Base de données analytique MySql : Comment utiliser MySQL pour mettre en œuvre l'analyse du Big Data

Avec le développement rapide d'Internet et de l'Internet mobile, la croissance explosive du volume de données est devenue une norme. Comment analyser rapidement de grandes quantités de données pour obtenir des informations précieuses est devenu un besoin urgent pour les entreprises et les particuliers. À cet égard, la base de données analytique MySql a vu le jour. Cet article explique comment utiliser MySQL pour mettre en œuvre l'analyse du Big Data.

1. Qu'est-ce qu'une base de données analytique

Dans le passé, les bases de données traditionnelles étaient principalement basées sur le traitement des transactions, c'est-à-dire des opérations telles que la modification, l'ajout, la suppression et l'interrogation d'une certaine ligne d'enregistrements. Si la taille de la base de données est petite, qu'il n'y a pas beaucoup de tables de données et que le volume des transactions n'est pas important, alors cette base de données traditionnelle en est capable. Mais à mesure que l’échelle s’étend progressivement, les performances de cette base de données deviennent un goulot d’étranglement. C'est là qu'une base de données analytique est nécessaire. La base de données analytique (OLAP) est principalement axée sur l'analyse des données et est destinée à des opérations telles que des calculs complexes et l'analyse d'applications d'enregistrements à plusieurs lignes.

2. Pourquoi choisir MySql

MySQL est une base de données avec une bonne évolutivité et convient aux bases de données distribuées. De plus, MySQL fournit également des fonctions à haute disponibilité telles que le partitionnement et la réplication pour rendre les données plus disponibles. Dans le même temps, les puissantes fonctions de MySQL en matière de stockage, de calcul et d'analyse des données constituent le premier choix pour les bases de données analytiques.

3. Comment utiliser MySql pour mettre en œuvre l'analyse du Big Data

1. Préparation des données

Tout d'abord, vous devez être capable d'obtenir une grande quantité de données. Plus la taille des données est grande, plus la valeur des données est grande. Le meilleur moyen consiste à importer des données de différentes sources dans MySQL pour former un traitement de données intégré afin de faciliter la gestion des données et les opérations unifiées.

2. Analyse des données

L'analyse des données est au cœur de tout le processus d'analyse du Big Data. Dans MySQL, l'analyse des données peut être facilement réalisée en utilisant des outils et des algorithmes d'analyse efficaces.

①Utilisez Group By pour l'agrégation et la synthèse des données

Group By est l'outil d'agrégation et de synthèse de données le plus couramment utilisé pour MySql. Group By peut être utilisé pour trier et résumer les données selon des conditions spécifiées. Les détails peuvent être les suivants :

SELECT COUNT(*) AS cnt, name FROM tbl GROUP BY name ORDER BY cnt DESC

Prenez la commande ci-dessus comme exemple pour classer et compter les noms et les trier dans l'ordre inverse par quantité .

②Utilisez Union pour réaliser la fusion de données

Union est également une commande de fusion de données très couramment utilisée dans MySql. Elle peut fusionner différentes tables de données pour faciliter le traitement et l'analyse des données. Les détails peuvent être les suivants :

SELECT name FROM tbl1 UNION SELECT name FROM tbl2

En prenant la commande ci-dessus comme exemple, les données portant le même nom dans les deux tables de données tbl1 et tbl2 seront fusionnées et dédupliquées.

③Utilisez Join pour la connexion de données

Join est également une commande de connexion de données très couramment utilisée dans MySql. Elle peut connecter différentes tables de données entre elles pour faciliter une analyse et un traitement de données plus complexes. Les détails peuvent être les suivants :

SELECT t1.id, t1.name, t2.salary FROM tbl1 t1 JOIN tbl2 t2 ON t1.id=t2.id

Prenez la commande ci-dessus comme exemple, combinez les deux tables de données tbl1 et tbl2 Les données avec le même ID dans les données sont connectées et triées en fonction du numéro d'identification.

④Utiliser une sous-requête pour l'analyse des données

La sous-requête est également une commande d'analyse de données très couramment utilisée dans MySql. Elle peut contenir une autre requête dans une seule instruction de requête. Les détails peuvent être les suivants :

SELECT name FROM tbl WHERE id IN (SELECT id FROM tbl2 WHERE salaire>10000)

Prenez la commande ci-dessus comme exemple pour interroger les noms des employés dont le salaire est supérieur à 10 000 yuans dans le table à table.

4. Visualisation des données

La visualisation des données est l'un des aspects importants de l'analyse du Big Data. MySQL prend en charge une variété d'outils et de langages de visualisation de données, tels que PowerBI, Excel, Python, etc. Tout en réalisant la visualisation des données, il peut également traiter et analyser davantage les données. La visualisation des données peut non seulement aider les analystes à mieux comprendre et reconnaître les données, mais également montrer la corrélation interne et l'évolution des tendances des données.

En bref, comment utiliser MySQL pour mettre en œuvre l'analyse du Big Data nécessite d'agréger, de résumer et de connecter une grande quantité de données, ainsi que de travailler avec des outils et des algorithmes de visualisation de données pour effectuer une analyse et un traitement plus efficaces des données. Dans le même temps, il est également nécessaire de sélectionner des bases de données MySql et des outils d'analyse efficaces pour garantir la disponibilité des données et l'efficacité informatique.

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