是平臺化的，EM挖掘模塊平臺整合，相對來講，SAS比較難學些，但如果掌握了SAS會更有價值，比如離散選擇模型，抽樣問題，正交實驗設計等還是SAS比較好用，另外，SAS的學習材料比較多，也公開，會有收獲的！JMP分析：SAS的一個分析分支XLstat：Excel的插件，可以完成大部分SPSS統計分析功能

4、表現層

表現層也叫數據可視化，以上每種工具都幾乎提供了一點展現功能。FineBI和Tableau的可視化功能上文有提過。其實，近年來Excel的可視化越來越棒，配上一些插件，使用感更佳。

PPT：辦公常用，用來寫數據分析報告；

Xmind&百度腦圖：梳理流程，幫助思考分析，展現數據分析的層次；

Xcelsius軟件：Dashboard制作和數據可視化報表工具，可以直接讀取數據庫，在Excel里建模，互聯網展現，最大特色還是可以在PPT中實現動態報表。

最后，需要說明的是，這樣的分類并不是區分軟件，只是想說明軟件的應用。有時候我們把數據庫就用來進行報表分析，有時候報表就是分析，有時候分析就是展現；當然有時候展現就是分析，分析也是報表，報表就是數據存儲了！

零基礎參加python培訓需要學習多久

Python是一種代表簡單主義思想的語言。同樣一個程序,使用C可能需要1000行代碼,使用Java需要100行代碼,而使用Python則只需要20行代碼。

可能有同學要問了，Python那么簡單，那零基礎參加python培訓需要學習多久?今天我們就一起來看看這個問題。

現在的培訓機構，一般Python的培訓時間都在五個月左右，一般會用五周左右的時間學習Python核心編程，通過Python語言基礎知識以及Linux相關知識的學習，了解什么是數據庫，掌握Python的基礎內容。

第二階段會用五周左右的時間學習全棧開發的內容，并通過幾個項目將學員之前階段所學習的大多數知識點融入到項目中復習，并且配合項目講解新的內容，用真實的企業項目，使學員掌握真正的開發流程和技術。

第三階段是網絡爬蟲的學習，一般是3周左右，學習爬蟲的工作原理和設計思想以及使用Scrapy框架和MongoDB實現百萬量數據的爬取，學完這一階段，基本可以勝任Python爬蟲工程師的職位。

第四階段就是重頭戲人工智能的學習了，這一階段是花費時間最長的，在六周左右，學習人工智能領域中的圖像識別技術，對行業中流行的數據模型和算法有所了解，使用主流人工智能框架進行項目開發，深入理解算法原理與實現步驟。

最后就是5周左右的就業指導，根據學員具體情況，指導學員修改簡歷、項目，多方面提供就業服務。

python數據庫有哪些

python支持常見的數據庫，如MySQL，SQLServer，Oracle，Postgresql，Redis，Memcaced，MongoDB等。

數據庫是存放數據的倉庫。它的存儲空間很大，可以存放百萬條、千萬條、上億條數據。但是數據庫并不是隨意地將數據進行存放，是有一定的規則的，否則查詢的效率會很低。當今世界是一個充滿著數據的互聯網世界，充斥著大量的數據。即這個互聯網世界就是數據世界。

大數據主要學習什么內容有什么要求和條件

學習大數據需要掌握以下內容：

數據處理和管理：了解數據的獲取、存儲、清洗、轉換和管理方法，包括數據倉庫、數據湖和數據管道等。大數據技術和工具：熟悉大數據處理和分析的技術和工具，如Hadoop生態系統（HDFS、MapReduce、Hive、Pig）、Spark、NoSQL數據庫（MongoDB、Cassandra）等。數據分析和挖掘：學習數據分析和挖掘的基本概念、技術和方法，包括數據可視化、統計分析、機器學習和深度學習等。分布式計算和并行處理：了解分布式計算的原理和并行處理的技術，能夠進行大規模數據的并行計算和分布式存儲。編程和數據編程語言：熟悉至少一種編程語言，如Python、Java或Scala，能夠使用編程語言進行數據處理和分析的開發和實現。數據安全和隱私保護：了解數據安全和隱私保護的基本原則和方法，掌握數據脫敏、加密和權限控制等技術。

要求和條件可能會因個人學習目標和就業需求而有所不同，但以下是一些常見的要求和條件：

基礎知識：具備計算機科學、數據科學或相關領域的基礎知識，包括數據結構、算法、數據庫、統計學等。編程能力：具備良好的編程能力，能夠熟練使用至少一種編程語言進行數據處理和分析的開發。數學和統計學知識：具備一定的數學和統計學知識，能夠理解和應用統計分析和機器學習算法。學習能力和自主學習能力：大數據領域發展迅速，要求具備良好的學習能力和自主學習能力，能夠不斷跟進最新的技術和方法。團隊合作和溝通能力：大數據項目通常需要與團隊合作，因此具備良好的團隊合作和溝通能力是必要的。實踐經驗：具備一定的實踐經驗，通過參與項目或實際應用來提升自己在大數據領域的能力。

需要注意的是，大數據是一個廣泛的領域，具體的要求和條件會根據不同的職位和工作角色而有所差異。因此，根據自身的興趣和職業目標，可以進一步了解和學習相關的專業知識和技能。

哪款大數據分析軟件比較好

1、spss

是一款用于統計學分析運算、數據挖掘、預測分析和決策支持任務的軟件產品；包括描述性統計、均值比較、一般線性模型、相關分析、回歸分析、對數線性模型、聚類分析、數據簡化、生存分析、時間序列分析、多重響應等幾大類。操作簡單，編程方便，數據接口。

2、tabelau

程序很容易上手，各公司可以用它將大量數據拖放到數字“畫布”上，轉眼間就能創建好各種圖表；不需任何編程。

3、SAS

是一個模塊化、集成化的大型應用軟件系統；SAS提供了從基本統計數的計算到各種試驗設計的方差分析，相關回歸分析以及多變數分析的多種統計分析過程。

4、PythonPandas

正如它的網站所述，Pandas是一個開源的Python數據分析庫，目前由專注于Python數據包開發的PyData開發團隊繼續開發和維護，屬于PyData項目的一部分。Pandas最初被作為金融數據分析工具而開發出來，因此，pandas為時間序列分析提供了很好的支持。

5、Paxata

Paxata是少數幾家專注于數據清洗和預處理的組織之一，是一個易于使用的MSExcel類應用程序。它還提供了可視化的指導，可以輕松地將數據匯集在一起，查找并修復數據中混雜的噪音或缺失，以及在團隊之間共享和重復使用數據項目。與本文中提到的其他工具一樣，Paxata取消了編碼或腳本，從而克服了處理數據所涉及的技術障礙。

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大數據分析技術：19個超贊的數據科學和機器學習工具

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大數據是什么

采集記錄足夠多的數據，使工作更加針對化和精準化，這是大數據嗎？這不是大數據而只是數據化。

什么是大數據呢？例如洛杉磯警方曾對以往的刑事案件做了統計，通過算法得出了第二天的高概率犯罪地點，然后有針對性的派警察去該處巡邏，從而使得當地的犯罪現象下降20%。這是大數據。

再比如，經濟學家都認為股票無法預測，而一位劍橋大學畢業的博士搞了個公司，對有史以來幾乎所有的證券交易的數據進行記錄，然后通過算法進行分析。

他對什么國家政策、公司業績、行業走向等等一眼都不看，100%地排除主觀意志的，只根據計算結果來進行投資，最后賺了大錢。這是大數據。

大數據的精髓并不在于數據的精準和數量，而在于對內在規律的挖掘和對未來趨勢的預測。其思路是：一個結果是有很多原因的，原因作用的強度可能是隨機的，我們對其中作用的機理并不清楚。

我們難以找出規律性，但知道規律性就蘊含在結果數據之中，如果我們能建設合適的模型，寫出好的算法，就有可能把這個規律性提煉出來，從而能科學地發現真相和預測未來。

今天上午在貴州省大數據中心看到了大數據應用的事例。

金潤建設和鵬潤達這兩家企業分別投標200多次，一次也沒中過，依然積極地投。投標是要成本的，這兩家公司那里來的動力？

通過大數據的知識挖掘技術，發現了它們總是陪著固定的一家公司一同招標，最后總是那家公司中標。圍標、串標、陪標的秘密被大數據挖掘出來了??

數據蘊含著無窮的價值，大數據就是“鉆石礦”，但必須善于挖掘。

關于mongodb百億數據查詢性能，mongodb復雜查詢原理的介紹到此結束，希望對大家有所幫助。