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1，人工智能数据库得多大

你好:这个 没有标准啊，看内容大小啊，单体的数据库很小， 集中的数据库就很大了，可能要几百台服务器。
mongodb吧，人工智能一般来说对数据量要求的比较大，而且关系没有那么复杂，数据量过于庞大并且关系不负责的话，还是采用非关系型数据库比较好。 mongodb现在在网上的学习资源比较多，相对来说比较容易上手，而且，效率要比关系型数据库高得多。

人工智能数据库得多大

2，mysql 什么类型 存储的字节最大

text或blob字段，不过不建议使用，mysql中text字段不会走索引。但是可以存很大的数据量，一般用于用户评论等不需要频繁检索但需要很大字段容量的情况下使用如果不是以上情况，建议使用varchar，规定长度下面是参考资料：BLOB (binary large object)，二进制大对象，是一个可以存储二进制文件的容器。在计算机中，BLOB常常是数据库中用来存储二进制文件的字段类型。BLOB是一个大文件，典型的BLOB是一张图片或一个声音文件，由于它们的尺寸，必须使用特殊的方式来处理（例如：上传、下载或者存放到一个数据库）。Text主要是用来存放非二进制的文本，如论坛帖子,题目，或者百度知道的问题和回答之类。需要弄清楚的是text 和 char varchar blob这几种类型的区别。详细用法可查看手册http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/zh/column-types.html#column-type-overview
搜一下：mysql 什么类型 存储的字节最大再看看别人怎么说的。

mysql 什么类型 存储的字节最大

3，Cassandra与HBase的大数据对决 谁是胜者

Cassandra与HBase都是NoSQL数据库。总体上看，这意味着用户无法使用SQL数据库。不过，Cassandra使用的是CQL（Cassandra 查询语言），其语法有明显模仿SQL的痕迹。 两者都被设计用于管理非常大的数据集。HBase文件声称一个HBase数据库可以拥有数亿个，甚至是数十亿个行。此外，用户还被建议继续使用关系型数据库。 两者都是分布式数据库，不仅仅是在数据的存储方式上，在数据访问方式上亦是如此。客户端可以与集群中的任意节点相连，并访问任意的数据。 两者都宣称拥有近似于线型的扩展能力。想要管理两倍规模的数据吗？用户只需将集群中的节点扩展两倍即可。 两者都是通过复制来防止集群节点故障而导致出现数据损失。被写入数据库的行主要由单个集群节点负责（行至节点映射取决于用户所使用的分区模式）。数据会被镜像到称之为冗余节点的其他集群成员当中（用户可配置的复制因子会显示数量）。如果主要节点出现了故障，那么数据仍然可以从另外的冗余节点中被读取。 两者都被称之为列式数据库。由于它们的名字听起来像是关系型数据库，因此用户在接触中需要在思想上进行调整，这导致用户对它们的认知会出现混淆。最容易出现混淆的地方是，数据在表面上最初是由行进行排列的，表的主要键是行键。但是与关系型数据库不同，在列式数据库中，没两个行需要相同的列。正如上面所说的那样，在表被创建后，用户能够快速在行中加入列。实际上，你能够向一行中增加许多列。虽然最高上限值难以被准确地计算出来，但是用户几乎不可能达到这样的上限，即便他们加入大量列的情况下也是如此。
不明白啊 = =！

Cassandra与HBase的大数据对决 谁是胜者

4，大数据从百万级别数据的分析角度数据库如何选择哪位大大告诉

百万级的数据，无论侧重OLTP还是OLAP，当然就是MySql了。过亿级的数据，侧重OLTP可以继续Mysql，侧重OLAP，就要分场景考虑了。实时计算场景：强调实时性，常用于实时性要求较高的地方，可以选择Storm;批处理计算场景：强调批处理，常用于数据挖掘、分析，可以选择Hadoop;实时查询场景：强调查询实时响应，常用于把DB里的数据转化索引文件，通过搜索引擎来查询，可以选择solr/elasticsearch;企业级ODS/EDW/数据集市场景：强调基于关系性数据库的大数据实时分析，常用于业务数据集成，可以选择Greenplum；数据库系统一般分为两种类型：一种是面向前台应用的，应用比较简单，但是重吞吐和高并发的OLTP类型；一种是重计算的，对大数据集进行统计分析的OLAP类型。传统数据库侧重交易处理，即OLTP，关注的是多用户的同时的双向操作，在保障即时性的要求下，系统通过内存来处理数据的分配、读写等操作，存在IO瓶颈。OLTP（On-Line Transaction Processing，联机事务处理）系统也称为生产系统，它是事件驱动的、面向应用的，比如电子商务网站的交易系统就是一个典型的OLTP系统。OLTP的基本特点是：数据在系统中产生；基于交易的处理系统（Transaction-Based）；每次交易牵涉的数据量很小；对响应时间要求非常高；用户数量非常庞大，主要是操作人员；数据库的各种操作主要基于索引进行。分析型数据库是以实时多维分析技术作为基础，即侧重OLAP，对数据进行多角度的模拟和归纳，从而得出数据中所包含的信息和知识。OLAP（On-Line Analytical Processing，联机分析处理）是基于数据仓库的信息分析处理过程，是数据仓库的用户接口部分。OLAP系统是跨部门的、面向主题的，其基本特点是：本身不产生数据，其基础数据来源于生产系统中的操作数据（OperationalData）；基于查询的分析系统；复杂查询经常使用多表联结、全表扫描等，牵涉的数据量往往十分庞大；响应时间与具体查询有很大关系；用户数量相对较小，其用户主要是业务人员与管理人员；
没看懂什么意思？

5，什么数据库容量大读取快查询快

MSSQL 就能做到, 前提是不产生全表扫描.
普Proliant ML115服务器采用4U塔式结构，配有一颗AMD Opteron（皓龙）1210 双核处理器，核心频率1.80 GHz，仅支持一个处理器，双核共享2M二级缓存。配备了512MB DDR2内存，最大支持内存容量为8GB。存储上，标配了160GB SATA硬盘（7200rpm），集成RAID0，1，5的控制器。另外，SATA硬盘存储容量最大可配置到2TB。网络及机内还集成千兆以太网接口一个、8X、16XPCI-E扩展槽各一个，及2个32位/33MHzPCI插槽（3.3伏），还有8个USB2.0接口。基本配置 惠普 ProLiant ML115 服务器 服务器类型塔式 CPUAMD Opteron 1210CPU 标配CPU数/最大支持数1/1 内存(RAM)标准/最大 512MB/8GB DDR2 硬盘类型/个数标配160GB SATA/1 网络集成嵌入式千兆...普Proliant ML115服务器采用4U塔式结构，配有一颗AMD Opteron（皓龙）1210 双核处理器，核心频率1.80 GHz，仅支持一个处理器，双核共享2M二级缓存。配备了512MB DDR2内存，最大支持内存容量为8GB。存储上，标配了160GB SATA硬盘（7200rpm），集成RAID0，1，5的控制器。另外，SATA硬盘存储容量最大可配置到2TB。网络及机内还集成千兆以太网接口一个、8X、16XPCI-E扩展槽各一个，及2个32位/33MHzPCI插槽（3.3伏），还有8个USB2.0接口。基本配置 惠普 ProLiant ML115 服务器服务器类型塔式 CPUAMD Opteron 1210CPU 标配CPU数/最大支持数1/1 内存(RAM)标准/最大 512MB/8GB DDR2 硬盘类型/个数标配160GB SATA/1 网络集成嵌入式千兆多功能以太网卡 软驱/光驱无/DVD ROM 服务 3年有限保修 媒体参考价4950元 这款服务器全负荷运行时的噪音值是68分贝，比一些台式电脑的噪音还要小，可以放在办公室中使用。ML115产品可以运行Windows Server 2003 SBS, Redhat Enterprise Linux,Suse Linux Enterprise以及Novell Netware6.5SBS等服务器操作系统。ML115是一款经济适用且功能全面的服务器，拥有多个PCI和PCI-Express插槽、4个DIMM插槽以及可容纳4个硬盘驱动器的机箱，能够为小型企业提供所需的可扩展性。另外，ML115能够通过经济高效的HP Lights-Out 100c远程管理卡从远程或不可控站点上进行升级。该款服务器可应用于中小型企业的分支机构或远程站点, 从事光学应用的小型企业。由于内存仅有512MB，因此笔者建议将内存扩充至2GB，以保证每颗内核都可以充分发挥其性能。

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