关系数据库被转换成方法关系时序。将关系数据库转换为时序的方法如下，数据流量怎么样计算Traffic计算模式:手机上网正常收取移动数据流量费，网上看到的文字、图片、音频文件均以流量为准计算，画出数据库的E-R图第一步:首先根据需求分析的结果抽象出现实世界的数据(数据流图、数据字典等，)，并设计各个局部视图，即ER图。
作为一名大数据技术人员，我可以和题主分享一些经验:其实题主需要了解以下几个问题，问题的答案其实是有的:1。要不要从个人学习成长的角度，搭建一个自学的平台？还是现在的公司需要大数据技术进行分析？从个人学习成长的角度，建议根据Hadoop或者Spark的官网教程直接安装，建议看官网(英文)。在大数据技术领域，掌握英语是非常重要的，因为涉及到组件选型、未来的安装、部署和运维，所有的任务操作信息和错误信息都是英文，包括回答遇到的问题，所以还是很重要的。
要解决什么业务问题？需要什么样的分析？有多少数据？是否需要实时分析？对BI报告有需求吗？下面是一个典型的场景:公司之前使用Oracle或MySQL搭建业务数据库，有简单的数据分析，也可能购买了BI系统，由业务系统直接支持数据库。现在数据量越来越大，需要采用大数据技术进行扩展。
大数据采集过程中通常存在一个或多个数据源，包括同构或异构数据库、文件系统、服务接口等。，易受噪声数据、缺失数据值、数据冲突等影响。因此，首先需要对收集到的大数据集进行预处理，以保证大数据分析和预测结果的准确性和价值。大数据的预处理主要包括数据清洗、数据整合、数据归约和数据转换，可以大大提高大数据的整体质量，体现大数据处理的质量。
3、大学里用什么 数据库好?如果个人电脑配置不明显，建议使用mysql (small 数据库)开始锻炼，逐步完善技术。以后用什么样的数字数据库，可能要看公司的需求，任何数据库都需要你多实践，多学习。如果拿到证书，可以考DBA，这是一个相当不错的途径。你需要有大量的知识积累和工作经验。慢慢努力。1.如果数据量太大，比如上亿，就用oracle。上亿数据的优势对于Oracle来说是轻的，不需要太多的优化配置。缺点是安装比较麻烦，上手慢。
