无论是在少得可怜的free 数据 library空间还是大型电商网站的合理设计表格结构中，充分利用空间都是非常必要的，这就需要我们经常使用数据 library系统数据 I对类型有充分的了解。我将与你分享我的一点点经验。按照我的分类方法，数字类型分为三类:整数、小数、数字。我说的数字范畴，是指小数和数值，是同一类型的。严格来说不是数字型，因为他们实际上是以字符串的形式保存数字的，他的值的每一位(包括小数点)都占一个字节/ -0/空格，因此，这种类型占用的空间很大，但其突出的优点是小数位数在运算中是固定的，不会失真，所以更适合价格、金额等要求精度不高但精度非常高的字段。根据精度的不同，浮点数有两种类型，即FLOAT(单精度)和DOUBLE(双精度)。它们的优点是精度浮点可以表示绝对值很小到大约e(后面有一个小数点)decimal，DOUBLE可以表示绝对值小到大约e(小数点后有一个零)的小数位。浮点型和双精度型占用存储 space，分别是字节和字节。如果需要使用精度要求不高的小数位，当然可以。
4、大 数据时代下的三种 存储架构Big 数据三种时代存储Architecture _数据分析师考试数据时代、移动互联网、社交网络、-政府、军工、科研院所、航空航天、大型商业连锁、医疗、金融、新媒体、广电等领域的新兴应用层出不穷。数据的价值日益凸显，数据已经成为不可或缺的资产。
传统的数据 center在性能、效率、投资收益、安全性等方面都远远不能满足新兴应用的需求。数据中心业务急需一个新的大型数据加工中心来支撑。新型大数据中心除了传统的高可靠、高冗余、绿色节能外，还需要虚拟化、模块化、弹性扩展、自动化等一系列特性，以满足具有大数据特点的应用需求。这些前所未有的需求给存储系统的架构和功能带来了前所未有的变化。
5、互联网如何海量 存储 数据?目前存储Massive数据的技术主要有NoSQL、分布式文件系统和传统的关系型数据 library。随着互联网行业的不断发展，越来越多的数据产生，而这些数据是半结构化和非结构化的，数据很可能是不准确和多变的。这样，传统的关系型数据库就无法充分发挥其优势。所以目前互联网行业倾向于使用NoSQL和分布式文件系统to存储Massive数据。以下是一些常见的NoSQL和分布式文件系统。
HBase是ApacheHadoop的子项目，其理论基础是Google论文Bigtable:结构化数据的AdistributedStorageSystem。HBase适用于存储半结构化或非结构化数据，HBase的数据模型是一个稀疏的、分布式的、持久的多维映射。HBase也有行和列的概念，和RDBMS一样，但是不同。
