相信大家对传统关系型数据库都不陌生，我们常常使用的关系型数据库有 MySQL、Oracle、SQL Server、SQLite、DB2、Teradata、Infomix、Sybase、PostgreSQL、Access、FoxPro 等；相对应的，常见的 NoSQL 数据库有 MongoDB、Memcached、Redis、HBase、CouchDB、Neo4j、Cassandra、Riak 等。
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云技术可以使用的语言有java,c++等。云技术的开发，并没有发展什么新语言，而是在其他语言的基础上,比如Java语言。与其他技术，最显著的区别，不是在开发上，而是在于架构上，最显著的特点是分布式。 云计算技术： 这里只是列出我所知道的，希望大家对云计算技术有所了解： 一、首先让大家明白什么是云端，所谓云端需要两层理解: (1)服务不在本地，这一层可以理解为服务器 (2)它和普通的服务器是不一样的，这些云端的服务器的资源是共享的，一旦一个服务器不能承受，将会把任务分配给其他机器。 二、云技术与其他技术的区别
数据管理：数据收集、整理、组织、维护、检索等操作过程。 数据存储：应数据管理的需要而产生，存储技术的优劣直接影响数据管理的效率。
随着应用规模扩大和复杂性提升，数据的存储和检索是一个很大的问题，比如对于一个博客系统，文章如何存储？对于社交媒体系统，用户关系和动态如何存储？对于一个电商系统，商品和交易信息如何存储？并且光存储还不够，还要能够很便捷地对数据进行动态查询、更新和删除。
为了学一学号称世界上最先进的开源关系型数据库，就要先安装，接下来就在CentOS 7上安装PostgreSQL 11。
当你需要搭建大数据平台的时候一定是传统的关系型数据库无法满足业务的存储计算要求了，所以首先我们面临的是海量的数据。
谈到NoSQL数据库，MongoDB几乎是首先能被我们想到的一个。作为NoSQL最杰出的代表，从2009年MongoDB正式对外发布，到今年MongoDB走过了十年。十年来，“小绿叶”所代表的MongoDB已经在全球100多个国家拥有13400多个客户，在MongoDB的社区服务器总下载量超过6000万，过去的16个季度每个季度的净平均收益率超过120%，拥有1万多家企业版正式付费客户。根据MongoDB最新财报，新财年第一季度MongoDB的订阅和服务收入增长强劲，营收为8940万美元，同比增长78％。在中国市场，MongoDB同样表现优异，不仅拥有招商银行、泰康保险、国泰君安证券等头部用户，中国也是MongoDB下载量最高的国家。中国已经成为MongoDB最重要的市场之一。
MongoDB 是一种非关系型数据库，于 2017 年上市，现市值已超过 300 亿美元，根据 Stack Overflow 2021年的调查显示，超过四分之一的开发者都在使用MongoDB。像 MongoDB 这种非关系型数据库在进行数据处理时十分灵活，用户可以根据自己的需求不断更改数据库的模式，而不是被禁锢在垂直化的固定模式中，这也是其广受关注的原因。
MongoDB是一款开源的分布式架构的NoSQL数据库管理系统。在前面的NoSQL和SQL对比学习中，我们知道了NoSQL数据库系统和传统的RDBMS的不同和优点
MongoDB时一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，时当前NoSQL数据库中比较热门的一种。它在需要场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式
大数据时代，数据来源途径越来越丰富，而且类型也很多花样，存储和数据处理的需求量很大，对于数据展现也非常的高，并且很看重数据处理的高效性和可用性。
关系型数据库是指采用了关系模型来组织数据的数据库，而关系模型是由二维表及其联系组成的数据组织。
在不那么遥远的旧 IT 时代，有这样一个段子——假如把数据库们”聚在一起“开会”。 Oracle: 我们需要企业级数据库。 MySQL: Oracle 不开源。 PostgreSQL: MySQL 的
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去百度查的时候会发现太多的东西，和架构，你不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去百度查的时候会发现太多的东西，不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
Hadoop job 提交简图 或 YARN 架构 或 YARN 工作机制 或 job 提交流程 0、job 提交简图
摘要 大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。
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。
1、Elasticsearch和MongoDB/Redis/Memcache一样，是非关系型数据库。
在学习redis之前我们先来学习两个概念，即什么是关系型数据库什么是非关系型数据库，二者的区别是什么，二者的关系又是什么？
update user set password=password("root") where user="root";
现在是大数据的时代，也称作云数据，我们在网上的各种数据，最后把这些整理集合在一起，形成一个庞大的数据集合体，我们生活中大数据已经实时的应用了。那么，大数据如何学习？下面将会为大家介绍。
下面是一些机构的定义： 维基百科： 传统数据处理应用软件不足以处理的大型而复杂的数据集； 包含的数据大小超过了传统软件在可接受时间内处理的能力。 互联网数据中心(IDC)： 为了能够更经济地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术。
摘要：对比传统关系型数据库，NoSQL有着更为复杂的分类——键值、面向文档、列存储、图数据库。这里就带你一览NoSQL各种类型的适用场景及一些知名公司的方案选择。
前面已经给大家讲了《从0到1搭建大数据平台之数据采集系统》、《从0到1搭建大数据平台之调度系统》，今天给大家讲一下大数据平台计算存储系统。大数据计算平台目前主要都是围绕着hadoop生态发展的，运用HDFS作为数据存储，计算框架分为批处理、流处理。
与传统数据的记录不同，数据库是数据记录的载体发生了改变，将数据记录的载体变为磁盘。2017年互联网1天的交易数据1.82ZB（人类从文字记载开始，所有的文字记载，转为电子格式）
尽管NoSQL数据库继续蓬勃发展，但关系型数据库仍然远未结束。但在关系型数据库中，有一个数据库在不断增长的同时，其他更成熟的数据库却付出了代价。是的，我说的是PostgreSQL。真正的问题不是为什么开发人员喜欢PostgreSQL，有很多原因可以解释。而是为什么开发人员现在如此喜欢它。
详见： https://www.cnblogs.com/NorthPoet/p/16901095.html
1. 关系型数据库 关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库。 关系模型是在1970年由IBM的研究员E.F.Codd博士首先提出的，在之后的几十年中，关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为主流数据库结构的主流模型。 简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。 关系模型中常用的概念： 关系：可以理解为一张二维表，每个关系都具有一个关系名，就是通常说的表名 元组：可以理解为二维表中的一行，在数据库中经常被称为记录 属性：可以理解为二维
当前的大环境和技术氛围，提供给国产化技术厂商一个千载难逢的推广机会，操作系统、数据库、中间件、办公终端各领域，无论是供应商，还是使用者，比以往任何时候都更积极和主动，并且更具成效。
这只是市场上主流数据库的一小部分，实际上还有很多其他数据库类型和实现。选择适合项目需求的数据库类型通常取决于数据模型、性能需求、可扩展性等因素。
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，由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。
互联网企业在近20年的崛起过程中，最应该感谢的是开源软件提供的支撑。包括操作系统、数据库、Web Server 在内的各种开源技术，以低成本的方式协助企业快速推出服务，赢得商业上的成功。
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。
1.面向操作的关系型数据库 典型性应用领域:ERP,CRM,信用卡交易,中小型电商 数据储存方法:表格 流行厂商:Oracle Database,Microsoft SQLServer,IBM DB2,EnterpriseDB(PostgreSQL),MySQL 优点：完善的生态环境保护，事务保证/数据一致性 缺点：严苛的数据模型界定，数据库拓展限制，和非结构型的结合应用较难。
DB-Engines 12 月份数据库流行度排行榜已发布更新，下面让我们一起来看看这份榜单，了解数据库技术的发展趋势。
这几年的大数据热潮带动了一激活了一大批hadoop学习爱好者。有自学hadoop的，有报名培训班学习的。所有接触过hadoop的人都知道，单独搭建hadoop里每个组建都需要运行环境、修改配置文件测试等过程。对于我们这些入门级新手来说简直每个都是坑。国内的发行版hadoop那么多，似乎都没有来填这样的坑？不知道是没法解决，还是没有想到？
内容来源：2018 年 10 月 20 日，腾讯云数据库专家产品经理邵宗文在“ODF走进名企之贝壳技术沙龙-数据库存储技术的多元应用”进行《图数据库及应用场景》的演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
1.关系型数据库查询效率问题 2.单体架构搭建集群后，数据不同步，（session数据不共享） 3.单体架构搭建集群后或者分布式架构中，传统的锁操作问题 4.高并发读写数据问题，海量数据问题
数据库就是存储数据的仓库，其本质是一个文件系统，按照特定的格式将数据存储起来，用户可以对数据库中的数据进行增加，修改，删除及查询操作。
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自1970年埃德加·科德提出关系模型之后，关系型数据库便开始出现，经过了40多年的演化，如今的关系型数据库种类繁多，功能强大，使用广泛。面对如此之多的关系型数据库，我们应该如何权衡找出适合自己应用场景的数据库系统呢？O.S. Tezer最近在DigitalOcean上发表了一篇博文，对比了SQLite、MySQL和PostgreSQL这三个常用的、流行的关系型数据库管理系统（RDBMS），希望能对你有所帮助。 O.S. Tezer分别从数据库支持的数据类型、优势、劣势、何时应该使用以及何时不应该使用该数据库
数据库是信息科技领域中不可或缺的一部分，它们在我们日常生活中扮演着重要的角色，从手机应用到云计算，无处不在。在本篇博客中，我们将深入探讨数据库的基本概念以及MySQL这一流行的开源关系型数据库的详细信息。不需要数据库专业知识，我们将从头开始，向您解释这些复杂的概念。
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