数据库分类与应用

SQL语言根据其不同的功能可以进一步划分。下表简要介绍了SQL语言的分类和功能。

非关系型数据库的分类，内容清晰、例子实在，适合入门到进阶的开发者啃一啃。像是你平时常用的Redis、MongoDB，这里都有单独文章展开，而且链接全给你备好了，点进去就能看。Redis 的蛮到位，讲了它怎么做缓存、怎么高并发，适合做消息队列和排行榜那种场景。如果你做前端性能优化，跟后端联调 Redis 是常态，了解下没坏处。MongoDB算是 NoSQL 里最像关系型数据库的了，结构清晰，还支持复杂查询，做内容管理系统合适。文章里举的例子也挺贴地气，看完基本能动手搭个小 demo。还有像Haraka这种冷门但实用的 NoSQL 方案，适合做邮件服务，有点偏工程实现的味道。如果你搞服务器端扩展，

根据应用的不同目的，数据模型划分为两类： 概念模型（信息模型）按用户的观点来对数据和信息建模；主要用于数据库设计。 数据模型按计算机系统的观点对数据建模；主要包括网状模型、层次模型、关系模型等，主要用于DBMS的实现。

数据挖掘分类挺有意思的，涉及到不同的挖掘对象，比如基于数据库的、Web 的、文本的，还有一些比较的，比如音频、视频等多媒体数据库。每种挖掘方式都有各自的应用场景，嗯，尤其是在做数据时，选择合适的挖掘方法真的能让你的工作效率大大提升。数据挖掘算法也有不少相关的工具和库可以你快速实现这些挖掘任务。例如，如果你对 Web 数据挖掘感兴趣，可以了解一下这篇文章，它了 Web 数据挖掘的一些实际应用场景，尤其是如何从 Web 页面中抓取和数据。如果你对音频、视频数据的挖掘有需求，也有不少框架可以你多媒体数据，挺方便的。，数据挖掘的领域广阔，能提升你对数据的理解和能力，值得深入学习。

根据GB/T 4754-2011行业分类标准，构建行业树形结构，包含Excel源文件和数据库SQL语句。

视图：从其他表或视图中派生虚拟表的数据库对象。 存储过程：存储在数据库中的一组预编译 Transact-SQL (T-SQL) 语句，可作为单个单元执行。 函数：返回单个值的存储数据库对象，可用于计算、字符串操作或日期操作。 游标：允许逐行遍历查询结果集的数据库对象。 触发器：当对特定表或视图执行特定操作（例如插入、更新或删除）时自动执行的存储数据库对象。

介绍了如何使用中图法分类系统对MySQL数据库表进行分类和应用。提供了包含SQL文件的数据库表数据，虽不详细但足以满足开发需求。

数据分类技术的创新在于模型设计与应用，通过分类算法和训练数据，实现了教授职级和资历超过六年的标准判定。

Hadoop 平台下的海量数据分类，推荐你看看ICP:Data Mining Package。在 InterIMAGE Cloud Platform 上跑的，结合了MapReduce，对大数据做监督学习挺顺手。内置四种算法：决策树、朴素贝叶斯、随机森林、SVM，覆盖的场景还蛮广的。嗯，重点是分布式支持做得比较稳，在大规模数据下效率还不错。如果你平时要传感器数据或者图片分类任务，这工具可以省掉你不少麻烦。