参考链接： C++ toupper() toupper和tolower的返回值是int型值 如题，C++中函数库定义了函数toupper和tolower，需要注意的是它们的返回值是int...型的。...直接上程序 （为使得转换后显示大写或者小写的字符，应该采用下述的2方法，一个是用char字符接收，一个是用类型的强制转换） #include #include ... char c= toupper('a'); cout(toupper('a'));//类型的强制转换...cout和tolower返回的int型的值。即‘a’返回ascII值65 return 0; }
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。...辅助索引的叶子节点的data域记录着主键的值，在使用辅助索引进行查找时，需要先查到主键值，然后再到主索引中进行查找。...字段值可以包含其他文档，数据以及文档数组。...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
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...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。...对于这两类数据库，对方的优势就是自己的弱势，反之亦然。
：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。...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。...4、不适合持久存储海量数据 分类和比较： 1、文档型 2、key-value型 3、列式数据库 4、图形数据库 ? ? ? ?
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。...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...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。
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。...比如我现在有表单A 和 表单B 其中: 表单A 中有一个名为user_id的字段 表单B 中也有一个名为user_id的字段 现在我把他们建立一种联系，当我去修改表单A的user_id的值时，表单B 中的...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。...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
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。
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。...，各行相对独立； 2）数据存储方式： key 列名 值 1 列1 1 1 列2 1 1 列3 1 4.关系型数据库的优缺点及使用场景： 优点： 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）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
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？...： 采用二维表结构非常贴近正常开发逻辑（关系型数据模型相对层次型数据模型和网状型数据模型等其他模型来说更容易理解）； 支持通用的SQL（结构化查询语言）语句； 丰富的完整性大大减少了数据冗余和数据不一致的问题...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。
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
以下是关系型数据库的一些主要特点：数据结构化：数据以表格形式存储，每个表格都有固定的列和行。这有助于维持数据的完整性和一致性。...支持复杂查询：使用SQL，您可以执行复杂的数据查询和操作，满足各种业务需求。成熟的技术和生态：关系型数据库已有数十年的发展历史，拥有完善的技术和生态系统，包括众多第三方工具和库。...高可用性和容错性：通过数据复制、分片等技术，非关系型数据库能够实现高可用性和容错性，确保数据的可靠性和系统的稳定性。...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。...此外，非关系型数据库的查询功能相对较弱，不适合执行复杂的数据查询和操作。
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】。
在编写程序时有时需要得到绝对值来进行判断之类的步骤，下面我用两种方法来展示下如何取绝对值。...函数法 下面来演示使整型变量取绝对值的方法 1.创建函数 代码如下： int absolute(int number)//声明一个返回值为整形的函数absolute，形参为整型变量number...)//声明一个返回值为整形的函数absolute，形参为整型变量number { if (number < 0) { number = -number;//当number为负数时给number赋值为...return 0; } 如果要使浮点型数字取绝对值的话，将absolute（）函数和main（）函数中变量前的int 变为float或者double就可以了 math库函数 在数学库中包含着计算绝对值的函数...abs（整型）和fabs（浮点型） 所以在计算不同类型变量的绝对值时只需用不同的函数即可，计算整型变量绝对值用abs，浮点型为fabs。
在关系型数据库中，以下因素可能会限制其可扩展性：垂直扩展限制：关系型数据库通常将数据存储在单个服务器上，当数据库需要扩展时，唯一的选择是增加服务器的硬件资源。...然而，硬件资源的扩展会遇到物理限制，如存储容量和处理能力。数据库横向扩展困难：传统关系型数据库的设计通常是基于单个服务器的，当需要将数据分布到多个服务器时，可能会遇到困难。...跨服务器的事务管理、数据一致性和查询优化等问题，会增加系统的复杂性，并限制了数据库的可扩展性。...在设计图数据库时，以下方法可以确保其可扩展性：分布式存储：将图数据库的数据分布到多个服务器上，每个服务器都存储数据的一部分。这样可以有效地提高存储容量和处理能力，以支持更大规模的数据。...综上所述，通过分布式存储、水平扩展性、异步通信机制和分布式计算框架等设计方法，可以确保图数据库的可扩展性，以应对不断增长的数据规模和访问需求。
JanusGraph是一个可扩展的图形数据库，用于存储和查询分布在多机集群中的包含数千亿顶点和边的图形。...TinkerPop使您能够使用相同的图结构和Gremlin图遍历语言，使用相同的代码来生成多个图数据库。...今年，W3C对图形数据(包括属性图、RDF和SQL)的标准化越来越感兴趣。有了图形数据的开放标准规范，图形数据库供应商就可以更好地提高它们在数据库市场上的份额。...这有可能使TinkerPop也可以用于非图形数据库和计算引擎。所以，它真的可以增加支持tinkerpop的数据库的生态系统。...我通常的方法是决定我是否希望能够搜索具有相同属性值的其他顶点，在这种情况下，我将它建模为自己的顶点，用边将它连接到所有具有该值的顶点。否则，它通常只能是一个顶点属性。 JP:图形建模需要时间。
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？...关系模型是指代一个二维表格模型（就是一张二维表Table，简称他为表，由行和列组成），表的每一行视为一个元组（即记录），每一列视为一个属性（字段）,就是我们的普通数据库了，如mysql，如图 ?...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。
云数据库的功能是很强大的，而且云数据库主要分为两大类型，一种是关系型数据库，另一种是非关系型数据库，也可以说是分布式数据库。那么什么是关系型数据库？分布式数据库和关系型数据库区别有哪些？...什么是关系型数据库 关系型数据库若按照字面意思解释就是数据库里面的数据是有关联的。...分布式数据库和关系型数据库区别有哪些 1、关系型数据库的数据表格之间都具有关联性，而分布式数据库不具有关联性，因而又叫非关系型数据库。...2、关系型数据库在读写方面使用率非常高，就导致它的读写并发性也非常的高。分布式型数据库虽然对于读写的并发性要求不高，但在大数据量以及联系处理方面的要求就比较高。...综上所述，分布式数据库和关系型数据库区别还是很大的，而且不同的需求使用的数据库也不一样。分布式数据库应用场景就比较广泛，有金融行业，电信行业，电商行业等。
从 Golang 1.18 开始支持泛型，我们可以考虑使用泛型来实现支持任意类型的切片，那么需要判断泛型切片的元素是否为零值。 下面是我实现的一个清除切片零值元素的函数。...IsZero(s[i]) { r = append(r, s[i]) } } return r } 这里的问题是如何判断泛型切片元素是否为零值，也就是实现上面代码中的函数 IsZero()...2.可能的实现 Go 原生支持类型零值，我们使用var v T申明一个变量 v，那么变量 v 便是类型 T 的零值。...要想实现一个满足所有元素类型的 ClearZero()，那么将切片元素和类型参数的零值比较便不能满足要求，有没有其他更好的办法完成零值判断呢？...虽然 Go 支持了泛型，但是我们也不能忘记了反射。标准库包 reflect 有一个函数用于判断一个值是否是其对应类型的零值。
dbName --table tableName --username username --password pass --hive-table qinshiwei 表qinshiwei默认在default数据库中....java文件 rm /usr/lib/hadoop-0.20/tablename.java,保证表名mysql_award在hive的default数据库中不存在。...sqoop会自动把NULL转换为null处理，但是hive中默认是把\N来表示null，因为预先处理不会生效,我们需要使用 --null-string 和 --null-non-string来处理空值...每天导入时的last value值不一样，如何做到每天动态的读取新的last value呢？...sqoop支持把一条sqoop命令变为一个job，sqoop会通过job结果自动的更换last value的值。
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
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