数据量大 大数据的最显著特征是其庞大的数据量。这些数据集通常包含数十亿甚至更多的数据项。它们可以是结构化数据，比如传统数据库中的信息；也可以是半结构化或非结构化数据。与常规数据库相比，大数据的数据存储需求呈指数级增长，日增量可能达到数百亿甚至更多。
大数据具有以下特征：数据类型繁多：大数据包含网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等多种类型的数据，这对数据的处理能力提出了更高的要求。数据价值密度相对较低：在大数据中，虽然信息感知和信息海量，但价值密度却较低。大数据时代的一个重要难题是如何通过强大的机器算法迅速完成数据的价值提纯。
大数据特征为：数据类型繁多、数据价值密度相对较低、处理速度快、时效性要求高。大数据指的是无法在一定时间范围内使用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据的特征主要包括： 数据类型繁多：大数据涉及多种数据类型，包括网络日志、音频、视频、图片和地理位置信息等，这要求数据处理能力更强。 处理速度快且时效性要求高：与传统数据挖掘不同，大数据的一个重要特点是快速处理能力，以满足及时的数据分析和决策需求。
大数据领域常见的名词及其解释如下：数据处理方式：实时更新：包括T+1和实时更新，实时数仓强调数据的即时性，适用于需要即时反馈的场景，如天猫618实时销售额展示。离线数仓：通常用于决策分析，数据不是即时更新的。数据存储方式：全量存储：存储的是最新状态的所有数据，每次写入都会覆盖旧数据。
大数据分析中，数据仓库是一个核心概念，它为企业决策提供支持。数据仓库（DW/DWH）是专门构建的，用于存储和管理来自多个源头的数据，以满足分析和决策所需。其主要特性包括：面向主题、集成整合、数据变化和不可修改性。
实体表：存储具体对象的数据，如客户信息。事实表：包含业务数据，如客户订单交易。维度表：描绘额外的上下文信息，如时间、地点等。快照表和拉链表：记录历史状态和变化，快照表是固定时间点的数据，拉链表包含完整变化记录。
大数据的特征通常归纳为四个“V”：体量大（Volume），速度快（Velocity），类型多（Variety）和真实性（Veracity）。这些特征定义了大数据的处理和分析挑战，并将其与传统的数据处理技术区分开来。 体量大：大数据涉及的数据量非常巨大，从 TB（千兆字节）级别跃升至 PB（拍字节）级别。
高科技新名词：人工智能 人工智能 人工智能是当今高科技领域最热门的词汇之一。它指的是通过计算机模拟人类智能行为的技术，涵盖语音识别、图像识别、自然语言处理等方面。AI技术已广泛应用于医疗、教育、交通、金融等多个领域，极大地提升了工作效率和便捷性。
Oracle数据库中，一个表的表空间的增长量与其实际数据的增量量通常不是严格的1：1关系。以下是详细解释：表空间增长设定：表空间的增长是根据预设的自动增长量来进行的。例如，如果设置了每次自动增长100MB，那么当表空间使用量超过当前分配的大小时，会自动增加100MB，而不是根据实际数据的增量实时增长。
第一种方法是通过添加新的数据文件来扩展表空间。这可以通过执行如下SQL语句实现：ALTER TABLESPACE app_data ADD DATAFILE D：\ORACLE\PRODUCT\0\ORADATA\EDWTEST\APP0DBF SIZE 50M；第二种方法是添加新的数据文件，并设置该文件为自动增长模式。
关闭表空间：首先，需要将目标表空间关闭，以确保在移动数据文件时数据的一致性和完整性。SQL命令：alter tablespace ABC offline；拷贝数据文件：将表空间对应的所有数据文件从原位置拷贝到新的存储位置。修改数据文件路径：使用ALTER TABLESPACE命令逐一修改每个数据文件的路径，将其指向新的存储位置。
例如，要为临时表空间增加一个大小为100MB的数据文件，可以执行以下命令：ALTER TABLESPACE TEMP ADD TEMPFILE D：\ORACLE11G\ORACLE_11G\ORADATA\ORCL\TEMP0DBF SIZE 100M；这样，我们就可以为Oracle数据库中的表空间或临时表空间增加新的数据文件，以满足不断增长的数据存储需求。
在Oracle数据库中创建表时，可以使用特定的SQL语句指定表空间，以确保数据存储在指定的空间内。创建表的基本语法如下：CREATE TABLE 表名 （字段名 字段类型） TABLESPACE 表空间名；表空间名参数用于指定表数据所在的具体表空间。除了指定表空间名，你还可以为表空间设置一些参数。
大数据的一个关键特征是其多样性和不断变化的规模，这体现了数据的增量特性。 数据处理速度是大数据的另一个显著特点，得益于快速的网络传输、软件性能的优化以及强大的硬件支持，如处理器和服务器。 大数据的价值密度相对较低，这意味着大量的数据中包含的有用信息较少。
大数据的多样性体现在其类型的繁多，其规模不断增长，表现出明显的增量特性。 大数据处理的速度极为迅速，这得益于高速网络、优化后的软件性能，以及强大的处理器和服务器。 与数据的总量相比，大数据的价值密度相对较低。
大数据以其多样的类型和不断变化的规模而著称，具有显著的增量特性。 数据处理在大数据环境中必须迅速进行，这得益于快速网络、优化软件性能以及强大的处理器和服务器。 大数据的价值密度相对较低，这意味着大量的数据中包含的有用信息比例并不高。
大数据的特征之一是真实性，即与传统的抽样调查相比，大数据反映的内容更加全面、真实。数据的重要性在于对决策的支持，数据的规模并不能决定其能否为决策提供帮助，数据的真实性和质量才是获得真知和思路最重要的因素，是制定成功决策最坚实的基础。
大数据最关键的特征包括： 数据规模大：指的是数据的量级远远超出了传统数据库软件工具能够处理的范围。这一特征带来了对存储、管理和分析技术的挑战，并且是推动大数据技术发展的主要动力。 数据种类多样化：大数据涉及的结构化和非结构化数据种类繁多，包括但不限于文本、图片、音频和视频等。
