1 关系型数据库 1.1 关系型数据库的特性 1.1.1 事务的特性 事务，是指一个操作序列，这些操作要么都执行，或者都不执行，而且这一序列是无法分隔的独立操作单位。...MyISAM引擎可以自增ID 1.3.2 MyISAM 它是 MyISAM 原生引擎，不支持事务功能，有独立的索引文件，对比InnoDB不支持外键 2.非关系型数据库（NoSQL） 非关系型数据库（NoSQL...）不同于传统的关系型数据库，通常用于超大规模数据的存储，因为这些数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。...全文搜索数据库 ElasticSearchsolr 它们的出现解决了关系型数据库全文搜索功能较弱的问题 2.2.1 文档型数据库 文档型数据库通常以 JSON 或者 XML 为格式进行数据存储，主要以...2.2.2 全文搜索型数据库 传统的关系型数据库主要依赖索引来实现快速查询功能，但是在全文搜索的业务下，索引很难满足查询的需求。关系型数据库的模糊匹配在数据量较大的情况下查询的效率是很低的。
关系型数据库与非关系型数据库的特点引言在数字化时代，数据库扮演着至关重要的角色。...关系型数据库（Relational Databases）与非关系型数据库（Non-Relational Databases）是两种广泛应用的数据库类型。...适合互联网应用：非关系型数据库适用于互联网应用，如社交网络、实时分析、物联网等，能够满足这些应用对实时性、高并发、大数据处理等方面的需求。...然而，非关系型数据库在提供高性能和可扩展性的同时，也牺牲了一些传统关系型数据库的特性和功能。例如，非关系型数据库通常不支持ACID属性，数据一致性需要通过应用程序来确保。...，支持复杂查询较弱，不适合复杂查询可扩展性有限良好适用场景传统企业应用互联网应用、大数据处理结论关系型数据库和非关系型数据库各有优缺点，适用于不同的场景和需求。
首先来说我们的关系型数据库，既然称为关系型数据库，肯定围绕关系二字，即建立在关系型模型基础上的数据库，借助集合代数数学概念方法处理的数据，那什么事关系模型呢？.....）就是我们的关系模式，也称为表结构了 说了这么多，那么关系型数据库有什么优点呢 1）易理解：二维的数据表很贴近我们的逻辑，层次等很容易使我们理解，比如我们看表结构很轻松的就看懂了 2）通用SQL：关系数据库的...sql语言都大同小异，我们使用起来很方便 3）成熟性：关系型数据库发展多年，bug、事务等方面做的很完善 NoSql: 在互联网2.0时代的来临，我们的传统数据库显出了不足，尤其是对大规模和高并发的方案...，而此时，非关系型数据库出现，并且得到了迅速发展，非关系型数据库很好理解，而且分为四大类： 1 Key-Value型，如我们的Redis，主要用来处理大数据和缓存等 2 列存储型，有Cassandra,...nosql没有sql语法，也没有事务化的处理。 关系型数据库和非关系型数据库都是为了适应更好的场景而生，没有谁比谁更好，只要满足满足于我们的生产环境，它就是更好的。
一 三范式 1,所有列必须为原子化列 2,设计时需要主键列 3,所有非主键列不能依靠传递与主键列发生关系（所有列与主键列发生的都是直接关系） 生活中的主键：ID 车牌 手机号 二 关系 数据库结构关系...集合 --> 表 线型关系 -->约束 树形关系 -->索引（二叉树模型需哦延展的平衡二叉树） 图形关系 --> 数据库既包括了线型关系同事也包含了约束关系与依赖关系。...RDBMS（关系型数据库系统） HBASE（NOSQL --> not only sql） 非关系型数据库的优势：1....关系型数据库的优势：1. 复杂查询可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。2. 事务支持使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。...对于这两类数据库，对方的优势就是自己的弱势，反之亦然。
虽然 MySQL 在互联网行业中历史久远，应用广泛，有大量的各种应用，包括网络游戏也在使用，但是关系型数据库并不是诞生于互联网的软件模型。...在互联网的大量应用场景下，关系型数据库作为一个功能齐全的工具，都能很快的满足功能需求。不过，在互联网业务运营到一定程度之后，往往又变成一个技术上的瓶颈。...问题的总结 我们可以总结出几个，互联网业务中，使用关系型数据库出现的典型问题： 错误或者没有使用索引。此问题常见于新手程序，不理解关系型数据库的搜索，必须要建立索引。...互联网应用往往都可以在“有损服务”的情况下维持运行，但由于关系型数据库垮了，导致全体功能全部不可用。 这些原因，在 CAP 理论上有清晰的定义。...由于关系型数据库选择了强一致性和高可用性，就必然在分布式特性无法满足。而互联网应用的特点，就是对于分布式特性的强需求。这种设计上的需求分歧，是导致各种问题的总原因。
关系型数据库最典型的数据结构是表，由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织 当今十大主流的关系型数据库 Oracle，Microsoft SQL Server，MySQL，PostgreSQL，DB2...为了保证数据库的ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性），必须尽量按照其要求的范式进行设计，关系型数据库中的表都是存储一个格式化的数据结构。 二、非关系型数据库 ?...指非关系型的，分布式的，且一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。非关系型数据库严格上不是一种数据库，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。...文档存储通常使用内部表示法，可以直接在应用程序中处理，主要是JSON。JSON文档也可以作为纯文本存储在键值存储或关系数据库系统中。...优点： 1、格式灵活：存储数据的格式可以是key,value形式、文档形式、图片形式等等，文档形式、图片形式等等，使用灵活，应用场景广泛，而关系型数据库则只支持基础类型。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 关系型数据库又称为关系型数据库管理系统(RDBMS),它是利用数据概念实现对数据处理的算法，达到对数据及其快速的增删改查操作。...既然被称为关系型数据库，那么它的关系在哪里体现呢？ 举一个例子吧。...千万数据中，获取有数条直接，在运维或者开发哥哥的神操作下，他们冥冥中被安排的明明白白。 非关系型数据库 正如它的名字，每条数据间都是独立存在的，没撒子关系哩。...所以，在数据库中，有时候查询慢的原因未必是数据量太大，而是拥有极其复杂的字段关系。...Python操作Mysql 有一个这样的库，专门针对关系型数据库而有的模块。 他就是Sqlalchemy 它是一个ORM框架，是由Mako的作者创建的。 我们先使用pip3来安装一下。
域完整性：属性的值必须是属性值域中的值：保证表中值有效 实体完整性：主关键字不能有空值，他保证表中记录唯一 参照完整性：表的外关键字的取值必须是其主关键字的存在值或空值。...它保证多表重复值一致 关系数据库分为两类：一类是桌面数据库，例如Access、FoxPro和dBase等；另一类是客户/服务器数据库，例如SQLServer、Oracle和Sybase等。...一般而言，桌面数据库用于小型的、单机的应用程序，它不需要网络和服务器，实现起来比较方便，但它只提供数据的存取功能。...客户/服务器数据库主要适用于大型的、多用户的数据库管理系统，应用程序包括两部分：一部分驻留在客户机上，用于向用户显示信息及实现与用户的交互；另一部分驻留在服务器中，主要用来实现对数据库的操作和对数据的计算处理
数据库管理系统是一个软件，是数据库管理的程序实现。 二、什么是关系型数据库 关系型数据库是依据关系模型来创建的数据库。...所谓关系模型就是“一对一、一对多、多对多”等关系模型，关系模型就是指二维表格模型,因而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。...关系型数据可以很好地存储一些关系模型的数据，比如一个老师对应多个学生的数据（“一对多”），一本书对应多个作者（“一对多”），一本书对应一个出版日期（“一对一”） 关系模型是我们生活中能经常遇见的模型，存储这类数据一般用关系型数据库...三、常见的关系型数据库 Oracle、Mysql、DB2、PostgreSQL、Microsoft SQL Server、Microsoft Access 四、关系型数据库的特点 安全（因为存储在磁盘中...“非关系模型”的数据库（由于关系型太大，所以一般用“非关系型”来表示其他类型的数据库） 非关系型模型比如有： 列模型：存储的数据是一列列的。
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。...关系型数据库 关系型数据库呢就是把复杂的业务数据结构归结为二维表的形式展现，以MySQL为例如果我们要创建一个表的话可以使用DDL语句创建，创建二维表结构是这样的： 在关系型数据库中，对数据的操作应该都是基于数据表操作的...非关系型数据库 非关系型数据库根据应用场景分为：键值对数据库，列存储数据库，搜索引擎数据库，面向文档数据库等等。...3.搜索引擎数据库 搜索引擎数据库是应用在搜索引擎领域的数据存储形式，当数据量大的时候，以特定的格式进行存储，这样检索的时候就会快速，系统性能就更好。...4.面向文档数据库 文档数据库就是存放的文档，就是以值可以查询的键值数据库，比如：MongoDB，couchDB等数据库 5.图形数据库 是一种存储图形关系的数据库，它应用图形理论存储实体之间的关系信息
在工作区中任意选中一个节点，信息窗口中将显示与该节点有关的详细信息；debug窗口用于显示程序的执行结果。信息显示区的下部为操作提示区，轮流显示各种便捷的操作方法。...Node-RED中的程序以页为单位存放，点击工作区右上角的“+”按钮可以添加新的程序页。工作区右下角有三个小按钮（-、o、+），用来缩放工作区视图的显示比例。...，仅在左侧有连接点的节点通常为输出型节点，如上图中右下角的msg.payload节点；而仅在右侧有连接点的节点通常为输入型节点，如上图中的hello节点。...一个完整的程序流，通常以输入型节点为起点，中间包含若干个数据处理型节点，并以输出型节点为终点。上图中的两个流都包含了3个节点，分别为输入、处理及输出节点。 3....图9 注射器节点的编辑窗口 (3) 添加输出节点：从输出节点分组中拖出第一个节点debug，debug的意思是揪出程序中的错误，通常也指跟踪程序的执行过程，并查看程序的执行结果。
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 服务器负担一般很大 数据有时候太过抽象，即数据库中存储的对象与实际的对象实体有一定的差别 扩展困难 数据库庞大...，价格昂贵 非关系型数据库 特点 非结构化的存储 基于多维关系模型 部署容易，开源免费，成本低 优势 处理高并发、大批量数据的能力强 支持分布式集群，负载均衡，性能高 内存级数据库，查询速度快 存储格式多...，支持 key-value 形式、文档形式、图片形式 没有多表连接查询机制的限制，扩展性高 缺点 技术起步晚，维护工具以及技术资料有限 不支持 sql 工业标准 没有 join 等复杂的连接操作 事务处理能力弱
文章目录 1.什么是数据库： 存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据增删改查等操作。 2.数据库的种类： 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 3.数据库的存储方式： 关系型数据库： 1）以行和列的形式存储数据，以便于用户理解。这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。...那样花费大量成本购买使用，相比关系型数据库价格便宜。...2）nosql数据库将数据存储于缓存之中，关系型数据库将数据存储在硬盘中，自然查询速度远不及nosql数据库。
# 非关系型数据库 数据库基本知识 什么是数据库 有哪些数据模型 发展历程 关系型数据库的特点 大数据时代 大数据特性 关系型数据库的不足 什么是NoSQL 分布式数据库特征 NoSQL数据库特点 #...# 有哪些数据模型 数据库技术发展至今，传统数据库根据不同的数型，主要有以下几种：层次型、网状型和关系型 1961年通用电气公司的Charles Bachman 成功地开发出世界上第一个网状DBMS也是第一个数据库管理系统...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，使得在并发 处理时性能下降，读写速度下滑严重 可扩展性的限制 在现代互联网环境下，应用系统可能在短时间内出现业务量和业务类型的快速 变化，而这些变化要求支撑数据库在底层硬件和数据库设计中提供极强的扩展性...由于关系型数据库存在类似的join操作，使得数据库在扩展方面很困难 如何解决关系型数据库在大数据时代的问题？ 在大数据的时代背景下，必须对传统的关系数据库做出改变，才能适应大数据 时代的要求。...放松数据一致性的要求 改变固定的表结构 去除事务、关联等复杂操作 为了改变关系型数据库的不足，适应当前大数据库时代海量的非结构化数据存储的需要，一种新型数据库类型-**NoSQL(非关系型数据库)**诞生了
前言： 在我们的日常开发中，关系型数据库和非关系型数据库的使用已经是一个成熟的软件产品开发过程中必不可却的存储数据的工具了。那么用了这么久的关系数据库和非关系型数据库你们都知道他们之间的区别了吗？...下面我们来详细的介绍一下。 关系型数据库（SQL）： 什么是（SQL）关系型数据库： 关系型数据库指的是使用关系模型（二维表格模型）来组织数据的数据库。...关系型数据库存在的不足: 随着互联网企业的不断发展，数据日益增多，因此关系型数据库面对海量的数据会存在很多的不足。...图形数据库：Neo4j、InfoGrid 非关系型数据库的优势： 非关系型数据库存储数据的格式可以是 key-value 形式、文档形式、图片形式等。...使用灵活，应用场景广泛，而关系型数据库则只支持基础类型。 速度快，效率高。 NoSQL 可以使用硬盘或者随机存储器作为载体，而关系型数据库只能使用硬盘。
总结一下对关系型数据库变化粗浅的认识。 前言 第一次知道数据库，是在大学时的数据库课程，那个时候的数据库特指关系型数据库。...待NoSQL潮水褪去，NewSQL出现，就像是是NoSQL和SQL在易用性和可扩展性上的平衡。 技术线 关系型数据库的特点 1.SQL。 2. 事务，符合ACID原则。 3. 结构化存储。...这些特点的关键，就是易用性。 比如世界上使用最多的数据库SQLite，常用于手机App的本地存储。它就是一个lib库，小巧而精悍。但也支持上述的特点。因此也是一款关系型数据库。...几款NewSQL Spanner/F1,基于truetime的数据库。也只有这样，才能实现全球化部署。其它基于中央授时，或逻辑时钟的关系型数据库，都无法做到全球化部署生产。...总结 技术的发展总归不是一蹴而就，而是一步步变化的，是易用性和业务需求的相互作用。 1. 最早的关系型数据库，是易用性占主导地位。 2. NoSQL崛起，则是更高性能的业务需求占主导地位。
关系型数据库 ：使用关系型模型进行数据库设计和存放 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。...本文主要考虑对于OLTP和OLAP占据主流的关系型数据库，目前关系型数据库软件主要有： 大型商用关系型数据库：Oracle，DB2，SQL Sever/Sybase； 近年发展较快的开源关系型数据库：MySQL...，PostgreSQL，SQLite 关系型数据库主要人物与发展历史 关系型数据库的发展，大致可分为理论奠基、SQL标准、商用成型、多家发展等几个阶段，在每个阶段都有对应的重要人物与贡献。...，转换成为比较容易理解和使用的SQL语言，并且在后面成为所有关系型数据库的标准； 有了上面的数据理论和SQL基础，LarryElision和他的同事看到商机，开发出第一个商用大型关系型数据库Oracle...IBM虽然1973年就启动了SystemR的项目来研究关系型数据库的实际可行性，也没有及时推出这样的产品，因为当时IBM的的IMS（著名的层次型数据库）市场不错，如果推出关系型数据库，牵涉到IBM很多人的自身利益
关系型数据库的架构演变 ---- 在互联网场景下，关系型数据库常见的性能瓶颈主要有两个 大量的并发 读/写操作，导致倒库出现难以承受的负载压力 单表存储数据量过大，导致检索效率低下 数据库读写分离 --...单表数据量一大，读操作会逐渐成为瓶颈 写操作因为是顺序写，所以基本上数据库的写入操作不会因为数据膨胀而成为瓶颈，但是读操作一定会存在上限； 读操作成为瓶颈的时候，就该做水平分库了 数据库水平分库与水平分表...分库分表操作主要是为了解决：高并发场景下单库的性能瓶颈，并充分利用分布式的威力提升数据库的读/写能力。...Mysql Sharding 和 Mysql Cluster区别 ---- Mysql Cluster只是一个数据库的集群，其优势只是扩展了数据库的并行处理能力，但是其使用成本、维护成本非常高，并且实施起来比较复杂...Mysql sharding 不近提升数据库的并行处理能力，还能够解决因为单表数据量过大所产生的检索瓶颈。
关系型数据库 关系型数据库基于关系模型，将数据组织成带有行和列的表格。...关系型数据库的关键特性和优势包括： 结构化数据组织： 关系型数据库中的数据以预定义的模式存储，强制在整个数据库中保持一致的结构。这种组织使得在处理大量结构化数据时更容易管理和维护数据。...关系型数据库也有一些缺点： 有限的可伸缩性： 横向扩展（添加更多节点）关系型数据库可能会很具有挑战性，特别是与一些设计用于分布式环境的NoSQL数据库相比较。...刚性： 关系型数据库中的预定义模式可能使其难以适应不断变化的需求，因为更改模式可能需要对现有数据和应用程序进行重大修改。...在考虑使用关系型数据库时，评估应用程序在数据一致性、复杂查询支持和可伸缩性等方面的具体需求至关重要。
归并(merge): Fig.1 归并排序的大概过程如图1所示：把两个长度为4(N/2)的已排序数组组合成一个有序的长度为8(N)的数组，总计算次数为8(N)，即将两个长度为N/2的数组遍历次数。...排序 Fig.3 从图3可知，merge的次数与分解的次数是一致的，每次merge对数组元素排序的次数是相同的（N，这里是8）： Step1: 4次merge，每次对2个元素排序，共4*2次运算。...三种重要的数据结构： 数组 数据库中的表可以理解为数组，如图4： Fig.4 每行代表一个对象； 每列代表一个对象属性，每个属性有一个固定类型(integer, string…)； 二维数组较好的抽象出了数据的存储...B树只需要log(N)次运算，可作为较好的索引搜索，节点存储值的类型可以是多种类型，只要有相应类型的对比函数，就可以进行一次或多次查询过滤。...Hash表 哈希表是一种通过元素的key快速查询到数据元素的数据结构，当数据库做查询操作时，通过哈希表更快。
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