社交資料庫

A. 開社交網站要多大的資料庫才合適

至少要500MB以上

B. freesgkbot 怎麼用

freesgkbot可以查看機器人相關商品、機器人相關供應商廠家、免費發布詢價單，用於處理社交資料庫中各種數據的機器工具。
freesgkbot 中的這些用戶數據大部分來自社工圖書館論壇，撞庫中獲得的數據包中不僅包含賬號密碼，還包含被攻擊網站不同行業帶來的附加數據。
freesgkbot 雖然可以免費查詢，此外發現，每一條留言都是被查詢的一個「付費高級查詢」選項會附在留言後面，單擊此選項，頁面將跳轉到名為「社會工程庫」的手動高級查詢頁面。

C. 屬於web和社交媒體的數據

（狹義）大數據是指無法使用傳統流程或工具在合理的時間和成本內處理或分析的信息，這些信息將用來幫助企業更智慧地經營和決策。而廣義的大數據更是指企業需要處理的海量數據，包括傳統數據以及狹義的大數據。（廣義）大數據可以分為五個類型：Web 和社交媒體數據、機器對機器（M2M）數據、海量交易數據、生物計量學數據和人工生成的數據。

Web 和社交媒體數據：比如各種微博、博客、社交網站、購物網站中的數據和內容。
M2M 數據：也就是機器對機器的數據，比如 RFID 數據、GPS 數據、智能儀表、監控記錄數據以及其他各種感測器、監控器的數據。
海量交易數據：是各種海量的交易記錄以及交易相關的半結構化和非結構化數據，比如電信行業的 CDR、3G 上網記錄等，金融行業的網上交易記錄、core banking 記錄、理財記錄等，保險行業的各種理賠等。
生物計量學數據：是指和人體識別相關的生物識別信息，如指紋、DNA、虹膜、視網膜、人臉、聲音模式、筆跡等。
人工生成的數據：比如各種調查問卷、電子郵件、紙質文件、掃描件、錄音和電子病歷等。
在各行各業中，隨處可見因數量、速度、種類和准確性結合帶來的大數據問題，為了更好地利用大數據，大數據治理逐漸提上日程。在傳統系統中，數據需要先存儲到關系型資料庫/數據倉庫後再進行各種查詢和分析，這些數據我們稱之為靜態數據。而在大數據時代，除了靜態數據以外，還有很多數據對實時性要求非常高，需要在採集數據時就進行相應的處理，處理結果存入到關系型資料庫/數據倉庫、MPP 資料庫、Hadoop 平台、各種 Nosql 資料庫等，這些數據我們稱之為動態數據。比如高鐵機車的關鍵零部件上裝有成百上千的感測器，每時每刻都在生成設備狀態信息，企業需要實時收集這些數據並進行分析，當發現設備可能出現問題時及時告警。再比如在電信行業，基於用戶通信行為的精準營銷、位置營銷等，都會實時的採集用戶數據並根據業務模型進行相應的營銷活動。

大數據治理的核心是為業務提供持續的、可度量的價值。大數據治理人員需要定期與企業高層管理人員進行溝通，保證大數據治理計劃可以持續獲得支持和幫助。相信隨著時間的推移，大數據將成為主流，企業可以從海量的數據中獲得更多的價值，而大數據治理的范圍和嚴格程度也將逐步上升。

D. FreeSGKbot停止注冊

沒有。
FreeSGKbot並沒有停止注冊，只不過注冊的時候需要邀請碼，不過邀請碼在每周一可以免費領取，然後免費注冊。
FreeSGKbot可以查看機器人相關商品，機器人相關供應商廠家，免費發布詢價單，用於處理社交資料庫中各種數據的機器工具。FreeSGKbot中的這些用戶數據大部分來自社工圖書館論壇，撞庫中獲得的數據包中不僅包含賬號密碼，還包含被攻擊網站不同行業帶來的附加數據。

E. 資料庫都有哪些

一、資料庫種類有哪些
早期較為時興的資料庫種類有三種，分別是層次式資料庫、網路式資料庫和關系型資料庫。而在如今的互聯網中，最常見的資料庫種類主要有2種，即關系型資料庫和非關系型資料庫。

二、層次資料庫介紹
層次資料庫是最開始研製的資料庫系統軟體，它把數據根據層次構造（樹結構）的方法呈現。層次資料庫以前是非常熱門的資料庫，但伴隨著關系資料庫的逐漸流行，如今早已非常少應用了。

較為具備象徵性的層次資料庫是IMS（Information Management System）資料庫，由IBM企業研發。

三、關系型資料庫詳細介紹
網路資料庫和層次資料庫在數據獨立性和抽象性級別上有所欠缺，用戶開展存儲時，需要聲明數據的存儲結構和相對路徑。而關系資料庫就可以較切實解決這種問題。

和Excel工作簿一樣，關系型資料庫也選用由列和行構成的二維表來管理數據，簡單易懂。另外，它還利用SQL（Structured Query Language，結構化查詢語言）對數據開展實際操作。

四、非關系型資料庫詳細介紹
伴隨著互聯網技術Web2.0的興起，傳統關系型資料庫在應對大數據量，比如大規模和高並發的微博、微信或者SNS類型的web2.0動態網頁時，已經有些力不從心，曝露了許多難以克服的難題。因此出現了針對大規模數據量場景，以性能卓越和應用便捷為目的的的資料庫產品——NOSQL資料庫。

F. mysql適合做社交網站的資料庫嗎

適合,現在的社交網站大都是基於基於php+mysql ，很適合

G. 互聯網時代處理大量流動性數據社交網路數據最好使用哪些類型資料庫

使用現有的主要吸引力一、可擴展的NoSQL資料庫
如果您的整個 _active set_ 適合單個機器的主內存（現代商品機器可以高達 128GB +），那麼您就沒有水平可擴展性問題：即，您絕對沒有理由進行分區（「分片") ) 你的資料庫和放棄關系。如果您的活動數據集適合內存，那麼任何帶有索引的適當調整的資料庫都將表現得足夠好，可以在資料庫本身成為限制之前使您的乙太網卡飽和。

如果您認為關系模型本身並不合適，您可以輕松地在 MySQL 之上構建一個「面向文檔的存儲」：這就是 Friendfeed 最終要做的，我會遵循他們的模型（除非我使用 Avro （軟體）、Apache Thrift 或 Google Protocol Buffers 而不是特定於語言的序列化）-
http://bret.appspot.com/entry/how-friendfeed-uses-mysql

如果您的站點變得非常成功，您將擁有一個不再適合您機器的主內存的活動集。在這種情況下，設計不當的存儲引擎的性能會迅速下降。但是，MySQL 的 InnoDB（或 Postgres 的存儲引擎）仍然允許您使用旋轉磁碟保持（取決於您的請求分布）大約 2:1-5:1 的數據與內存比率。一旦超出這個范圍，性能就會開始迅速下降（因為您要為每個請求進行多次磁碟搜索）。現在，您最好的做法是升級到 SSD（固態驅動器），這再次允許您在資料庫成為限制之前使乙太網卡飽和。

最後，當您遇到不適合的數據集大小時，例如，軟體 raid 1 + 0 配置中的多個 SSD（同時為備份、多個版本的數據等提供空間...），那麼您必須水平縮放。也就是說，您必須使用本質上支持分區的資料庫（例如 Riak、Voldemort、Cassandra、HBase），或者在基於 MySQL/Postgres 的數據存儲之上構建應用程序級分區層。我無法告訴您哪種解決方案是正確的，因為我（或您）都不知道您的數據及其訪問模式在那時會是什麼樣子。也就是說，編寫自己的分片層是您可以在代碼中引入額外錯誤的另一個地方：不必構建自己的分布式資料庫（您通過構建分片層有效地做的事情）是使用現有的主要吸引力一、可擴展的NoSQL數據

H. 如何用SQL建立一個個人社交管理系統資料庫

需要有系統的需求分析，然後寫建庫的sql語句，在資料庫里運行sql語句即可。

I. 社交網路如何設計存儲好友關系的資料庫的

社交網路，他們都有，各自的資料庫來對你的，各個數據信息，來進行獨立的儲存，所以好友關系也是他們資料庫中的一條信息而已