在应用程序开发中,需要使用数据库管理和存储各种数据。在Java中,提供了一个JDBC技术(Java Database Connectivity,JDBC,Java数据库连接),它的作用是连接数据库并访问。接下来小编带大家一起来学习JDBC技术!
2. 修改 ALTER TABLE <表名> [ ADD[COLUMN] <新列名> <数据类型> [ 完整性约束 ] ] [ ADD <表级完整性约束>] [ DROP [ COLUMN ] <列名> [CASCADE| RESTRICT] ] [ DROP CONSTRAINT<完整性约束名>[ RESTRICT | CASCADE ] ] [ALTER COLUMN <列名><数据类型> ] ; 说明:
经过多年的发展,Hadoop生态系统不断完善和成熟,目前已经包括了多个子项目,除了核心的HDFS和MapReduce以外,Hadoop生态系统还包括要ZoopKer、HBase、Hive、Pig、Mahout、Sqoop、Flume、Ambari等功能组件。
【1】建立信息系学生的视图。 CREATE VIEW IS_Student AS SELECT Sno,Sname,Sage FROM Student WHERE Sdept= 'IS'; 【1】建立信息系学生的视图,并要求进行修改和插入操作时仍需保证该视图只有信息系的学生 。 CREATE VIEW IS_Student AS SELECT Sno,Sname,Sage FROM Student WHERE Sdept= 'IS' WITH CHECK OPTION; 【1】 建立信息系选修了1号课程的学生的视图(包括学号、姓名、成绩)。 CREATE VIEW IS_S1(Sno,Sname,Grade) AS SELECT Student.Sno,Sname,Grade FROM Student,SC WHERE Sdept= 'IS' AND Student.Sno=SC.Sno AND SC.Cno= '1'; 【1】 建立信息系选修了1号课程且成绩在90分以上的学生的视图。 CREATE VIEW IS_S2 AS SELECT Sno,Sname,Grade FROM IS_S1 WHERE Grade>=90; 带表达式的视图 【1】定义一个反映学生出生年份的视图。 CREATE VIEW BT_S(Sno,Sname,Sbirth) AS SELECT Sno,Sname,2014-Sage FROM Student; 分组视图 【1】将学生的学号及平均成绩定义为一个视图 CREAT VIEW S_G(Sno,Gavg) AS SELECT Sno,AVG(Grade) FROM SC GROUP BY Sno; 【1】将Student表中所有女生记录定义为一个视图 CREATE VIEW F_Student(F_Sno,name,sex,age,dept) AS SELECT * /*没有不指定属性列*/ FROM Student WHERE Ssex=‘女’; 缺点:修改基表Student的结构后,Student表与F_Student视图 的映象关系被破坏,导致该视图不能正确工作。
【1】 删除学号为201215128的学生记录。 DELETE FROM Student WHERE Sno= 201215128 '; 【1】删除所有的学生选课记录。 DELETE FROM SC; 【1】删除计算机科学系所有学生的选课记录。 DELETE FROM SC WHERE Sno IN (SELETE Sno FROM Student WHERE Sdept= 'CS') ;
由于自己负责后端的设计已经有一段时间,对设计的一些思想和理论有一些理解,但最近被问到什么是CAP时,却一脸懵逼,下来后专门针对CAP架构思想进行了一些专题学习,在这里也将这个概念引入给大家,大家可以有意识地了解和学习这个思想理念,帮助自己在后续设计功能时有更好的参考。
最近与同行科技交流,经常被问到分库分表与分布式数据库如何选择,网上也有很多关于中间件+传统关系数据库(分库分表)与NewSQL分布式数据库的文章,但有些观点与判断是我觉得是偏激的,脱离环境去评价方案好坏其实有失公允。
经常会有朋友用到将部分有用的数据单独写到关系型数据库如:SQL Server ,MySQL等,然后通过制作报表进行数据的显示,而对于报表,我目前比较常用的是 SQL Server 自带的免费的 SSRS 来制作报表,用户可以通过网页的形式进行访问,页可以导出为PDF,WORD,或者可以选择打印,非常方便。
在 SQL Server 中,标识符(例如表名、列名、数据库名等)默认是不区分大小写的,但是字符串常量是区分大小写的【仅支持英文版双引号("")】。
根据sortNo、chapterId、bookId、text都可以查询到。但是根据bookName和chapterName就查不到了 类型都是stringField,这个是为什么?
在公有云的数据库产品清单里,近年出现了一个新的名词“时序数据库”。感觉数据库的产品已经不少了,时序数据库的用途是什么?为什么会诞生该产品?我们今天一起来看一下!
2. 数据操纵:增删改查 3. 层次模型的完整性约束条件:码 4. 优缺点 优点:
结合最近JetBrains公司(就是出品IntelliJ IDEA的)的一份调查报告,我们来看看开发人员是如何使用数据库的。 这份调查报告的名字就是:今天开发人员是如何使用数据库的 - HOW DEV
向量数据库是一种特殊的数据库,它专门用于存储和管理向量数据。向量数据是指由多个数值组成的数据,这些数值通常表示某种特征或属性。例如,一张图片可以表示为一个由像素值组成的向量,一个文本可以表示为一个由单词频率组成的向量。
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。
“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!
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。
1970 年 IBM 的 E.F. Codd 博士发表了论文《A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks》
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。
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
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。
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
首先我们来了解下什么是SQL注入,SQL注入简单来讲就是将一些非法参数插入到网站数据库中去,执行一些sql命令,比如查询数据库的账号密码,数据库的版本,数据库服务器的IP等等的一些操作,sql注入是目前网站漏洞中危害最大的一个漏洞,受攻击的网站占大多数都是sql注入攻击。
开始之前,先说说写这篇博文的背景,本来是想写MongoDB的内容,但是MongoDB又是非关系型数据库中最火的一个。我还是本着自己一直习惯的学习步骤,先有全局观,再着眼于微观,所以有必要先了解一下非关系数据库的发展历史,再开始学习MongoDB。否则,我们学习再多的MongoDB也只能是手中的一把沙,抓的越紧,剩下的越少。
在数据库世界中,有两种主要的解决方案:SQL和NoSQL(或关系数据库和非关系数据库)。他们俩的构建方式、存储的信息类型以及他们使用的存储方法。
表示方法:一张二维表,行对应元组,列对应属性【域】 3. 关系 定义: D1×D2×…×Dn的子集叫作在域D1,D2,…,Dn上的关系,表示为 R(D1,D2,…,Dn) R:关系名,n:关系的目或度 当n=1时,称该关系为一元关系 当n=2时,称该关系为二元关系 ... 相关概念
关系型数据库有:mysql oracale db2 mariadb等
所谓关系数据库(Relational database)是创建在关系模型基础上的数据库,借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。
互联网的迅速发展,这样大量的交互给数据库提出了更高的性能要求,传统的关系数据库虽然具备良好的事物管理,但在处理大量数据的应用时很难在性能上满足设计要求。NoSQL就是主要为了解决当下大量高并发高要求的数据库应用需求,由于关系数据库具有严格的参照性,一致性,可用性,原子性,隔离性等特点,因此会产生一些例如表连接等操作,这样会大大降低系统的性能。而在当前很多应用场景下对性能的要求远远强于传统数据库关注的点,NoSQL 就是为了解决大规模数据与多样数据种类等问题,尤其是中大数据的相关问题。
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
结构化查询语言(Structured Query Language)(发音ˈes kjuːˈ) SQL是最重要的关系数据库操作语言,是所有关系数据库管理系统的标准语言 许多数据库厂商在使用SQL的同时,都对SQL进行了扩展,比如ORACLE的PL/SQL语言,MS SQL-Server的T-SQL语言 SQL语言是一种非过程化语言,只需要提出”做什么”,而不需要指明“怎么做”
尽管层次数据库如今在大型机上依然被广泛使用,但关系数据库(RDBMS)(SQL)已经占领了数据库市场,并且表现的相当优异。我们存的钱不会跑 到别人的账户,我们预定机票可以确保我们在飞机上有一个专属的座
尽管层次数据库如今在大型机上依然被广泛使用,但关系数据库(RDBMS)(SQL)已经占领了数据库市场,并且表现的相当优异。我们存的钱不会跑到别人的账户,我们预定机票可以确保我们在飞机上有一个专属的座位,而且我们也不会因为没有做过的事而受到责备等等。关系数据库的数据完整性是因为它遵循了ACID(原子性,一致性,独立性以及持久性)原则。关系数据库技术可追溯到上世纪70年代。 那么,现在有什么变化呢?Web技术开启了这次变革。如今,许多人在亚马逊上买东西。但关系数据库并不是设计用来处理亚马逊上每秒大规模的交易
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
SQL已成为每个人都需要了解的第二种编程语言。 IEEE Spectrum网站近日公布了2022年年度顶级编程语言排名榜,老牌编程语言SQL 在“工作”这个维度居然名列榜首。 工作维度排名: 综合维度排名: 趋势(人气)维度排名: 榜首位置通常由Python或其他主力语言(比如C、C++、Java和JavaScript)占据,但数量众多的雇主们表示希望开发人员除了一种更通用的语言外还应该掌握SQL技能,SQL荣登榜首也就顺理成章。 那么什么因素促使SQL蹿升至首位?数据库的使用越来越广
前言 确实,关于SQL的学习资料,各类文档在网上到处都是。但它们绝大多数的出发点都局限在旧有关系数据库里,内容近乎千篇一律。而在当今大数据的浪潮下,SQL早就被赋予了新的责任和意义。 本篇中,笔者将结合过去在A公司和T公司大数据部门的学习工作经历,对传统SQL语法进行一次回顾性学习。同时,思考这门语言在大数据时代的重要意义。 大数据技术中SQL的作用 SQL的全称为Structured Query Language,也即结构化查询语言。关系数据库中,SQL是用户使用数据库的基本手段,它能用于创建数据库或者关
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:
联机分析处理(OLAP)的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的。当时,Codd认为联机事务处理(OLTP)已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要,SQL对大数据库进行的简单查询也不能满足用户分析的需求。用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果,E.F.codd提出了多维数据库和多维分析的概念,即OLAP。
关系数据库历史悠久,可以找到靠谱的DBA,保证关系数据库稳定性,安全性,完整性和性能,同时可以保证监控和分析关系数据库的瓶颈及设计的合理性。成熟的关系数据库有着自己完善的生态圈,用于保证高可用,数据备份,性能检测分析等成熟的工具。
对象关系映射(Object Relational Mapping,简称ORM),是一种程序技术,实现面向对象编程语言中的内存对象与关系型数据库中的业务实体之间的关系映射。这样在我们操作数据库的时候,不再需要和复杂的SQL语句打交道,只需要简单地操作对象的属性和方法就可以直接实现对数据库中对应实体表的CRUD(增删改查)的操作。常见的ORM框架有Node.js 的TypeOrm、Sequlize,Java的Hibernate、Mybatis和Go的Gorm、GoRose等。
Elasticsearch 是一个强大的工具,尤其在全文检索、实时分析、机器学习、地理数据应用、日志和事件数据分析、安全信息和事件管理等场景有大量的应用。
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。
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。
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。
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。
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。到后面工作后,才知道除了MySQL,Oralce这类关系数据库之外,还有NoSQL。 印象中,当时NoSQL由于优秀的性能和扩展性,发展迅速。但技术并非一成不变,二者可以相互借鉴。 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。
转载自http://www.cnblogs.com/sharpxiajun/archive/2013/06/02/3114180.html Hive简介 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M
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。
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