为什么用关系型数据库?最常见的理由是别人在用,所以我也得用,但是这个并不是理由,而是借口。
参考blog:http://blog.csdn.net/u012377333/article/details/50598519
技术真的是日新月异,关系型数据库在数据库存储界称霸这么多年后,市面上各种数据库如雨后春笋蓬勃发展,似乎关系型数据库也地位不保,我前段时间和同事聊天,听到他们经常说的现在市面上的noSql数据库完全可以替代现有的关系型数据库,可是事实真的如此吗,我们一起就市面上现在比较流行的各类数据库,做一个对比:
Key-Value结构存储: Key-value数据库是一种以键值对存储数据的一种数据库,类似Java中的map。可以将整个数据库理解为一个大的map,每个键都会对应一个唯一的值。
详见: https://www.cnblogs.com/NorthPoet/p/16901095.html
而不论我们使用的是上面的哪一个关系型数据库,最终在操作时,都是使用SQL语言来进行统一操作,因为我们前面讲到SQL语言,是操作关系型数据库的 统一标准 。所以即使我们现在学习的是MySQL,假如我们以后到了公司,使用的是别的关系型数据库,如:Oracle、DB2、SQLServer,也完全不用担心,因为操作的方式都是一致的。
数据库根据其数据的存储方式可以分为关系型数据库和非关系型数据库。常见的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。常见的非关系性数据库有 NoSql、Cloudant,Hbase等
关系型数据库(Relational DataBase Management System),简称 RDBMS。说起关系型数据库,我们脑海中会立即浮现出 Oracle、MySQL、SQLServer 等数据库,这些都是我们常用的关系型数据库。 关系型数据库最大的特点就是在其关系这个词,它可以保存数据库中的各种关系。那么这个关系如何理解呢?我们就拿学校的一个例子来讲吧。在学校里,我们有老师(Teacher)、学生(Student)、课程(Course)这几个实体,而这几个实体之间都是有一定关系的。例如:一个老师
传统的关系数据库(MySQL、Oracle、和Access等)主导了20世纪的数据存储模式,但当数据量达到太字节级,甚至拍字节级时,关系型数据库表现出了难以解决的瓶颈问题。为了解决海量数据存储和分布式计算问题,Google Tab 提出了Map/Reduce 和Google File System(GFS)解决方案,Hadoop作为其中一个优秀的实现框架迅速得到了业界的认可和广泛应用。但Hadoop的存储模式决定了其并不支持对数据的实时检索和计算。还有其他的替代方案吗?为何不尝试Elasticsearch 的分布时存储功能?
看上去关系型数据库很多,繁杂,但其实我们都是用关系型数据库SQL语言来对这些数据库进行操作的。而 SQL编程语言是统一标准,所以即便只掌握了MySQL数据库,在上手Oracle等数据库操作方式也是一致的
关系型数据库 特点 优点 缺点 非关系型数据库 特点 优势 缺点 选择它就是因为好用啊 关系型数据库 特点 基于单一关系模型,结构化存储,有完整性约束 通过二维表建立数据之间的联系 采用结构化查询语言(SQL)做数据读写 操作保存数据的一致性 优点 通过事务处理保持数据的一致性 数据更新的开销很小 可以进行 Join 等复杂查询 技术成熟 缺点 数据读写必须经过 sql 解析,大量数据、高并发下读写性能不足 为保证数据一致性,需要加锁,影响并发操作 无法适应非结构化的存储 服务
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应用程序都离不开数据库,那不同的数据结构,就会存放在不同的数据数据库中,所以数据库按数据结构分为关系型数据库和非关系型数据库。接下来就总结一下这两者的区别吧。
在这一章节,我们主要介绍两个部分,数据库相关概念及MySQL数据库的介绍、下载、安装、启动及连接。
所谓数据(Data)是指对客观事物进行描述并可以鉴别的符号,这些符号是可识别的、抽象的。它不仅仅指狭义上的数字,而是有多种表现形式:字母、文字、文本、图形、音频、视频等。现在计算机存储和处理的数据范围十分广泛,而描述这些数据的符号也变得越来越复杂了。
数据库是与应用程序实现信息交互的数据存储、管理软件,并且存储数据的也都可以称为数据库。在以前没有使用数据库的时候,只能够自己写数据的存储方案。
依靠内存来存储数据的数据库管理系统,也称为内存数据库,成为了解决高并发、低时延数据管理需求的技术路线。近年来,随着动态随机存储器(DRAM)容量的上升和单位价格的下降,使大量数据在内存中的存储和处理成为可能,Redis、Memcached等内存数据库管理软件逐渐成熟,应用范围越来越广。
服务器软件项目的瓶颈的一般由于海量用户和高并发引起,其中罪魁祸首是关系型数据库。原因是关系型数据库存在以下的缺点:
这些就是NoSQL 那么就是 Not-Only-Sql,泛指非关系型数据库,作为关系型数据库的补充。
数据库是现代信息技术的关键基础设施之一,其作用和重要性越来越受到人们的重视,因此学习数据库具有如下几个方面的重要性:
Redis是用C语言开发的一个开源的高性能键值对(key-value)数据库,官方提供测试数据,50个并发执行100000个请求,读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s ,且Redis通过提供多种键值数据类型来适应不同场景下的存储需求,目前为止Redis支持的键值数据类型如下: 字符串类型 string 哈希类型 hash 列表类型 list 集合类型 set 有序集合类型 sortedset
闲聊:用户画像分析,女人心是琢磨不透的,看了男装,剃须刀,根据她的信息找到她男朋友的生日就
本篇文章主要介绍Nosql的一些东西,以及Nosql中比较火的三个数据库Redis、Memcache、MongoDB特点、区别以及应用场景。
Nosql介绍 Nosql的全称是Not Only Sql,这个概念早起就有人提出,在09年的时候比较火。Nosql指的是非关系型数据库,而我们常用的都是关系型数据库。就像我们常用的mysql,ora
不同的Nosql,其实应用的场景各有不同,所以我们应该先了解不同Nosql之间的差别,然后分析什么才是最适合我使用的Nosql。 Nosql介绍 Nosql的全称是Not Only Sql,这个概念早起就有人提出,在09年的时候比较火。Nosql指的是非关系型数据库,而我们常用的都是关系型数据库。就像我们常用的mysql,sqlserver一样,这些数据库一般用来存储重要信息,应对普通的业务是没有问题的。但是,随着互联网的高速发展,传统的关系型数据库在应付超大规模,超大流量以及高并发的时候力不从心。而就在这
常见的关系型数据库有mysql 、SQL Server、Oracle、Sybase、DB2等。关系型数据库是目前最受欢迎的数据库管理系统,技术比较成熟。
数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库,它产生于距今。 六十多年前,随着信息技术和市场的发展,特别是二十世纪九十年代以后,数据管理不再仅仅是存储和管理数据,而转变为用户所需要的各种数据管理的方式。 数据库有很多种类型,从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各方面得到了广泛的应用。 在信息化社会,充分有效地管理和利用各类信息资源,是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分,是进行科学决策和决策管理的重要技术手段。
其实我很早就想写写分布式数据库相关的文章,既是我现在正在学习的,也是我很感兴趣的内容。但是谈到分布式数据库,会涉及很多相关的技术细节,等把相关的一些细节写明白的时候,已经十几篇文章过去了XD。所以如果想要了解B/B+树、LSMT、CAP等技术细节的,可以翻翻之前的文章。今天我们来聊聊NoSQL这个概念。
1、简介:"联结(join)表"是SQL最强大的功能之一。联结是利用SQL的SELECT能执行的最重要的操作,很好地理解联结及其语法是学习SQL的极为重要的部分! 在能够有效的使用联结前,必须了解关系表以及关系型数据库设计的一些基础知识。 2、关系表 下面通过一个列子来理解关系表。 有一个包含产品目录的数据库表,其中每类物品占一行。对于每一种物品,要存储的信息包括产品描述、价格以及生产该产品的供应商。关于供应商,现在一个供应商生产多个产品,那么在何处存储供应商名、地址、联系方式等供应商信息呢?这里正确的做法
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关于昨天 Spanner 的文字,有人问 NewSQL 为什么会起名为 New,Spanner 的应用场景又是怎样的?那么这篇就顺着大数据的历史继续聊。
这是2023年纽约NYC MongoDB大会的第二期,这期的主题是在企业级别从RDBMS 迁移到 NoSQL.
追求可以在水平方向上无限扩展的大规模分布式数据库,已经导致了专业数据库的爆炸式增长,实际上发布了数十种不同的数据模型和针对超特定用例的整个产品。
我们现在处理什么年代 2020年 大数据时代 适者生存 学习才是在这个社会生存的唯一法则。
简单的说,数据库(因为Database)就是一个存放数据的仓库,这个仓库是按照一定的数据结构(数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系)来组织、存储的,我们可以通过数据库提供的多种方式来管理数据库里的数据。
MySQL 是一个强大的关系型数据库管理系统,多表查询是数据库操作中的重要部分之一。多表查询允许您从多个表中检索和操作数据,以满足复杂的数据需求。本文将介绍 MySQL 多表查询的基本概念、语法和示例,以及一些常见的多表查询场景。
作者: 薛菲 审稿:张远园 Aileen ◆ ◆ ◆ 作者注 如果你关注大数据科技动向,可能听说过一个叫NoSQL数据库的名词,这可能让人有些云里雾里。其实我们处在一个激动人心的技术更迭时代,以甲骨文为代表的SQL数据库已经称霸了企业市场30年,而近年来的NoSQL则是强有力的更新换代的竞争者。这篇文章就通过问答的方式来给小白解释NoSQL数据库系统是什么,无论你的技术背景如何都能看得懂。对于数据分析从业人员来说,了解数据库的趋势可以让你的职业生涯如虎添翼;而对于工程师来说,了解新的基础系统更是必不可少的
这篇文章,是对数据库技术的一个小科普,希望能帮大家了解到更多元化的数据库,便于拓宽学习思路和项目的技术选型。
VoltDB公司首席技术官Ryan Betts表示,SQL已经赢得了大型企业的广泛部署,大数据是它可以支持的另一个领域。 Couchbase公司首席执行官Bob Wiederhold表示,NoSQL是可行的选择,并且从很多方面来看,它是大数据的最佳选择,特别是涉及到可扩展性时。 SQL经历时间的考验,并仍然在蓬勃发展。结构化查询语言(SQL)是经过时间考验的胜利者,它已经主宰了几十年,目前大数据公司和组织(例如谷歌、Facebook、Cloudera和Apache)
执行大数据项目的企业面对的关键决策之一是使用哪个数据库,SQL还是NoSQL?SQL有着骄人的业绩,庞大的安装基础;而NoSQL正在获得可观的收益,且有很多支持者。我们来看看两位专家对这个问题的看法。
作者 | Daniel Nichter 译者 | Sambodhi 策划 | 褚杏娟 Daniel Nichter 是《高效 MySQL 性能》(Efficient MySQL Performance)一书的作者,该由 O’Reilly 出版,目前尚无中译版本。Nichter 在本文中又对书中第五章中关于分片的问题进行了讨论。 《高效 MySQL 性能》(Efficient MySQL Performance)第五章论述了分片问题,这个问题很难写,但并不是因为技术原因。关于这一问题,让我多说几句
【编者按】大数据应用程序究竟是选择SQL还是NoSQL?VoltDB公司首席技术官Ryan Betts和Couchbase公司首席执行官Bob Wiederhold分别提出了不同的意见,同时借助多项论
引言:在这个 AI 技术飞速发展的时代,我们有能力更深入地发掘数据潜在的价值,而数据处理不应当成为阻碍。云原生分布式 Data Warebase 将开启处理数据的新范式,它让数据的使用返璞归真,不论是存储还是查询,一个系统满足业务全方位数据需求。打破复杂数据架构的束缚,大大降低数据的使用门槛,释放数据潜能,让数据涌现智能。
2002 年我加入 Microsoft SQL Server 引擎团队。那时的数据库市场相对简单,主要有三个厂商:Oracle、IBM(DB2)和 Microsoft(SQL Server)。数据库行业似乎已经相当成熟,发展趋于稳定,新的产品 / 厂家看起来不再有机会。我曾一度思考过继续做数据库是不是一个正确的职业选择。与数据库行业的成熟稳定相比,互联网业务蓬勃发展,对数据库能力和性能的要求与日俱增,一场解决水平扩展的战争悄然开始。
关系型数据库就是一个由表和表之间的关系组成的集合。数据库中的表和R中的数据框有相同地形式。表之间可以互相关联,让我们能够轻松合并多张表信息。
第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关,而不能只与主键的某一部分相关(言)。即在一个数据库表中只能保存一种数据,不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。
在 db-engines 网站上,我们看到,数据库系统的主要市场虽然还是被 Oracle、Mysql、Ms SQL Server 三个关系型数据库所占据,但是 NoSql 的数据库也正在呈现上升态势。 虽然业内传闻的关于 DBA 将死的传言有些过于夸张,但是几个 NoSQL 数据库以其难以替代的优势抢占了很大的一部分市场。
1. 多维数据库简介 多维数据库(Multi Dimesional Database,MDD)可以简单地理解为:将数据存放在一个n维数组中,而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵,人们可以通过多维视图来观察数据。多维数据库增加了一个时间维,与关系数据库相比,它的优势在于可以提高数据处理速度,加快反应时间,提高查询效率。MDD的信息是以数组形式存放的,所以它可以在不影响索引的情况下更新数据。因此MDD非常适合于读写应用。 1.1. 关系数据库存在的问题 利用SQL进行关系数据库查询的局限性: 1) 查询因需要“join”多个表而变得比较烦琐 ,查询语句(SQL) 不好编程; 2) 数据处理的开销往往因关系型数据库要访问复杂数据而变得很大。 关系型数据库管理系统本身局限性: 1) 数据模型上的限制 关系数据库所采用的两维表数据模型,不能有效地处理在大多数事务处理应用中,典型存在的多维数据。其不可避免的结果是,在复杂方式下,相互作用表的数量激增,而且还不能很好地提供模拟现实数据关系的模型。关系数据库由于其所用数据模型较多,还可能造成存储空间的海量增加和大量浪费,并且会导致系统的响应性能不断下降。而且,在现实数据中,有许多类型是关系数据库不能较好地处理的 。 2) 性能上的限制 为静态应用例如报表生成,而设计的关系型数据库管理系统,并没有经过针对高效事务处理而进行的优化过程。其结果往往是某些关系型数据库产品,在对GUI和Web的事务处理过程中,没有达到预期的效果。除非增加更多的硬件投资,但这并不能从根本上解决问题。 用关系数据库的两维表数据模型,可以处理在大多数事务处理应用中的典型多维数据,但其结果往往是建立和使用大量的数据表格,仍很难建立起能模拟现实世界的数据模型。并且在数据需要作报表输出时,又要反过来将已分散设置的大量的两维数据表,再利用索引等技术进行表的连接后,才能找到全部所需的数据,而这又势必影响到应用系统的响应速度。 3) 扩展伸缩性上的限制 关系数据库技术在有效支持应用和数据复杂性上的能力是受限制的。关系数据库原先依据的规范化设计方法,对于复杂事务处理数据库系统的设计和性能优化来说,已经无能为力。此外,高昂的开发和维护费用也让企业难以承受。 4) 关系数据库的检索策略,如复合索引和并发锁定技术,在使用上会造成复杂性和局限性。 1.2. 多维数据库的相关定义 维(Dimension):是人们观察数据的特定角度,是考虑问题时的一类属性,属性集合构成一个维(时间维、地理维等)。 维的层次(Level):人们观察数据的某个特定角度(即某个维)还可以存在细节程度不同的各个描述方面(时间维:日期、月份、季度、年)。 维的成员(Member):维的一个取值,是数据项在某维中位置的描述。(“某年某月某日”是在时间维上位置的描述)。 度量(Measure):多维数组的取值。(2000年1月,上海,笔记本电脑,0000)。 OLAP的基本多维分析操作有钻取(Drill-up和Drill-down)、切片(Slice)和切块(Dice)、以及旋转(Pivot)等。 钻取:是改变维的层次,变换分析的粒度。它包括向下钻取(Drill-down)和向上钻取(Drill-up)/上卷(Roll-up)。Drill-up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据,或者减少维数;而Drill-down则相反,它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。 切片和切块:是在一部分维上选定值后,关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个,则是切片;如果有三个或以上,则是切块。 旋转:是变换维的方向,即在表格中重新安排维的放置(例如行列互换)。 1.3. 多维数据库的特点 后关系型数据库的主要特征是将多维处理和面向对象技术结合到关系数据库上。这种数据库使用强大而灵活的对象技术,将经过处理的多维数据模型的速度和可调整性结合起来。由于它独有的可兼容性,对于开发高性能的交换处理应用程序来说,后关系型数据库非常理想.在后关系型数据库管理系统中,采用了更现代化的多维模型,作为数据库引擎。并且,这种以稀疏数组 为基础的独特的多维数据库架构,是从已成为国际标准的数据库语言基础上继承和发展的,是已积累了实践经验的先进而可靠的技术。 多维数据模型能使数据建模更加简单,因为开发人员能够方便地用它来描述出复杂的现实世界结构,而不必忽略现实世界的问题,或把问题强行表现成技术上能够处理的形态,而且多维数据模型使执行复杂处理的时间大大缩短。例如开发一个服装连锁店信息管理系统时,如果用关系数据库,就需要建立许多表,一张表用来说明每种款式所具有的颜色和尺寸,另一张表用来建立服装和供应商之间的映射,并表示它是否已被卖出,此外还需要建一些表来表示价格变化、各店的库存等等。每成交一笔生意,所有这些表都需要修改,很快这些关系数据库就会变得笨重而
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