在本章中，我们将研究一系列用于数据存储和查询的通用数据模型。特别地，我们将比较关系模型，文档模型和少量基于图形的数据模型。我们还将查看各种查询语言并比较它们的用例。
转载自cpolar极点云文章：公网远程连接MongoDB数据库【内网穿透】 前言
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
做数据库的用数据库的，都知道Oracle。作为去IOE的典范，Oracle在中国的形象一方面是被消灭的对象，另外一方面则是根深蒂固的代表。
为应用程序选择数据库可能是一个真正的挑战。不同的数据库设计服务于不同的目的，在这种情况下，由于他们的僵化模式和对数据类型的约束，关系数据库不能完全满足开发人员的需求。
1.NoSQL的诞生原因 随着互联网快速发展，各种类型的应用层出不穷，所以导致在这个云计算的时代，对技术提出了更多的需求，主要体现在下面这四个方面： 低延迟的读写速度：应用快速地反应能极大地提升用户的满意度; 原因：当数据量达到一定规模时，由于关系型数据库的系统逻辑非常复杂，使得其非常容易发生死锁等的并发问题，所以导致其读写速度下滑非常严重; 支撑海量的数据和流量：对于搜索这样大型应用而言，需要利用PB级别的数据和能应对百万级的流量; 原因：有限的支撑容量：现有关系型解决方案还无法支撑Google这样海量的
1、关系型数据库 关系型数据库：关系型数据库的官方解释比较难理解，其实简单点来讲，关系型数据库就是以行和列的形式储存数据的组织结构，这里体现为二维结构的表，而且多个表之间可能会存在一些关系。
哪怕大牛也得承认，有时候单凭自己的成果不足以解决问题。如今，SQL 之父认为 NoSQL 才是出路。
包括：MySQL、MariaDB（MySQL的代替品，英文维基百科从MySQL转向MariaDB）、Percona Server（MySQL的代替品）、PostgreSQL、Microsoft Access、Microsoft SQL Server、Google Fusion Tables。 FileMaker、Oracle数据库、Sybase、dBASE、Clipper、FoxPro、foshub。几乎所有的数据库管理系统都配备了一个开放式数据库连接（ODBC）驱动程序，令各个数据库之间得以互相集成。
Redis的的是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能的键值数据库。是当前最热门的的的NoSql数据库之一，也被人们称为数据结构服务器，，因为值（value）可以是 字符串(String), 哈希(Hash), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等类型。
上一节我们讲述了数据库容器化之持久保存数据，本节将讲诉MongoDB容器化实践，并且接下来将逐步讲解其他数据库（MySql、Redis等等）的容器化实践，然后将讲诉一些分布式架构的项目实践。
增删改查是大部分框架的功能，如果有两个并发请求修改同一个数据怎么办？或者插入本来应该是唯一却重复的数据怎么办？或者插入和修改有其他辅助动作比如保存到另外的表比如校订审计日志。
MySQL关是一种关系数据库管理系统，所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用的标准化语言，其特点为体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，在 Web 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS(Relational Database Management System：关系数据库管理系统)应用软件之一。
数据库管理系统（DatabaseManagementSystem，DBMS）是实现对数据库资源有效组织、管理和存取的系统软件。它在操作系统的支持下，支持用户对数据库的各项操作。
MongoDB是一个文档型数据库，它将数据存储在类似json的文档中。这是一种处理数据的最自然的方式，比传统的行/列模型的数据库更有表现力和更强大。
这篇教程是帮助你回答：什么是MySQL？以及告诉你为何 MySQL 是世界上最流行的开源数据库的原因。
实际项目开发中，我们可以利用数据库建模工具（如：PowerDesigner）来绘制概念数据模型（其本质就是ER模型），然后再设置好目标数据库系统，将概念模型转换成物理模型，最终生成创建二维表的SQL（很多工具都可以根据我们设计的物理模型图以及设定的目标数据库来导出SQL或直接生成数据表）。
Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP（大规模并行处理）SQL查询引擎。 它是一个用C ++和Java编写的开源软件。 与其他Hadoop的SQL引擎相比，它提供了高性能和低延迟。
MySQL:MySQL的名字是由“My”和“SQL”组成，“My” 是 MySQL之父迈克尔·韦德纽斯女儿的名字。MySQL完全支持结构化查询语言,目前由Oracle公司开发维护，是最流行的开源关系型数据库。
在当今数据驱动的世界中，信息为王。从客户资料到金融交易，每个组织都依赖数据来做出明智的决策并在竞争中保持领先地位。但随着数据量以前所未有的速度增长，管理和分析所有这些信息很快就会变得不堪重负。这就是关系数据库的用武之地。
微服务架构强调技术的多样性，选择最合适的技术解决业务的实际问题，这一原则同样适用于微服务数据存储领域。目前随着数据海量的增长、数据类型的多样性、对数据访问性能更快的诉求，关系数据库越来越不能满足用户的需求，于是NoSQL数据库应运而生。
非关系型数据库严格上不是一加粗样式种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合，可以是文档或者键值对等
您可能想知道图数据库和关系数据库之间的区别。两者都有各自的优势和特定的用例。了解这些差异可以帮助您做出明智的决策，选择最适合您需求的数据库类型。
在选择数据库时，最大的决策之一是选择关系（SQL）或非关系（NoSQL）数据结构。虽然两者都是可行的选择，但在做出决定时必须牢记两者之间存在某些关键差异。
云原生数据库是一种通过云平台进行构建、部署和分发的服务。作为一种云平台，云原生数据库以PaaS的形式进行分发，也经常被称作DBaaS；用户可以将该平台用于多种目的，例如存储，管理和提取数据。
“上古”时期，计算机还处于幼年，当时对于数据的管理效率很低，也许一个程序会产生一些数据，但计算机所干的事，就是大量的计算工作，计算之后得到一定的结果，人工再把结果记录下来，因此，数据只会在内存中出现。慢慢的，计算机所干的事变的复杂起来，复杂计算的中间结果需要记录，大量的中间结果如果交给人工来记录，出错的可能性就大大提升了，于是，时代弄潮儿想到的办法就是把中间结果数据直接存到文件里边，需要的时候再直接去取，于是数据与程序的半分离成为了可能，为什么叫“半分离”呢？因为具体文件的存储格式和具体应用的逻辑结构有很大的相关性。对与一份存有数据的文件来说，可能只能被特定的程序使用。后来，程序之间的协作变得频繁起来，程序之间交流的媒介就是数据，多程序共享数据成为了刚需！于是，数据库技术应运而生！
当前我们各种高并发的时代下，NoSql正以大规模侵袭的状态下入侵SQL界，我们现在很普及的关系数据库如mysql、oracle、DB2、Microsoft的SQL Server等
数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。
前言 在以前的一篇文章中，为大家分享了《什么是ORM？为什么用ORM？浅析ORM的使用及利弊》。那么，在目前的.NET(C#)的世界里，有哪些主流的ORM，SqlSugar，Dapper，Entity Framework(EF)还是ServiceStack.OrmLite？或者是你还有更好的ORM推荐呢？ 如果有的话，不防也一起分享给大家。 .NET(C#)主流ORM总揽 今天这篇文章分享几款收集的目前.NET(C#)中比较流行的ORM框架，比如(以下框架均为开源框架，托管于github上)： SqlSug
每个人家里都会有冰箱，冰箱是用来干什么的？冰箱是用来存放食物的地方。同样的，数据库是存放数据的地方。正是因为有了数据库后，我们可以直接查找数据。例如你每天使用余额宝查看自己的账户收益，就是从数据库读取数据后给你的。
MongoDB 是一个跨平台的，面向文档的数据库，是当前 NoSQL 数据库产品中最热门的一种。它介于关系数据库和非关系数据库之间，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的产品。它支持的数据结构非常松散，是类似JSON 的 BSON 格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。
随着互联网Web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付Web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的Web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题：
科德十二定律（Codd's 12 rules）是由数据库的关系模型的先驱埃德加·科德（Edgar F. Codd）提出的，使数据库管理系统关系化需满足的十三条（从0至12）准则。全关系系统应该完全支持关系模型的所有特征。关系模型的奠基人埃德加·科德具体地给出了全关系系统应遵循的基本准则。
偶然翻到一篇 12年前的文字，题目是 《mysql即将成为下一个 oracle？》，看到前边我觉得有点意思，12年前的。2007年，MYSQL 就如此厉害，有了挑战ORACLE 的气魄。
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一、HIVE架构 Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据
5、支持多种OS，提供多种API接口，支持多种开发语言，对流行的PHP，Java很好的支持
1.hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
之前我们讲过架构设计的一些原则，和架构设计的方法论，今天我们谈谈高性能数据库集群的设计与应用。
关系这个词无论是对数据库圈子里的人，还是对我们中国人，都有特殊的意思。我记得本科刚上数据库的时候，老师特地解释说我们讲的是关系数据库，底下很多人一脸懵逼，不知道此关系和彼关系到底是什么关系。
MongoDB是一个跨平台的，面向文档的数据库，是当前 NoSQL 数据库产品中最热 门的一种。它介于关系数据库和非关系数据库之间，是非关系数据库当中功能最丰富，最 像关系数据库的产品。它支持的数据结构非常松散，是类似 JSON的BSON 格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。
翻译：[原文地址](https://www.upwork.com/resources/nosql-vs-sql#use-nosql)。
我最近研究了hive的相关技术，有点心得，这里和大家分享下。 首先我们要知道hive到底是做什么的。下面这几段文字很好的描述了hive的特性： 1.hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 2.Hive是建立在 Hadoo
数据本质上只是不同事实和观察结果的集合。随着时间的推移，开发人员意识到管理数据不仅仅是一个可选的跟踪系统，而是随着世界通过互联网逐渐变得更加紧密联系而变得必不可少。
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“工其事必先利其器”，对于一个全栈而言，一个与自己匹配的开发和学习环境，能够极大地提高个人的工作效率，很多时候都可以做到事半而功倍。环境也是一个外延很广的概念，这里我所涉及的包括硬件环境，集成开发环境与工具，数据库环境，操作系统环境，沟通工具和个人笔记本。
非关系型数据库：为适应水平扩展性和处理超大量的数据环境，近几年发展非常迅速的发展，衍生类型非常多。
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