一.简介 在一些物理内存为8g的服务器上，主要运行一个Java服务，系统内存分配如下：Java服务的JVM堆大小设置为6g，一个监控进程占用大约 600m，Linux自身使用大约800m。...由于SWAP和GC同时发生会致使JVM严重卡顿，所以我们要追问：内存究竟去哪儿了？ 要分析这个问题，理解JVM和操作系统之间的内存关系非常重要。...接下来主要就Linux与JVM之间的内存关系进行一些分析。...二.Linux与进程内存模型 JVM以一个进程（Process）的身份运行在Linux系统上，了解Linux与进程的内存关系，是理解JVM与Linux内存的关系的基础。...下图给出了硬件、系统、进程三个层面的内存之间的概要关系。 从硬件上看，Linux系统的内存空间由两个部分构成：物理内存和SWAP（位于磁盘）。
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。...3）硬件优化 硬盘，使用高性能的磁盘 网络，保证网络带宽 内存，提高 MySQL 服务器的内存 1.3 MySQL存储引擎 在选择数据库引擎时要从实际业务出发，比如是否需要支持事务、外键、持久化等等。...适用于敏捷开发、日志系统和社交系统等 MongoDB MongoDB 是由 C++ 语言编写的基于分布式文件存储的开源数据库系统。在高负载的情况下，能添加更多的节点，可以保证服务器性能。...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。...需要创建大量的索引，因此也需要专门的全文搜索引擎及相关的数据库来实现 2.2.3 键值型数据库 键值型数据库通常被当作非持久化的内存型数据库缓存来使用，典型代表数据库是 Redis 和 Memcached
新生代和老年代才是Java程序真正使用的堆空间，主要用于内存对象的存储；但是其管理方式和普通进程有本质的区别。...JVM对内存的使用和一般进程不同。...例如，将磁盘文件的数据发送网卡，使用普通方法和NIO时，数据流动比较下图所示： 将数据在内核内存和用户内存之间拷贝是比较消耗资源和时间的事情，而从上图我们可以看到，通过NIO的方式减少了2次内核内存和用户内存之间的数据拷贝...细心的人会发现，引言中给出两个服务器，一个SWAP最多占用了2.16g，另外一个SWAP最多占用了871m；但是，似乎我们的内存缺口没有那么大。...内存泄漏问题 另一个案例是，8g内存的服务器，Linux使用800m，监控进程使用600m，堆大小设置4g；系统可用内存有2.5g左右，但是也发生了大量的SWAP占用。
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....性能NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高。2. 可扩展性同样也是因为基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。...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。
：在基于web的结构当中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力...当需要对数据库系统进行升级和扩展时，往往需要停机维护和数据迁移。 4、性能欠佳：在关系型数据库中，导致性能欠佳的最主要原因是多表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询。...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 ?...主流代表为Elasticsearch，Splunk，Solr，MarkLogic和Sphinx 面向可扩展性的分布式数据库： 主要特点是具有很强的可拓展性，普通的关系型数据库都是以行为单位来存储数据的，...缺点： 1、不提供sql支持，学习和使用成本较高； 2、无事务处理； 3、只适合存储一些较为简单的数据，对于需要进行较复杂查询的数据，关系型数据库显的更为合适。
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。...其中username 是数据库用户名，比如我们创建的 xeanyu 这个用户，xeanyu就是用户名 其中 password 是用户密码 其中host 和 port 是数据库地址和端口，其中port不指定则默认根据
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。...2）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：可以理解为二维表中的一列，在数据库中经常被称为字段。...； 2）数据量不是特别大的数据； 3）对安全性要求高的数据； 4）数据格式单一的数据； 5.非关系型数据库的优缺点及使用场景： 优点： 1）nosql数据库简单易部署，基本都是开源软件，不需要像使用oracle...4）不支持Join处理，各个数据都是独立设计的，很容易把数据分散在多个服务器上，故减少了每个服务器上的数据量，即使要处理大量数据的写入，也变得更加容易，数据的读入操作当然也同样容易。
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...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...“ Redis优缺点： 支持基于内存缓存。 支持持久化存储，基于RDB和AOF。 支持的数据类型丰富，string，list，set，hash，Zset等。 支持主从集群，订阅，队列，分布式锁等等。...支持高可用和海量数据以及很大的数据量瞬间写入 为null的column数据不会被存储，这样节省空间又提高了读性能。 缺点就是不适用于大范围查询，也不支持sql语句查询。
关系型数据库：关系型数据库是采用关系型数据模型来组织的，它是行列表结构，通过行与列的二元形式表示出来，数据之间有很强的关联性。它采用二维表结构的形式对数据进行持久存储。...关系型数据库：关系型数据库将数据存储在系统的硬盘中，在查询的时候需要经过 SQL 层的解析，然后读入内存，实现查询，因此查询效率较低。...关系型数据库：由于关系型数据库采用关系型数据模型来存储数据，数据与数据之间的关联性较强，存在耦合性，因此不易扩展。尤其是存在多表连接（join）查询机制的限制，使得扩展很难实现。...关系型数据库：关系型数据库支持 ACID 特性，具有严格的数据一致性。...NoSQL 数据与传统关系型数据库是互补的关系，对方的劣势就是自己的优势，反之亦然。
关系数据库 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。...存储引擎非常成熟，基于MVCC的数据库引擎在性能和正确性上做到了很好的平衡，通过B+tree索引大幅提升了查询效率。 基于ACID的事务是关系数据库的另一个强有力保障。...只有支持了事务的数据库才能最大限度保证数据的正确性和完整性。 关系数据库的性能和承载能力在企业应用时代有着很大的影响。...NoSql NoSql的出现很好的支持了分布式数据库所需要的分片和数据迁移等功能，在海量数据和大并发支持方面，强于传统关系数据库。...NewSql NewSql继承了NoSql对海量数据的处理能力，同时保持了关系数据库对sql和ACID事务的支持。
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。...并且全部由表结构组成，文件格式一致； 可以用SQL句子多个表之间做非常繁杂的查询； 关系型数据库提供对事务的支持，能保证系统中事务的正确执行，同时提供事务的恢复、回滚、并发控制和死锁问题的解决...海量数据的维护和处理非常轻松，成本低。 非关系型数据库具有扩展简单、高并发、高稳定性、成本低廉的优势。 可以实现数据的分布式处理。...非关系型数据库存在的不足: 非关系型数据库暂时不提供 SQL 支持，学习和使用成本较高。 非关系数据库没有事务处理，无法保证数据的完整性和安全性。适合处理海量数据，但是不一定安全。
在信息时代，数据处理是任何企业和组织都必不可少的一项工作。大数据和数据库是两种主要的数据处理方式，它们各有优势和特点。本文将比较大数据和数据库的关系、区别以及它们的应用场景。...1.数据库数据库是一种结构化的数据存储方式，通过表格的形式将数据存储在关系型数据库管理系统（RDBMS）中。常见的关系型数据库有MySQL、Oracle、SQL Server等。...：数据库和大数据都是数据处理的方式，但面向的数据类型和规模有所不同。...处理方式：数据库采用的是SQL查询和事务处理，大数据采用的是分布式计算和MapReduce等技术。...应用场景：数据库适用于需要数据一致性和事务处理的场景，大数据适用于需要处理海量数据和进行数据分析的场景。4.总结数据库和大数据是两种不同的数据处理方式，各有其适用的场景和优势。
引言 在一些物理内存为8g的服务器上，主要运行一个Java服务，系统内存分配如下：Java服务的JVM堆大小设置为6g，一个监控进程占用大约600m，Linux自身使用大约800m。...同时，由于SWAP和GC同时发生会致使JVM严重卡顿，所以我们要追问：内存究竟去哪儿了？ ? ? 要分析这个问题，理解JVM和操作系统之间的内存关系非常重要。...接下来主要就Linux与JVM之间的内存关系进行一些分析。...一、Linux与进程内存模型 JVM以一个进程（Process）的身份运行在Linux系统上，了解Linux与进程的内存关系，是理解JVM与Linux内存的关系的基础。...下图给出了硬件、系统、进程三个层面的内存之间的概要关系。 ? 从硬件上看，Linux系统的内存空间由两个部分构成：物理内存和SWAP（位于磁盘）。
在一些物理内存为8g的服务器上，主要运行一个Java服务，系统内存分配如下：Java服务的JVM堆大小设置为6g，一个监控进程占用大约 600m，Linux自身使用大约800m。...由于SWAP和GC同时发生会致使JVM严重卡顿，所以我们要追问：内存究竟去哪儿了？ 要分析这个问题，理解JVM和操作系统之间的内存关系非常重要。...接下来主要就Linux与JVM之间的内存关系进行一些分析。...一、Linux与进程内存模型 ---- JVM以一个进程（Process）的身份运行在Linux系统上，了解Linux与进程的内存关系，是理解JVM与Linux内存的关系的基础。...下图给出了硬件、系统、进程三个层面的内存之间的概要关系。 从硬件上看，Linux系统的内存空间由两个部分构成：物理内存和SWAP（位于磁盘）。
在一些物理内存为8g的服务器上，主要运行一个Java服务，系统内存分配如下：Java服务的JVM堆大小设置为6g，一个监控进程占用大约 600m，Linux自身使用大约800m。...由于SWAP和GC同时发生会致使JVM严重卡顿，所以我们要追问：内存究竟去哪儿了？ 要分析这个问题，理解JVM和操作系统之间的内存关系非常重要。...接下来主要就Linux与JVM之间的内存关系进行一些分析。...一、Linux与进程内存模型 JVM以一个进程（Process）的身份运行在Linux系统上，了解Linux与进程的内存关系，是理解JVM与Linux内存的关系的基础。...下图给出了硬件、系统、进程三个层面的内存之间的概要关系。 从硬件上看，Linux系统的内存空间由两个部分构成：物理内存和SWAP（位于磁盘）。
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。...（4）每个学生学习每门课程有一个成绩 从上述语义规定和分析表中数据可以看出，(Sno, Cno)能唯一标识一个元组，所以，(Sno, Cno)为该关系模式的主码，但在进行数据库操作时，会出现以下问题...二、规范化 规范化的基本思想是尽量减小数据冗余，消除数据依赖中不合适的部分，解决插入异常、删除异常和更新异常等问题，这就要求设计出的关系模式要满足一定条件。...便于插入、删除和更新。遵从概念单一化“一事一地”原则，即一个关系模式描述一个实体或实体间的一种联系。规范的实质就是概念的单一化。
关系型数据库 优点 1、容易理解：二维表结构是非常贴近逻辑世界一个概念，关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解； 2、使用方便：通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便； 3、易于维护...：丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性)大大减低了数据冗余和数据不一致的概率； 4、支持SQL，可用于复杂的查询。...5.支持事务 缺点 1、为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差； 2、固定的表结构； 3、不支持高并发读写需求； 4、不支持海量数据的高效率读写 非关系型数据库 1、使用键值对存储数据...； 2、分布式； 优点 无需经过sql层的解析，读写性能很高 基于键值对，数据没有耦合性，容易扩展 存储数据的格式：nosql的存储格式是key,value形式 缺点 不提供sql支持
1：sqoop的概述： （1）：sqoop是apache旗下一款“Hadoop和关系数据库服务器之间传送数据”的工具。...（2）：导入数据：MySQL，Oracle导入数据到Hadoop的HDFS、HIVE、HBASE等数据存储系统； （3）：导出数据：从Hadoop的文件系统中导出数据到关系数据库 （4）：工作机制：...1 $ sqoop import (generic-args) (import-args) 导入表表数据到HDFS 下面的命令用于从MySQL数据库服务器中的emp表导入HDFS。...如果查看成功的话，数据表的数据和字段之间用逗号(,)表示。...它执行在各自的数据库服务器相应的SQL查询，并将结果存储在HDFS的目标目录。 where子句的语法如下。 1 --where 1 #下面的命令用来导入emp表数据的子集。
非关系型数据库的优势： 性能：NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高。...关系型数据库的优势： 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。 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。...其他： 1.对于这两类数据库，对方的优势就是自己的弱势，反之亦然。 2.NOSQL数据库慢慢开始具备SQL数据库的一些复杂查询功能，比如Redis。...3.对于事务的支持也可以用一些系统级的原子操作来实现例如乐观锁之类的方法来曲线救国，比如【Redis Setnx】。
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