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作者 | Arslan Ahmad 译者 | 平川 策划 | Tina 什么是 NoSQL 数据库？ 通常，“NoSQL 数据库”是指非关系型数据库。不管它是“non SQL”的缩写，还是“not only SQL”的缩写，大多数人都同意，NoSQL 数据库是以关系表之外的格式存储数据的。 NoSQL 数据库之所以如此大受欢迎，是因为它们为用户提供了灵活的数据存储模式。 为什么要使用 NoSQL 数据库？ NoSQL 数据库性能优异、可扩展，而且很灵活，非常适合移动、Web 和游戏应用程
MM物料管理是SAP R/3系统的一个模块，SAP在标准软件系统市场中处于领先地位。由于使用先进的开发技术，SAP能够为业务的各个方面提供数据处理的解决方案。物料管理模块支持日常发生的业务处理功能和过程。几乎没有一个领域具有这样一个具有广泛应用范围和满足需求的标准软件包，这来自于特殊的工业需求、特殊的产品特点和公司策略。系统还具有与其他商业应用的接口。MM系统（物料管理）的目的是满足下列各种处理，即物料需求计划、物料采购、库存管理、发票确认和物料估价。
在评估和选型数据库的时候，人们往往将重点放在数据建模的灵活性，一致性保证，线性可伸缩性，容错性，低延迟，高吞吐量和易于管理等方面。但怎么才能评判出这些指标呢？很多人往往会网上一通搜索和看官方文档，再加上自己的“经验”来得出这些指标。
随着互联网大潮的到来，越来越多网站，应用系统需要海量数据的支撑，高并发、低延迟、高可用、高扩展等要求在传统的关系型数据库中已经得不到满足，或者说关系型数据库应对这些需求已经显得力不从心了。关系型数据库经过几十年的发展已经很成熟，强大的sql语句支持，完美的ACID属性的支持，使得关系型数据库广泛应用于各种各样的应用系统中，但是应用的场景广泛并非意味着完美。
从 Google 的 BigTable 开始，一系列可以进行海量数据存储与访问的数据库被设计出来，NoSQL 这一概念被提了出来。
其实我很早就想写写分布式数据库相关的文章，既是我现在正在学习的，也是我很感兴趣的内容。但是谈到分布式数据库，会涉及很多相关的技术细节，等把相关的一些细节写明白的时候，已经十几篇文章过去了XD。所以如果想要了解B/B+树、LSMT、CAP等技术细节的，可以翻翻之前的文章。今天我们来聊聊NoSQL这个概念。
1.2.1High Performance - 对数据库高并发读写的需求
T客汇官网：tikehui.com 编译 | 徐婧欣 本文对关于云平台上 ERP 软件进行了比较并提出了综合性观点，参与比较的有 24 种产品，分别从常规数据（如价格和财务模式）、材料管理、销售订单
NoSQL（Not Only SQL）数据库是一类非关系型数据库，它是一种不依赖于传统关系型数据库管理系统（RDBMS）的数据库管理系统。NoSQL数据库的设计目标是解决传统数据库在大规模、高并发、分布式等方面的一些问题，并提供更灵活的数据模型。以下是对NoSQL数据库的详细介绍。
腾讯企点联合电子产业互联网领军企业“云汉芯城”正式推出面向电子分销服务领域的专业化即时通信产品——电子云，通过数据全面助力电子分销商快速提升客户服务能力和业务运营效率。
想做一个B2B2C的电商平台，在后台数据统计搭建的时候需要注意哪些问题？如何设计具体的统计模块？
NoSQL这个词语伴随着云计算和大数据的出现也有一些时日，对于NoSQL和SQL的区别到底是什么，NoSQL自己又是什么，往往很多人还有一些困惑。这篇文章主要阐述一下这些基本概念，做个简单的介绍。 SQL是国际标准化了的数据库的查询语言，由IBM发明，被Oracle抄袭，之后广泛被各大厂商支持。其最著名的SELECT FROM WHERE GROUP BY基本上就是路人皆知了。SQL有很多的标准，从当前环境来看，最重要的应该是SQL1998，基本上现在任何一个新的startup要想写个database，SQ
PP148无变式配置按订单生产MTO 目的 此业务情景描述了对客户的标准销售流程（按单生产）的完整处理顺序。此业务流程包括从客户报价到收到付款后清算客户帐户的所有步骤。 报价处理流程是生产过程的第一个阶段。该业务情景从接到客户的报价请求开始。SAP系统中会创建报价来响应客户的报价请求。客户请求更改报价，并创建后续报价。最后，客户接受第二个报价，从而创建参考销售订单。订单确认发送到客户，启动生产流程。现在，客户请求做一个技术更改。因此，要重新计算销售订单和物料单。该流程以交货和对货物开票结束。 该流程可通过执
1 MM系统概述 ……………………………………………………………………………………… 3
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
什么是nosql NoSQL(NoSQL = Not Only SQL)，意思是不仅仅是SQL的扩展，一般指的是非关系型的数据库。 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，传统的电信行业动辍就千万甚至上亿的数据，甚至有客户提出需要存储相关的日志数据50年以上，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。 关系型数据库难以克服的问题： 不能很好处理对数据库高并发
本文共5900字，建议阅读时间12分钟 本文整理自2015年1月9日硅谷领先的互联网视频广告技术服务提供商Free Wheel高级副总裁王迪先生，在清华大数据“技术•前沿”系列讲座上，为清华师生及清华大数据产业联合会的业界人士所做的题为《数据驱动下的数字视频广告创新》的精彩讲座。 内容摘要 1、美国及世界的电视和电视广告市场的发展趋势 2、数字视频广告的产品创新 3、数据驱动下的技术挑战：动态广告投放、广告预测和受众定向、跨屏货币统一 4、数据洞察 5、广告系统架构 本次讲座主要有以下几方面的内容： 数据或
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。
作为一个前端专业的人来说，对于事务的理解，一直停留在“要么都成功，要么都不成功”的小白阶段。既然自己将2018年定义为”深入理解“的一年，那么就从深入理解事务开始吧。 什么是事务？ 正如文章开头所说的：事务是一系列的动作，这些动作必须全部完成，如果有一个失败，那么事务就会回滚到最开始的状态，仿佛什么都没发生过一样。在企业级应用的开发过程中，事务管理是必不可少的技术，用来确保数据的完整性和一致性。 事务有四个特性，也就是经常被提到的ACID： 原子性(Atomicity):所谓的原子性就是说，在整个事务中的所
数据库切分概述 数据切分概述 OLTP和OLAP 在互联网时代，海量数据的存储与访问成为系统设计与使用的瓶颈问题，对于海量数据处理，按照使用场景，主要分为两种类 型：联机事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）。 联机事务处理（OLTP）也称为面向交易的处理系统，其基本特征是原始数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间 内给出处理结果。 联机分析处理（OLAP）是指通过多维的方式对数据进行分析、查询和报表，可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用，增强 决策分析功能。 对于两者的主要区别可以
在很久很久以前, 数据以文件的形式保存. 这时, 我们要向去读取数据, 可以一行一行的readline, 使用工具可以是grep, awk, java等.
服务器软件项目的瓶颈的一般由于海量用户和高并发引起，其中罪魁祸首是关系型数据库。原因是关系型数据库存在以下的缺点：
在互联网时代，海量数据的存储与访问成为系统设计与使用的瓶颈问题，对于海量数据处理，按照使用场景，主要分为两种类型：联机事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）。
本文介绍了NoSQL数据库的概念、应用场景、优缺点以及未来发展趋势。NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它克服了传统关系型数据库在数据扩展性、高并发访问和实时数据访问等方面的局限性。NoSQL数据库主要适用于高并发读写、海量数据存储和实时数据应用等场景。然而，NoSQL数据库也存在一些局限性，如数据一致性、完整性和安全性等问题。未来，数据库市场或将出现更多像NoSQL这样的数据库技术，以满足不断变化的业务需求。"，"author":"唐阳","source":"InfoQ","date":"2022-05-24
1、系统管理：1.部门管理 2.岗位管理 3.员工管理 4.角色管理 5.日志管理
NoSQL并非字面的“不是SQL”或者“非SQL”，而是NoSQL=Not Only SQL，即“不仅仅是SQL”，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。
在选择数据库时，最大的决策之一是选择关系（SQL）或非关系（NoSQL）数据结构。虽然两者都是可行的选择，但在做出决定时必须牢记两者之间存在某些关键差异。
1. 因为面向对象语言和关系性数据库存在阻抗不匹配（impedance mismatch），并且随着需要处理的数据量增大，文档型数据以“NoSQL”的名义获得了新生，MongoDB、RethinkDB之类的数据库在互联网行业火起来了。
WCF Data Service工具包是一组WCF Data Service（OData的.NET实现），目的是使更容易地构建WCF Data Service，支持数据的任何存储上的OData服务而不需要深入的理解Linq，当然了，深入的理解Linq的非常必要的。 它诞生于现实的一些服务，诸如Netflix, eBay, Facebook, Twitpic等等公司的公开的服务，这个工具包已经在现有的产品中使用，被证明解决了一些有趣的问题，而且在工作中发挥了很大的作用。 在使用这个工具包之前需要知道这个工具用
1961年通用电气公司的Charles Bachman 成功地开发出世界上第一个网状DBMS也是第一个数据库管理系统——集成数据存储（Integrated Data Store，IDS） 层次型DBMS是紧随网状型数据库而出现的。最著名最典型的层次数据库系统是IBM 公司在1968 年开发的IMS （Information Management System）网状数据库和层次数据库已经很好地解决了数据的集中和共享问题，但是在数据独立性和抽象级别上仍有很大欠缺。
集团 Client:SAP系统组织结构最高级别;内部包括一个完整的SAP系统全部数据
NoSQL是一种非关系型DMS，不需要固定的架构，可以避免joins链接，并且易于扩展。NoSQL数据库用于具有庞大数据存储需求的分布式数据存储。NoSQL用于大数据和实时Web应用程序。例如，像Twitter，Facebook，Google这样的大型公司，每天可能产生TB级的用户数据。
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。
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。
简介 NoSQL在过去几年迅速增长，很多大型企业将其应用于重要任务，例如 Tesco（全球三大零售企业之一）使用 NoSQL 支持他的目录、价格、库存等多个主要领域 Sky（网络电话服务商）使用 NoSQL 管理他的 2000 万用户配置信息 Sabre（机票全球分销商）使用 NoSQL 支撑其世界上最大的旅游数据服务 现在 NoSQL 的发展呈现出4个明显特点： 超越了实验阶段，进入了主流，被应用于核心应用 被各行业的主流公司所采用，使用场景非常广泛 早期采用者已经受益，高性能、易扩展、开发快、资源利用率
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。
数据库现在应该是无人不知，无人不晓，讲到数据库必然要提到两个人： 1、一个是E.F. Codd，这个是理论的开创者，来瞻仰下： 埃德加·弗兰克·科德（Edgar Frank Codd，1923－20
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简单的说，数据库（英文Database）就是一个存放数据的仓库，这个仓库是按照一定的数据结果（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来组织、存储的、我们可以通过数据库提供的多种方法来管理数据库里的数据更简单的形象理解，数据库和我们生活中存放杂物的仓库性质一样，区别只是存放的东西不同。
数字时代最先进的技术之一就是大数据技术。大数据不仅仅是个术语。它与机器学习、人工智能、区块链、物联网和增强现实等其他技术密切相关。
9月5日，天风国际分析师郭明錤发文称，继三星在8月份涨价后，美光也将自9月开始调涨NAND Flash晶圆合约价约10%，这将有助于改善美光下半年获利。
你是否在为系统的数据库来一波大流量就几乎打满CPU，日常CPU居高不下烦恼？你是否在各种NoSql间纠结不定，到底该选用那种最好？今天的你就是昨天的我，这也是写这篇文章的初衷。
在互联网和大数据的背景下，越来越多的网站、应用系统需要支撑海量数据存储、高并发请求、高可用、高可扩展性等特性要求。传统的关系型数据库 RDBMS 已经难以应对类似的需求，各种各样的 NoSQL（Not Only SQL）数据库凭借易扩展、大数据量和高性能以及灵活的数据模型成功的在数据库领域站稳了脚跟。本文将分析传统数据库的存在的问题，以及几类 NoSQL 如何解决这些问题。在不同的业务场景下，作出正确的数据存储技术选型。
资料：目前假如一个查询SQL跨越30个分片，每个分片上有1000万数据，则总数据规模为3亿，Select × from A orderby field1,field2 Limit 100000,100 即取出排序结果集中从100000到100000+100的这100个记录，所可能采用的一些算法优化策略如下：
关于昨天 Spanner 的文字，有人问 NewSQL 为什么会起名为 New，Spanner 的应用场景又是怎样的？那么这篇就顺着大数据的历史继续聊。
前言 你是否在为系统的数据库来一波大流量就几乎打满CPU，日常CPU居高不下烦恼？你是否在各种NoSql间纠结不定，到底该选用那种最好？今天的你就是昨天的我，这也是写这篇文章的初衷。
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