Ⅰ sql的强大功能包括:它可以用来执行( )、( )、( )、( )等 操作
QL语言的主要功能就是同各种数据库建立联系，进行沟通。按照ANSI(美国国家标准协会)的规定，SQL被作为关系型数据库管理系统的标准语言。SQL语句可以用来执行各种各样的操作，例如更新数据库中的数据，从数据库中提取数据等。
Ⅱ sql server 2012大数据具体怎么体现
SQL Server 2012研发的人与事
在切入正题之前，就让浸泡在数据海洋里的我们，看几个并不陌生的场景吧。
场景一：痛苦的升级
三十六岁的吴桐坡是一个电商网站的首席技术官，最近有点头疼：业务旺季就在眼前，现在的内存、盘阵、操作系统和应用平台已经有点扛不住。老板却已发话，今年要基于用户消费行为的统计与分析，上线更多的新品类。唉，又要和部门里的兄弟们熬夜了。好在之前做了不少准备工作，对这次升级的成本和问题心里大概有底。“但过去几年，哪次硬件变更和软件升级没出过岔子？我怎么敢跟老板拍胸脯，说升级后的系统马上能顺利支持5000-6000次/秒的在线交易请求，而不影响任何业务？“
场景二：郁闷的IT
修养很好的俞年发火了，让这位年届不惑、掌控某跨国餐饮连锁品牌的职业经理人失控的原因很简单，当他早上10点走进办公室，没有看到昨天的运营报表——这让他想起昨晚从一位消息灵通的分析师朋友处得知，竞争品牌最近两个月的营业额大幅超过自家，这是什么原因？现在居然连头一天的运营报表都没正常出现，IT部门干什么去了？被俞年召来猛K一顿的IT经理任愿也很郁闷。“不知道为什么，头天晚上从各个营业点上传来的原始数据，未按正常流程进行匹配和清洗，最终没导入数据仓库，导致今天早晨没法生成报表，但老板也不至于这样生气吧？” 检查数据集成进程时发现原先仅需半小时的一个步骤用了近两小时，还是通不过，也找不出原因，郁闷…
场景三：抓狂的网购
二十九岁的白领史博妍与姐妹们一样，紧张的工作节奏让她无暇逛街，幸好还有网购。作为每月在网购过千元的重度用户，怎能错过各大网店的春夏促销？周末晚上，当她打开浏览器，却发现最钟爱的网店却无法访问，页面总是显示“响应超时”，而且怎么刷新也没用。难道下周要穿着去年的衣服去拜访客户和“周末大轰趴”？这个假设让她很抓狂，抓起了电话向网店客服投诉。数分钟后，网店的数据库管理员李易凌接到客服部门的排障需求，他能否在很短的时间里，从海量的Query记录中，找出那条引发故障的Query？
那些年，他们一起追寻的创新
您一定能猜到上面的三个典型场景，就藏着SQL Server 2012研发团队所要解决的三个典型问题，而解决这三个问题的主要团队成员，就是微软亚太研发集团服务器与开发工具事业部的一群年轻工程师们——而解决上述三个问题的功能分别是Distributed Replay、SQL Server集成服务（SSIS）和扩展事件（xEvent）。
正如微软其他应用于关键业务的产品，SQL Server 2012功能设计的来源主要有三类，即面向全球范围内的最终用户与分析师的调研、全球技术支持服务部门的反馈，以及开发团队的前瞻性思考。
Ⅲ SQL中如何实现大数据量共现分析
1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
大数据的技术
数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构： 云存储、分布式文件存储等。
数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析： 假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数据挖掘： 分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。
大数据的处理
1. 大数据处理之一：采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3. 大数据处理之三：统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4. 大数据处理之四：挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。
Ⅳ 大数据从技术层面分为那几层,每一层有什么功能
大数据技术层面主要分为这几层
1. 预测分析技术
这也是大数据的主要功能之一。预测分析允许公司通过分析大数据源来发现、评估、优化和部署预测模型，从而提高业务性能或降低风险。同时，大数据的预测分析也与我们的生活息息相关。淘宝会预测你每次购物可能还想买什么，爱奇艺正在预测你可能想看什么，百合网和其他约会网站甚至试图预测你会爱上谁……
2. NoSQL数据库
NoSQL，Not Only SQL，意思是“不仅仅是SQL”，泛指非关系型数据库。NoSQL数据库提供了比关系数据库更灵活、可伸缩和更便宜的替代方案，打破了传统数据库市场一统江山的格局。并且，NoSQL数据库能够更好地处理大数据应用的需求。常见的NoSQL数据库有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。
3. 搜索和知识发现
支持来自于多种数据源(如文件系统、数据库、流、api和其他平台和应用程序)中的大型非结构化和结构化数据存储库中自助提取信息的工具和技术。如，数据挖掘技术和各种大数据平台。
4. 大数据流计算引擎
能够过滤、聚合、丰富和分析来自多个完全不同的活动数据源的数据的高吞吐量的框架，可以采用任何数据格式。现今流行的流式计算引擎有Spark Streaming和Flink。
5. 内存数据结构
通过在分布式计算机系统中动态随机访问内存(DRAM)、闪存或SSD上分布数据，提供低延迟的访问和处理大量数据。
6. 分布式文件存储
为了保证文件的可靠性和存取性能，数据通常以副本的方式存储在多个节点上的计算机网络。常见的分布式文件系统有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。
7. 数据虚拟化
数据虚拟化是一种数据管理方法，它允许应用程序检索和操作数据，而不需要关心有关数据的技术细节，比如数据在源文件中是何种格式，或者数据存储的物理位置，并且可以提供单个客户用户视图。
8. 数据集成
用于跨解决方案进行数据编排的工具，如Amazon Elastic MapRece (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapRece、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。
9. 数据准备
减轻采购、成形、清理和共享各种杂乱数据集的负担的软件，以加速数据对分析的有用性。
10. 数据质量
使用分布式数据存储和数据库上的并行操作，对大型高速数据集进行数据清理和充实的产品。
Ⅳ 只会sql能做大数据吗
只会sql能做大数据。大数据应用开发岗位需要的知识结构包括大数据平台体系结构、编程语言、数据库NoSQL、算法设计等内容可见在大数据应用开发岗位需要掌握SQL，NoSQL的意思是NotonlySQL，不仅仅是SQL，不是说不需要SQL。对于应用程序开发人员来说掌握SQL是基本的要求。
sql数据分析
在数据分析过程中，数据预处理是最重要也最复杂的环节。懂得SQL编程语句的专业人员能够在数据分析过程中做相应的处理工作，包括数据连接、过滤属性构造、分类汇总、去重排序等等。但现在即使不会做SQL，也可以应用超级数据处理算子功能帮助普通人员在无需掌握SQL语句的前提下，通过可视化操作无需编码就可以进行数据处理大大提高数据处理的效率。
Ⅵ 其他编程模型，sql在大数据领域有哪些好处
大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。举个本专业的例子，比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因，我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描，尽管我们获得了所有表型信息和基因信息，但是由于数据量庞大，这就需要采用大数据技术，进行分析比对，挖掘主效基因。例子还有很多。
Ⅶ 简述SQL的三大主要功能及包含的SQL语句分别代表什么
1、操纵语言（DML）：用来操纵数据库中数据的命令。 包括：select、insert、update、delete。 2、定义语言（DDL）：用来建立数据库、数据库对象和定义列的命令。 包括：create、alter、drop。 3、控制语言（DCL）：用来控制数据库组件的存取许可简述SQL的三大主要功能及包含的SQL语句分别代表什么?
Ⅷ SQLSERVER大数据库解决方案
在微软的大数据解决方案中，数据管理是最底层和最基础的一环。
灵活的数据管理层，可以支持所有数据类型，包括结构化、半结构化和非结构化的静态或动态数据。
在数据管理层中主要包括三款产品：SQLServer、SQLServer并行数据仓库和
Hadoop on Windows。
针对不同的数据类型，微软提供了不同的解决方案。
具体来说，针对结构化数据可以使用SQLServer和SQLServer并行数据仓库处理。
非结构化数据可以使用Windows Azure和WindowsServer上基于Hadoop的发行版本处理;而流数据可以使用SQLServerStreamInsight管理，并提供接近实时的分析。
1、SQLServer。去年发布的SQLServer2012针对大数据做了很多改进，其中最重要的就是全面支持Hadoop，这也是SQLServer2012与SQLServer2008最重要的区别之一。今年年底即将正式发布的SQLServer2014中，SQLServer进一步针对大数据加入内存数据库功能，从硬件角度加速数据的处理，也被看为是针对大数据的改进。
2、SQLServer并行数据仓库。并行数据仓库(Parallel Data Warehouse Appliance，简称PDW)是在SQLServer2008 R2中推出的新产品，目前已经成为微软主要的数据仓库产品，并将于今年发布基于SQLServer2012的新款并行数据仓库一体机。SQLServer并行数据仓库采取的是大规模并行处理(MPP)架构，与传统的单机版SQLServer存在着根本上的不同，它将多种先进的数据存储与处理技术结合为一体，是微软大数据战略的重要组成部分。
3、Hadoop on Windows。微软同时在Windows Azure平台和WindowsServer上提供Hadoop，把Hadoop的高性能、高可扩展与微软产品易用、易部署的传统优势融合到一起，形成完整的大数据解决方案。微软大数据解决方案还通过简单的部署以及与Active Directory和System Center等组件的集成，为Hadoop提供了Windows的易用性和可管理性。凭借Windows Azure上基于Hadoop的服务，微软为其大数据解决方案在云端提供了灵活性。
Ⅸ 大数据分析平台有哪些作用
大数据分析平台必须提供的六大功能，满足您对当前及未来的需求，提高您的竞争地位，实现卓越的业务成果。一、它必须容纳海量数据：如果大数据分析平台无法扩展以存储或管理海量数据，那么仅仅提高速度所带来的作用相当有限。大数据分析平台必须能够容纳海量数据。
二、它必须非常快：简单来说，数字时代下，用户不希望在运行查询时长时间地等待结果。他们期望即时得到满足，获得即时结果，而对其他工作负载没有影响。这意味着大数据分析平台必须增强现有应用程序的性能，允许您开发具有挑战性的新分析方法，并提供合理、可预测和经济的横向扩展策略。
三、它必须兼容传统工具：如果您的大数据分析平台依赖于“提取、转换、加载”(ETL)工具。
四、它应利用Hadoop并增加Hadoop的价值，Hadoop是由Apache Software Foundation管理的开源软件平台，已经成为大数据分析领域中的主要平台。
五、它必须为数据科学家提供支持，数据科学家在企业IT中拥有着更高的影响力和重要性，因此大数据分析平台应在下述两个关键方面支持数据科学家。首先，新一代数据科学家采用Java、Python和R等工具来执行预测式分析。底层分析数据库应支持和加速创新型预测分析的创建过程。
六、它应提供高级分析功能：根据您的特定使用情况，可能有必要深入查看由大数据分析引擎提供的内置SQL分析功能。您必须从底层查看，以了解究竟提供了何种SQL分析，而不用对该数据执行分析。
数据分析有没有用，来试试Smartbi就知道了,Smartbi产品功能设计全面，涵盖数据提取、数据管理、数据分析、数据共享四个环节，帮助客户从数据的角度描述业务现状，分析业务原因，预测业务趋势，推动业务变革。
Ⅹ sql数据定义功能是什么
sql数据定义功能是：用于定义和修改数据库对象。
Sql语句分为三大类：数据定义语言，负责创建、修改、删除表、索引、视图、函数、存储过程和触发器等对象；数据操纵语言，负责数据库中数据的插入、修改、删除等操作；数据控制语言，用来授予和撤销用户权限。
数据定义语言 (Data Definition Language, DDL) 是SQL语言集中负责数据结构定义与数据库对象定义的语言，由CREATE、ALTER与DROP三个语法所组成，最早是由 Codasyl (Conference on Data Systems Languages) 数据模型开始，现在被纳入 SQL 指令中作为其中一个子集。
DDL描述的模式，必须由计算机软件进行编译，转换为便于计算机存储、查询和操纵的格式，完成这个转换工作的程序称为模式编译器。
模式编译器处理模式定义主要产生两种类型的数据：数据字典以及数据类型和结构定义。
数据字典和数据库内部结构信息是创建该模式所对应的数据库的依据，根据这些信息创建每个数据库对应的逻辑结构；对数据库数据的访问、查询也根据模式信息决定数据存取的方式和类型，以及数据之间的关系和对数据的完整性约束。
数据字典是模式的内部信息表示，数据字典的存储方式对不同的DBMS各不相同。
数据类型和结构的定义，是指当应用程序与数据库连接操作时，应用程序需要了解产生和提取的数据类型和结构。是为各种宿主语言提供的用户工作区的数据类型和结构定义，使用户工作区和数据库的逻辑结构相一致，减少数据的转换过程，这种数据类型和结构的定义通常用一个头文件来实现。
数据库模式的定义通常有两种方式: 交互方式定义模式和通过数据描述语言DDL 描述文本定义模式。