数据量和存储空间允许，则用细粒度；当不允许，则可以选择双粒度，访问频繁的做细粒度。访问不频繁的作二次加工，用粗粒度

操作型 - 原子/数据仓库 - 数据集市 - 个体。CLDS 是DDS系统，数据驱动开发，由数据开始做集成，再进行数据检验和分析。SDLC 是传统的需求驱动开发。对硬件使用比较稳定，有波峰波谷。数据仓库则有时间上的间断，利用或不利用

cookie.setPath("/");response.addCookie(cookie);return sessionid;Cookie[] cookies = request.getCookies();if (cookies !=

mysql binlog系列（一）----binlog介绍、日志格式、数据查看等

人的基础属性标签，包括地域、年龄、性别等。基于平台的支付交易，购物行为、交易额计算高中低，及类目上的高消费偏好。基于平台的关系链数据，推荐偏好该宝贝、店铺、行业的好友用户。

在网上找了很多资料，导入五花八门。由于我参与到导入功能是从架构层面上做优化，解决大数据量，并发，耗时等性能问题。导出统一用异步实现提高用户体验，导出分页标准根据各自的也无需求定。针对导出进行加密处理，是为了防止获取到文件URL随意进行下载。定时扫描用户导出

Binlog可视化搜索：实现类似阿里RDS数据追踪功能

分布式的多数据源，建议采用MyCat

如果newDate()；数据时间不对，Ｌｉｎｕｘ本人测试Ｌｉｎｕｘ下面的，解决办法就是链接数据库的地方加上serverTimezone=GMT%2B8；例如下面的格式。

1，问题：通过后台向前台传json数据（含中文），前台显示？？？？

// 数据源一般与JNDI在一起使用,JNDI屏蔽了DB的细节信息, 使用JNDI获取数据连接可以不用关心db的具体信息

海量数据处理问题是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面：。对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，

数据仓库的建立是为了某群体提供决策服务的，属于决策支持系统。数据仓库必须满足: 1.只读的; 2.历史的; 3. 聚合的;实际中数据流动: 数据经由分段数据库到逻辑数据库最后才到数据库仓库。对于需要高响应应付从不同地方，不同系统，不同要求的数据，一般情况下

{"street":"1 Michigan Ave.","city":"Chicago","state":"IL","zip&

J2EE综合：如何处理大数据量的查询时间:2005-07-14 08:00 来源:网管之家bitsCN.com 字体:[大 中 小]. 本文将从数据及数据查询的特点分析出发，结合讨论现有各种解决方案的优缺点及其适用范围，来阐述J2EE平台下如何进行查询框架

-- 程序自身连接池 -->. -- sql server 2000 car数据库 -->

2设置角色:人员做什么。3使用角色:怎么参与。4层次,聚合,对等关系:类似的数据组织。5类型和类别:数据的分类。6状态:数据的状态。7联系机制:怎样获得联系。8业务规则:事情怎样工作

<classname="com.cwx.model.Xsb"table="XSB"schema="dbo"catalog="XSCJ">

数据的价值是有时效性的，越早分析越能得到更快的问题反馈或响应。Hadoop的设计初衷是存储与分析离线大数据，我认为它的缺点就是不能及时地利用数据中所蕴含的深层价值。但一般的数据源都是业务系统，不能允许数据分析占用它的硬件资源。他山之石，可以攻玉。因为初次接

数据的价值随着时间的流逝而降低，所以事件出现后必须尽快地对它们进行处理，最好数据出现时便立刻对其进行处理，发生一个事件进行一次处理，而不是缓存起来成一批处理。