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。
SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）是一种用于管理和操作关系型数据库的标准化查询语言。它是一种领域特定语言（DSL，Domain Specific Language），用于定义数据库结构、插入、更新、删除以及查询数据等操作，并不局限于数据查询，在数据库管理领域得到广泛应用。
由 Mark Seemann 发布：在讨论数据库，特别是 ORM 时，有些人会不言而喻地假设关系数据库是存储数据的唯一选择。
对象关系映射 AgileEAS.NETORM并没有采用如NHibernate中映射文件的文件的模式，而是采用了直接硬编码的模式实现，ORM体系设计采用了属性/列>数据对象>数据集合(
设计范式（范式,数据库设计范式,数据库的设计范式）是符合某一种级别的关系模式的集合。构造数据库必须遵循一定的规则。在关系数据库中，这样的规则就是范式。关系数据库中的关系必须满足一定的要求，即满足不同的范式。眼下关系数据库有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、第四范式（4NF）、第五范式（5NF）和第六范式（6NF）。满足最低要求的范式是第一范式（1NF）。在第一范式的基础上进一步满足很多其它要求的称为第二范式（2NF），其余范式以次类推。一般说来。数据库仅仅需满足第三范式（3NF）即可了。以下我们举例介绍第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）。 在创建一个数据库的过程中，范化是将其转化为一些表的过程，这样的方法能够使从数据库得到的结果更加明白。这样可能使数据库产生反复数据，从而导致创建多余的表。范化是在识别数据库中的数据元素、关系，以及定义所需的表和各表中的项目这些初始工作之后的一个细化的过程。 以下是范化的一个样例 Customer Item purchased Purchase price Thomas Shirt 40 Maria Tennis shoes 35 Evelyn Shirt 40 Pajaro Trousers 25 假设上面这个表用于保存物品的价格，而你想要删除当中的一个顾客，这时你就必须同一时候删除一个价格。范化就是要解决问题，你能够将这个表化为两个表。一个用于存储每一个顾客和他所买物品的信息，还有一个用于存储每件产品和其价格的信息，这样对当中一个表做加入或删除操作就不会影响还有一个表。
关系数据库标准语言SQL(结构化查询语言)。 结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。
* 其中购买列和销售列不满住第一范式的要求，购买列和销售列还可以细分为购买价格、购买数量、销售价格、销售数量这四列，所以不满住第一范式中每一列都是不可分割的基本数据项这一要求。
Response Type 在关系数据库中可能没有这个选项，我们对关系数据库表中的数据返回的数据就是是数据，通常不再做过多定义。
数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范，满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的，同时，不会发生插入（insert）、删除（delete）和更新（update）操作异常。反之则是乱七八糟，不仅给数据库的编程人员制造麻烦，而且面目可憎，可能存储了大量不需要的冗余信息。
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。
最近在梳理大数据模式下的数据仓库数据模型，花了点时间，系统的回顾一下传统数据仓库数据模型设计的理论，作为笔记分享给大家，很多资料来自互联网和读过的数据仓库理论和实践相关的熟悉，无剽窃之心，共勉吧。
前段时间因为项目需要搭建一个web服务器，后端Web框架我调研了几个，比如Python的Flask,Django, NodeJs的Express,JavaEE的Spring,以及C++的CppCMS, 经过权衡拓展性开发效率，最后选择了Django。 也许Python不是最好的选择，但至少目前来看工作的还挺顺利。
1.操作系统中 heap 和 stack 的区别? Java 把内存划分成两种：一种是栈内存，另一种是堆内存。 在函数中定义的一些基本类型的变量和对象的引用变量都是在函数的栈内存中分配，当在一段代码
数据库管理系统（英语：Database Management System，简称DBMS）是为管理数据库而设计的电脑软件系统，一般具有存储、截取、安全保障、备份等基础功能。数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类，例如关系式、XML；或依据所支持的计算机类型来作分类，例如服务器聚类、移动电话；或依据所用查询语言来作分类，例如SQL、XQuery；或依据性能冲量重点来作分类，例如最大规模、最高运行速度；亦或其他的分类方式。不论使用哪种分类方式，一些DBMS能够跨类别，例如，同时支持多种查询语言。
对象关系映射（Object-Relational Mapping，简称ORM）是一种为了解决程序的面向对象模型与数据库的关系模型互不匹配问题的技术；简单的说，ORM是通过使用描述对象和数据库之间映射的元数据（在Java中可以用XML或者是注解），将程序中的对象自动持久化到关系数据库中或者将关系数据库表中的行转换成Java对象，其本质上就是将数据从一种形式转换到另外一种形式。
关于如何入门MySQL，后台有好多同学咨询我，可能部分读者刚开始学习MySQL，我前面发的文章对部分同学来说暂时接触不到。原本写技术文章的目的是记录自己的工作学习，没有考虑到读者MySQL技术水平不一。本篇文章主要介绍MySQL技术的学习方法，刚入门的同学可以参考下。
使用SQLite SQLite是一种嵌入式数据库，它的数据库就是一个文件。由于SQLite本身是C写的，而且体积很小，所以，经常被集成到各种应用程序中，甚至在iOS和Android的App中都可以集成。 Python就内置了SQLite3，所以，在Python中使用SQLite，不需要安装任何东西，直接使用。 在使用SQLite前，我们先要搞清楚几个概念： 表是数据库中存放关系数据的集合，一个数据库里面通常都包含多个表，比如学生的表，班级的表，学校的表，等等。表和表之间通过外键关联。 要操作关系数据库，首先
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。
数据库范式是数据库设计中必不可少的知识，没有对范式的理解，就无法设计出高效率、优雅的数据库。甚至设计出错误的数据库。而想要理解并掌握范式却并不是那么容易。教科书中一般以关系代数的方法来解释数据库范式。这样做虽然能够十分准确的表达数据库范式，但比较抽象，不太直观，不便于理解，更难以记忆。 本文用较为直白的语言介绍范式，旨在便于理解和记忆，这样做可能会出现一些不精确的表述。但对于初学者应该是个不错的入门。我写下这些的目的主要是为了加强记忆，其实我也比较菜，我希望当我对一些概念生疏的时候，回过头来看看自己写的笔记，可以快速地进入状态。如果你发现其中用错误，请指正。 下面开始进入正题：
在 MySQL中，数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。每个数据库都有一个或多个不同的应用程序接口（Application Program Interface，API)，用于创建、访问、管理、搜索和复制所保存的数据。 不过，也可以将数据存储在文件中，但是在文件中读写数据的速度相对较慢。所以，现在使用关系数据库管理系统(Relational Database Management System，RDBMS）来存储和管理大数据量。而MySQL 是最流行的关系数据库管理系统，尤其是在Web应用方面，MySQL可以说是最好的RDBMS应用软件之一。
1、设计一个合适的关系数据库系统的关键是关系数据库模式的设计，即应构造几个关系模式， 每个模式有哪些属性，怎样将这些相互关联的关系模式组建成一个适合的关系模型，关系数据库 的设计必须在关系数据库设计理论的指导下进行。 2、关系数据库设计理论有三个方面的内容：函数依赖、范式和模式设计。函数依赖起核心作用， 它是模式分解和模式设计的基础，范式是模式分解的标准。
上一遍我介绍了AgileEAS.NET中统计的数据访问，本文我将来介绍AgileEAS.NET中的ORM实现思路。关于ORM的概念和介绍，我在此就不在重复介绍了，我相信大家都很熟悉这个概念了。 AgileEAS.NETORM并没有采用如NHibernate中映射文件的文件的模式，而是采用了直接硬编码的模式实现，ORM体系设计采用了属性/列>数据对象>数据集合(表)的结构： image.png 最基本的思路是一个记录/实体(IEntity)映射一条记录，一个实体包括若干属
关于SQL语句的优化的方法方式，网络有很多经验，所以本文抛开这些，设法在DAO层的优化和数据库设计优化上建树，并列举两个简单实例
随着互联网时代的到来，需要持久化数据呈现井喷式发展，常规的io 操作虽然可以满足持久化的需求，但是，对于持久化的目的，对数据的操纵，显然力不从心，且操作的复杂度很大，不利于大规模的发展，审时度势，数据库应运而生。
上一节我们认识了数据库，了解了数据库事务是什么，索引是如何提升数据库性能的，现在我们来学习下大家常说的一些数据库，MySQL、mongoDB、kv等等这些又有什么区别。本文中，SQL 与 NoSQL 代表关系型数据库与非关系型数据库，当然，SQL ≠ 关系型数据库，这里用作简写。
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。
数据库指的是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。简单来说可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。
ORM简介 ORM概念 对象关系映射（Object Relational Mapping，简称ORM）模式是一种为了解决面向对象与关系数据库存在的互不匹配的现象的技术。 简单的说，ORM是通过使用描述对象和数据库之间映射的元数据，将程序中的对象自动持久化到关系数据库中。 ORM在业务逻辑层和数据库层之间充当了桥梁的作用。 ORM由来 让我们从O/R开始。字母O起源于"对象"(Object),而R则来自于"关系"(Relational)。 几乎所有的软件开发过程中都会涉及到对象和关系数据库。在用户层面和业务逻
对象-关系映射(Object/Relation Mapping，简称 ORM)，是随着面向对象的软件开发方法发展而产生的。面向对象的开发方法是当今企业级应用开发环境中的主流开发方法，关系数据库是企业级应用环境中永久存放数据的主流数据存储系统。对象和关系数据是业务实体的两种表现形式，业务实体在内存中表现为对象，在数据库中表现为关系数据。内存中的对象之间存在关联和继承关系，而在数据库中，关系数据无法直接表达多对多关联和继承关系。因此，对象-关系映射(ORM)系统一般以中间件的形式存在，主要实现程序对象到关系数据库数据的映射。 Java 中 ORM 的原理： 先说 ORM 的实现原理，其实，要实现 JavaBean 的属性到数据库表的字段的映射，任何 ORM 框架不外乎是读某个配置文件把 JavaBean 的属 性和数据库表的字段自动关联起来，当从数据库 SELECT 时，自动把字段的值塞进 JavaBean 的对应属性里，当做 INSERT 或 UPDATE 时，自动把 JavaBean 的属性值绑定到 SQL 语句中。简单的说：ORM 就是建立实体类和数据库表之间的关系，从而达到操作实体类就相当于操作数据库表的目的。
Spring Boot提供了直接使用JDBC连接数据库的方式，但是使用JDBC并不是很方便，需要我们写更多的代码来完成对象和关系数据库的转换；另一种方式是将实体和实体的关系对应数据库的表和表的关系，这类工具通常是ORM工具，对实体和实体关系的操作会映射到数据库的操作。一般而言，在Spring Boot中，我们常用的ORM框架有JPA和MyBatis。Spring Data JPA默认采用Hibernate实现。
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
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。
结构化查询语言 (SQL) 是用于与关系数据库通信的标准编程语言。由于业务中的数据使用量以惊人的速度增长，因此对了解 SQL、关系数据库和数据管理的人员的需求也在上升。
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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
mysql -u用户名 -p密码 回车之后直接进入系统，不需要像上面那样，再进行密码的输入
要理解范式，首先必须对知道什么是关系数据库，如果你不知道，我可以简单的不能再简单的说一下：关系数据库就是用二维表来保存数据。表和表之间可以……（省略10W字）。
关于数据库范式，时常有听说过，一直没有详细去了解。一般数据库书籍或数据库课程会介绍范式相关内容，范式也经常出现在数据库考试题目中。不清楚你是否对范式有比较清晰的了解呢？本篇文章我们一起来学习下数据库范式吧。
关系键是关系数据库的重要组成部分。关系键是一个表中的一个或几个属性，用来标识该表的每一行或与另一个表产生联系。 其中就包括外键
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。
对象关系映射或对象关系管理（ORM）是将应用程序域模型对象映射到关系数据库表的编程技术。Hibernate是基于Java的ORM工具，它提供了一个框架，用于将应用程序域对象映射到关系数据库表，反之亦然。
第一范式 第一范式（1NF）要求数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值。 若某一列有多个值，可以将该列单独拆分成一个实体，新实体和原实体间是一对多的关系。 在任何一个关系数据库中，第一范式（1NF）是对关系模式的基本要求，不满足第一范式（1NF）的数据库就不是关系数据库。 第二范式 满足第二范式（2NF）必须先满足第一范式（1NF）。 第二范式要求实体中没一行的所有非主属性都必须完全依赖于主键；即：非主属性必须完全依赖于主键。 完全依赖：主键可能由多个属性构成，完全依赖要求不允许
MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统，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。
ORM（Object-Relational Mapping） 表示对象关系映射。在面向对象的软件开发中，通过ORM，就可以把对象映射到关系型数据库中。只要有一套程序能够做到建立对象与数据库的关联，操作对象就可以直接操作数据库数据，就可以说这套程序实现了ORM对象关系映射
数据库，简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。
MongoDB 是一个基于【分布式文件存储】的数据库，它属于NoSQL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。
1,什么是存储引擎，存储引擎说白了就是如何存储数据,如何为存储的数据建立索引和如何更新，查询数据等技术的实现方法。因为在关系数据库中数据的存储是以表的形式存储的，所以存储引擎也可以成为表类型。
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