关系型数据库

SQL结构化查询语言 类型： 　　数值类型： 　　　　 整数： 　　　　TINYINT: 1byte, -128-127, 0-255, 微整数 　　　　SMALLINT: 2byte, -32768-32767, 0-65535, 小整数 　　　　MEDIUMINT: 3byte, -2^23-2^23-1, 0-2^24-1, 中等整数 　　　　INT: 4byte, -2^31-2^31-1, 0-2^32-1, 整数 　　　　BIGINT: 8byte, -2^63-2^63-1, 0-2^64-1, 大整数 　　　　 小数： 　　　　FLOAT: FLOAT(M, D) 　　　　　　　　M:总宽度 　　　　　　　　D:小数位数 　　　　　　　　FLOAT(5, 2) 举例如:129.35 　　　　DOUBLE: 比FLOAT精度更高 　　　　DECIMAL: DECIMAL(M, D) 　　　　　　　　　M:有效位数 　　　　　　　　　D:小数位数 　　　　　　　　　占用M+2字节 　　字符类型： 　　　　CHAR: 固定长度字符 　　　　　　　 用法：CHAR(n),n是长度 　　　　　　 最大长度255字符 　　　　　　 不够指定字符数时在右边用空格补齐 　　　　　　 自动截断超出指定字符数的数据 　　　　VARCHAR:可变长字符 　　　　　　　　　用法

一、关系型数据库 关系型数据库最典型的数据结构是表，由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织 优点： 1、易于维护：都是使用表结构，格式一致； 2、使用方便：SQL语言通用，可用于复杂查询； 3、复杂操作：支持SQL，可用于一个表以及多个表之间非常复杂的查询。 缺点： 1、读写性能比较差，尤其是海量数据的高效率读写； 2、固定的表结构，灵活度稍欠； 3、高并发读写需求，传统关系型数据库来说，硬盘I/O是一个很大的瓶颈。 二、非关系型数据库 非关系型数据库严格上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合，可以是文档或者键值对等。 优点： 1、格式灵活：存储数据的格式可以是key,value形式、文档形式、图片形式等等，文档形式、图片形式等等，使用灵活，应用场景广泛，而关系型数据库则只支持基础类型。 2、速度快：nosql可以使用硬盘或者随机存储器作为载体，而关系型数据库只能使用硬盘； 3、高扩展性； 4、成本低：nosql数据库部署简单，基本都是开源软件。 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、数据结构相对复杂，复杂查询方面稍欠。 非关系型数据库的分类和比较： 1、文档型 2、key-value型 3、列式数据库 4、图形数据库 来源： https://www.cnblogs.com/zylq-blog/p/7595979.html

文章目录 一、数据库的概述 1.1、关系型数据库 1.2、非关系型数据库 二、数据库的基本操作命令 2.1、查看数据库结构 三、SQL语句 3.1、SQL语言分类 3.2、DDL语句 3.3、DML语句 3.4、DQL语句 一、数据库的概述 数据库作用：数据持久化保存，高可靠，高可用，数据的快速提取。 数据库存储类型：关系型数据库 非关系型数据库。 1.1、关系型数据库 其存储结构是二维表格，反映事物及其联系的数据是以表格形式保存的 在每个二维表中，每一行称为一条记录，用来描述一个对象的信息，每一列称为一个字段，用来描述对象的一个属性。 关系型数据库： MySQL（oracle公司），sql server（微软公司），access（微软公司），oracle，db2（IBM公司），sybase（sybase公司） 1.2、非关系型数据库 非关系型数据库存储方式 键-值方式(key–value),以键为依据存储、删、改数据 列存储(Column-oriented), 将相关的数据存储在列族中 文档的方式，数据库由-系列数据项组成，每个数据项都 有名称与对应的值 非关系型数据库(统称NOSQL)： redis(内存数据库/缓存数据库)： K-V键值对 key-value 变量 名-值 memcache (内存数据库/缓存数据库) ：K-V键值对 非关系型数据库的优点：

比如MongoDB是非关系数据库，MySQL是关系型数据库，MongoDB可以把一个 对象 的作为 字段 存储，MySQL不支持一个对象属性作为字段。 非关系型数据库，所有的数据持久操作都无需开发人员手动编写 SQL语 句,直接 调用方法 就可以轻松的实现 CRUD 操作 当前主流的关系型 数据库 有 Oracle 、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、 MySQL 等。 非关系型数据库有 NoSql、Cloudant nosql和关系型数据库比较？ 优点： 1）成本：nosql数据库简单易部署，基本都是开源软件，不需要像使用oracle那样花费大量成本购买使用，相比关系型数据库价格便宜。 2）查询速度：nosql数据库将数据存储于缓存之中，关系型数据库将数据存储在硬盘中，自然查询速度远不及nosql数据库。 3）存储数据的格式：nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等，所以可以存储基础类型以及 对象 或者是 集合等各种格式 ，而数据库则只支持基础类型。 4）扩展性：关系型数据库有类似join这样的多表查询机制的限制导致扩展很艰难。 缺点： 1）维护的工具和资料有限，因为nosql是属于新的技术，不能和关系型数据库10几年的技术同日而语。 2）不提供对sql的支持，如果不支持sql这样的工业标准

一、什么是主从复制、读写分离、为什么要使用 主从复制：是一种数据备份的方案。 简单来说，是使用两个或两个以上相同的数据库，将一个数据库当做 主数据库 ，而另一个数据库当做 从数据库。 在 主数据库 中进行相应操作时， 从数据库 记录下所有主数据库的操作，使其二者一模一样。 读写分离：是一种让数据库更稳定的的使用数据库的方法。 是在有 从数据库 的情况下使用，当 主数据库 进行对数据的增删改也就是写操作时，将查询的任务交给 从数据库 。 为什么要使用主从分离和读写操作呢？ 主从复制：1、当主数据库出现问题时，可以当从数据库代替主数据库，可以避免数据的丢失。 　　　　　2、可以进行读写分离 读写分离：1、避免从数据库进行写操作而导致的主从数据库数据不一致的情况，因为当主从数据库数据不一致时，那么从数据库最主要的备份任务就没有意义了。　 　　　　 2、减轻主数据库的压力。因为进行写操作更耗时，所以如果不进行读写分离的话，写操作将会影响到读操作的效率。 二、什么是集群 如果说主从复制是各司其职的话，那么集群就是一群同样的个体做着同样的事情。在Redis中，数据的写入操作次数很大的情况下，只使用单独一个服务器来进行写入操作的话，效率不高，那么如果使用集群方案,利用多个Redis服务器来进行写操作，大量的数据，你写一点，我写一点，大家都分担一点，那么效率会高很多。就像一小 块土地需要挖土

第一次写博客，奥利给！ 数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库数据库。通常分为层次式数据库、网络式数据库和关系式数据库三种。 而不同的数据库是按不同的数据结构来联系和组织的。最常见的数据库模型主要是两种，即关系型数据库和非关系型数据库。 每个数据库中都有一个或不同多个不同的API用于创建，访问，管理，搜索和复制所保存的数据。 相对于文件存储来说，数据库的读写速度相对较快，更加便于我们的使用。 我们现在使用关系型数据库管理系统来存储和管理大数据量。 所谓的关系型数据库，是建立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。 一个关系型数据库由一个或多个表格组成。 RDBMS 即关系数据库管理系统(Relational Database Management System)的特点： 1.数据以表格的形式出现 2.每行为各种记录名称 3.每列为记录名称所对应的数据域 4.许多的行和列组成一张表单 5.若干的表单组成database 数据表（DataTable）:表示内存中数据的一个表。 在关系型数据库中数据表采用二维表格来存储数据，是一种按照行与列排列的具有相关信息的逻辑组。 字段：数据表中的每一列称为一个字段，表是由其包含的各种字段定义的，每个字段描述了它所含有的数据的意义，数据表的设计实际上就是对字段的设计。 创建数据表时

关系数据库的概念 以关系模型建立的数据库就是关系数据库（Relational Data Base，RDB），关系数据库系统的DBMS是关系型数据库管理系统（Relational DataBase Management System，RDBMS）。关系数据库中包含若干个关系，每个关系都由关系模式确定，每个关系模式包含若干个属性和属性对应的域，所以，定义关系数据库就是逐一定义关系模式，对每一关系模式逐一定义属性及其对应的域。 关系型数据库的优点： 容易理解：二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念，关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解使用方便：通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便易于维护：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 关系型数据库与非关系型数据库的区别 关系型数据库的最大特点就是事务的一致性：传统的关系型数据库读写操作都是事务的，具有ACID的特点，这个特性使得关系型数据库可以用于几乎所有对一致性有要求的系统中，如典型的银行系统。 但是，在网页应用中，尤其是SNS应用中，一致性却不是显得那么重要，用户A看到的内容和用户B看到同一用户C内容更新不一致是可以容忍的，或者说，两个人看到同一好友的数据更新的时间差那么几秒是可以容忍的，因此，关系型数据库的最大特点在这里已经无用武之地，起码不是那么重要了。 相反地

当前主流的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。 非关系型数据库有 NoSql、Cloudant。 nosql和关系型数据库比较？ 优点： 1）成本：nosql数据库简单易部署，基本都是开源软件，不需要像使用oracle那样花费大量成本购买使用，相比关系型数据库价格便宜。 2）查询速度：nosql数据库将数据存储于缓存之中，关系型数据库将数据存储在硬盘中，自然查询速度远不及nosql数据库。 3）存储数据的格式：nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等，所以可以存储基础类型以及对象或者是集合等各种格式，而数据库则只支持基础类型。 4）扩展性：关系型数据库有类似join这样的多表查询机制的限制导致扩展很艰难。 缺点： 1）维护的工具和资料有限，因为nosql是属于新的技术，不能和关系型数据库10几年的技术同日而语。 2）不提供对sql的支持，如果不支持sql这样的工业标准，将产生一定用户的学习和使用成本。 3）不提供关系型数据库对事物的处理。 来源： https://www.cnblogs.com/fengli9998/p/6184866.html

HBase 一：hbase的理解 HBase：是一个基于hadoop的分布式，可扩展，巨大存储仓库，当用户需要对海量的数据进行实时的失效性随机的读写操作，用户可以使用hbase设计一张巨大的表，该表的规模能达到十亿行*数百万列，并且可以运行在商用的硬件集群之上。 hbase：是一个基于hadoop的分布式，可扩展，版本化的巨大的非关系型数据库。 hdfs和hbase的区别：hbase是构建在hdfs之上的一个数据库服务，能够使用户通过hbase数据库服务间接操作hdfs，使用户对hdfs上的数据实现crud操作（细粒度的操作）。 二：传统关系型数据库存在的索引问题 传统的关系型数据库索引特点： 按照搜索条件快速定位当前记录 在数据库中加载所有属性 映射返回需要的字段 而加载所有属性这一行为是多余的，这一部分io的读取对于系统而言是一种浪费，不支持稀疏存储。 解决之道：列的共现性问题—》进行分表 列存储： 将io特性相似的列归为一个簇，列簇为最小的加载单位 hbase中所有的记录都是按照一定顺序排列的：rowkey，列簇，列名，时间戳（默认返回最新的时间戳） 支持稀疏存储，null不存 缺点：值中包含rowkey、列信息、时间戳。 rowkey：等同于关系型数据库中的主键id 列簇：将io特性相似的列归为一个簇，hbase底层会以列簇作为单位进行索引。 列：列簇，列名，时间戳构成

原： https://www.cnblogs.com/aaronthon/p/9459353.html 一、关系型数据库 关系型数据库最典型的数据结构是表，由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织 优点： 1、易于维护：都是使用表结构，格式一致； 2、使用方便：SQL语言通用，可用于复杂查询； 3、复杂操作：支持SQL，可用于一个表以及多个表之间非常复杂的查询。 缺点： 1、读写性能比较差，尤其是海量数据的高效率读写； 2、固定的表结构，灵活度稍欠； 3、高并发读写需求，传统关系型数据库来说，硬盘I/O是一个很大的瓶颈。 二、非关系型数据库 非关系型数据库严格上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合，可以是文档或者键值对等。 优点： 1、格式灵活：存储数据的格式可以是key,value形式、文档形式、图片形式等等，文档形式、图片形式等等，使用灵活，应用场景广泛，而关系型数据库则只支持基础类型。 2、速度快：nosql可以使用硬盘或者随机存储器作为载体，而关系型数据库只能使用硬盘； 3、高扩展性； 4、成本低：nosql数据库部署简单，基本都是开源软件。 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、数据结构相对复杂，复杂查询方面稍欠。 非关系型数据库的分类和比较： 1、文档型 2、key-value型 3、列式数据库 4、图形数据库 来源：