学习大数据要有哪些预备知识？（mongodb如何查询区间）

学习大数据要有哪些预备知识？

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大数据包括两个层次，一是数据分析，二是技术实现。如果是做数据分析，需要掌握概率统计，时间数列分析，组合最优化，模糊数学，数字信号处理，数据结构，计算方法等内容，主要是数学。如果是做技术实现，则需要掌握数据库，一些算法语言及工具。这两者最好都能有所了解。

学习大数据需要的预备知识，其实也没有大家想象的那么多，接触过大数据技术的人都是知道，在大数据开发中用到的一些组件许多底层的一些知识都是用Java语言进行开发的，所以，这也是导致现在的大数据开发培训的课程很多都是以Java语言的学习开始的。

这里既然提到了学习大数据要预备哪些知识，我感觉需要预备的知识那就是最好有一些掌握Java相关的一下技术知识，当然，最好是能够在Java开发行业有一定的工作经验的人是更好的。

如果，是零基础的学员大家也不用过于担心害怕，因为现在的大多数的培训机构都是针对于这样的学员设计的大数据开发培训课程，只要是达到了大数据学习需求的学历和一定的思维逻辑的考察，那么学习大数据也是没有任何问题的。

大数据是我的研究方向之一，所以我来回答一下这个问题。

大数据产业链围绕数据展开，有数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用，涉及到诸多学科的综合使用，不同的岗位需要的基础知识也不尽相同。下面我以大数据工程师岗位，粗粒度的介绍一下大数据的基础知识。

第一，操作系统知识。大数据平台往往搭建在Linux操作系统之上，所以大数据工程师要有Linux系列操作系统的知识。

第二，数据库基础。大数据一个重要的内容是数据存储，要掌握传统数据库知识，包括建库、建表、Sql语句的使用等等。当然在学习大数据的时候还要学习Nosql数据产品。

第三，网络基础。大数据的数据来源于网络，尤其是物联网系统，所以掌握网络基础知识对学习大数据来说非常重要。

第四，程序设计基础。在大数据领域使用比较广泛的编程语言有Python、R、Java、Scala等语言，这些编程语言也是比较常见的，所以掌握其中一门语言对学习大数据来说是至关重要的。

第五，算法基础。大数据分析需要使用到很多算法，学习大数据要了解常见的算法，比如k近邻、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、回归等。

我目前在带大数据团队，对大数据领域比较熟悉，我会陆续在头条上写一些关于大数据方面的科普文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。

如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。

谢谢！

MySQL分库分表之后，id主键如何处理？

我从分库分表存在的问题和怎么做来回答一下这个问题。。

一，分库分表的ID主键不能依赖于数据库的自增，因为多库中会重复！

通常使用外接的数据组件获取全局唯一的ID：比如加强型UUID（根据Ip，时间戳等得到）和使用Redis(RedisAtomicLong)和zookeeper的API获取，Twitter的雪花算法等等！

二，分库分表之后的连接查询比较困难！

问题没法避免，通常拆分SQL，使用多次查询，用查到的结果再分别查别的结果！

三，分布式事务的数据一致性很难保证！

可以使用TCC编程模型保证两处的事务都能正确提交，但是这种方式对代码的侵入比较重！也可以使用基于消息的数据一致性保证！

四，多数据的排序，分组，统计会比较困难！

1，用多线程，对多个节点分别查询，然后汇总！

2，也可以提前冗余查询表，将所有的经常查询的重点数据提前统一到个库表里！

为什么要分物理表呢？ 分区的底层同样是物理分表但上层MySQL已做好一切展现给我们的是一个总表，不同的数据放到不同分区，CURD甚至索引完全就是当成一个表来操作，其实展现给用户的就是一张表，但底层分成了若干个区

数据库在做了分库分表之后，关于ID主键，我认为需要考虑这几点：

当我们的数据库是单台的时候，是不用太操心主键的生成，但是当数据库进行了分库分表之后，那么主键的生成就需要注意了，至少不能使用数据库内部的自增长序列了，通常要引入分布式唯一标识码的生成算法。

利用数据库生成：先说最笨的方法，利用数据库的自增长序列生成，数据库内唯一，有人会说，刚说完不能用数据库的自增长序列，这么快就要被打脸了么？其实这个的意思是，先利用（额外）的一台数据库，通过其自增长序列得到主键，然后作为分库分表的主键；

利用Redis/MongoDB/zookeeper生成：Redis的单线程的，利用incr和increby；MongoDB的ObjectId；ZK通过znode数据版本；都可以生成全局的唯一标识码；

UUID：生成唯一标识码最常用的算法之一；

Snowflake：Twitter开源，基于zk，41位时间戳（毫秒数）+10位机器的ID+12位毫秒内的流水号+1位符号位（永远是0）；

UidGenerator：百度开源，基于snowflake算法；

Leaf：美团开源，能保证全局唯一性、高可用、趋势递增（不太安全，比如泄露公司订单数量）、单调递增等。

数据量达到查询瓶颈的时候，需要做一些拆分或索引优化处理。

对于使用id主键来说，分库分表都要做一些特别的设计，有以下几个方案。

1、id区间提前规划好，每个库分配好整数区间，每个库中的每个表也要规划号，数字那么大，总有区间能够容纳下增长的数字。

2、id采用32位全局uuid保证唯一

3、通过雪花算法，得到分布式环境下全局唯一的id

4、采用纳秒级时间戳＋随机数+重试机制保证数据唯一。

由于数据库的索引大部分采用B+数数据结构来存储，主键的线性递增对数据的插入(B+树的拆分和合并)和查询性能有优势，所以建议采用能保证主键递增的方案。

到此，以上就是小编对于mongodb怎么查询数据的问题就介绍到这了，希望这2点解答对大家有用。

当前名称：学习大数据要有哪些预备知识？（mongodb如何查询区间）
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