关系型数据库

一.关系型数据库（mysql、SqlServer、Oracle、MariaDb） 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.非关系数据库（Hbase、redis、MongoDB） 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： 文档型 key-value 列式 图形 来源： CSDN 作者： 菜鸟16 链接： https://blog.csdn.net/syh_146

文章目录 一、了解关系数据库（SQL）和非关系数据库（NoSQL）： （1）关系型数据库（SQL）： （2）非关系型数据库（NoSQL）： （3）非关系型数据库产生的背景： 二、Redis 简介： 三、安装部署 Redis： （1）安装 redis： （2）redis-cli 远程连接： 四、Redis 配置文件： 五、Redis 数据库常用命令： （一）常用命令： （二）Redis 多数据操作： 六、Redis 持久化： （1）持久化概述： （2）持久化分类： （3）RDB持久化： （4）AOF 持久化： 七、Redis 性能管理： （1）内存碎片率： （2）内存使用率： （3）回收 Key： 一、了解关系数据库（SQL）和非关系数据库（NoSQL）： （1）关系型数据库（SQL）： 1、一个结构化的数据库，创建在关系模型基础上，一般面向于记录； 2、包括 Oracle 、Mysql 、 SQL Server 、Microsoft Access 、DB2 等。 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、对于高并发读写需求，传统关系型数据库来说，硬盘I

1.数据库 1.什么是数据库？ 存储数据的一个仓库 2.数据库的分类？ 关系型数据库（ SQL ）=>( mysql )和非关系型数据库( NOSQL )=>( Mongodb ) 3.如何区分一个数据库属于哪个类别？ 看有没有表，有表就是 SQL ，没有就是 NOSQL 4.数据库的构成？ 关系型数据库 数据库 -> 表 -> 行 非关系型数据库 数据库 -> 集合 -> 文档 2. MongoDB 1.概念 基于分布式文件存储的数据库 2.存储类型： BSON bson 是 json 的超集， bson 拥有 json 的所有，但是它有 json 没有的二进制类型 3. MongoDB 操作命令 show dbs 查看数据库列表 use 数据库名称 创建或是切换数据库 如果这个数据库没有，那么就是创建 如果有，那就是切换数据库 db.集合名称[ 复数 ].save() // 创建一个集合，并且往这个集合添加一条数据 db.集合名称[ 复数 ].insert() // 创建一个集合，并且往这个集合添加一条数据 save如果指定主键，那么就是修改 insert指定主键添加，会报错 show collections 查看数据库下有几个集合 db.users.remove({}) 删除数据库 db.users.find() 查找users集合中所有数据 db.users.findOne

1：数据库用来做什么？ 答： 存储数据 2：数据库分为：关系型数据库和非关系型数据库 3：关系型数据库和非关系型数据库的区别在于是否有表 4：非关系型数据库的存储格式是Bson 5:基本理解： 数据库功能是用来存储数据的。 数据库分为关系系数据库和非关系型数据库(nosql) 关系型数据库是由表和表之间的关系组成的，nosql是由集合组成的，集合下面是很多的文档。 非关系型数据库文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展）。 6: 6.1.1.增加数据（重点中的重点） db.web.save({“name”:“老李”}) 创建了名为web的集合，并新增了一条{“name”:“老李”} 的数据 db.web.insert({“name”:“ghost”, “age”:10}) 在web集合中插入一条新数据，如果没有web这个集合，mongodb会自动创建 save()和insert()也存在着些许区别：若新增的数据主键已经存在，insert()会不做操作并提示错误，而save() 则更改原来的内容为新内容。 _id是主键，主键是每条数据的唯一标识，不能重复，就像身份证是每个人唯一的编号一样。 存在数据：{ _id : ObjectId(“57e8d34b4764fb71d0a89caa”), " name " : " 老李"} ，_id是主键 insert({ _id :

1. Node.js的重要性 node.js是对js的一个扩展。 node.js是前端框架的底层。 前端工程化工具地层就是node.js 比如：gulp用了node.js steram的流式操作。 node.js目前在前端开发中的角色：中间人（转发） 2.数据库：MongoDB 大型社交平台使用 如：抖音 ，Facebook 3.数据库操作 什么是数据库：存储数据的一个仓库。 数据分类以及代表作 关系型数据库（SQL） 代表：MySQL 非关系型数据库（NoSQL） 代表：MongoDB 4.如何区分一个数据库属于哪一种类型 经验：有没有表 有的话就是SQL 没有表 就是NOSQL 5.数据库的构成 关系型数据库 数据库->表->行 非关系型数据库 数据库->集合->文档 6.MongoDB 概念:基于分布式文件存储的数据库 分布式：git 存储类型：BSON 什么是bson: bson是json的超集 bson拥有json的所有 以及json没有的二进制类型 7.MongoDB的使用 增 删 改 查 8.MongoDB的操作命令 show dbs ：查看数据库列表 use：数据库名称 创建或是切换数据库 1.如果这个数据库没有 那么就是创建 2.如果有，那就是切换数据库 db.集合名称[复数].save(） 创建一个集合 并且往这个集合添加一条数据 db.集合名称[复数]

数据库: 数据库分为关系系数据库(sql)和非关系型数据库(nosql) 关系型数据库是由表和表之间的关系组成的，nosql是由集合组成的，集合下面是很多的文档。 非关系型数据库文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展）。 MongoDB: MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库 分布式算法指的是将一个大型的任务进行分解，将每一个小任务的执行结果组合起来，返回一个整体(git) 文件存储格式为BSON (-- BSON是一种类似json的二进制形式的存储格式，简称Binary JSON，它和JSON一样，支持内嵌的文档对象和数组对象，但是BSON有JSON没有的一些数据类型，如Date和BinData类型) MSI:界面化安装 (QQ等应用程序) ZIP:安装包 navicat 可视化工具 bin 命令 MongoDB操作命令: 前提：终端输入mongo 使用数据库: show dbs 显示数据库列表 show collections 显示数据库中的集合 use 数据库名称 创建或切换数据库 添加数据库: db.集合名称[复数].save({json}) 创建一个集合，并且往这个集合添加一条数据 可以用于修改数据，但是要添加主键 db.集合名称[复数].insert({json}) save如果指定主键，就是修改 insert指定主键添加，会报错 删除数据库: db

摘要：由于 Hive 采用了 SQL 的查询语言 HQL，因此很容易将 Hive 理解为数据库。其实 从结构上来看，Hive 和数据库除了拥有类似的查询语言，再无类似之处。本文将 从多个方面来阐述 Hive 和数据库的差异。数据库可以用在 Online 的应用中，但是 Hive 是为数据仓库而设计的，清楚这一点，有助于从应用角度理解 Hive 的特性。 Hive 和数据库的比较 查询语言 HQL SQL 数据存储位置 HDFS Raw Device 或者 Local FS 数据格式 用户定义 系统决定 数据更新 不支持 支持 索引 无 有 执行 MapRedcue Executor 执行延迟 高 低 可扩展性 高 低 数据规模 大 小 查询语言。由于 SQL 被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对 Hive 的特性设计了类 SQL 的查询语言 HQL。熟悉 SQL 开发的开发者可以很方便的使用 Hive 进行开发。 数据存储位置。Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库则可以将数据保存在块设备或者本地文件系统中。 数据格式。Hive 中没有定义专门的数据格式，数据格式可以由用户指定，用户定义数据格式需要指定三个属性： 列分隔符 （通常为空格、”\t”、”\x001″）、 行分隔符 （”\n”）以及 读取文件数据的方法

1.1 数据库介绍 什么是数据库 简单的说，数据库就是一个存放计算机数据的仓库，这个仓库是按照一定的数据结构（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来对数据进行组织和存储的，我们可以通过数据库提供的多种方法来管理其中的数据。 1.2 数据库的种类 按照早期的数据库理论，比较流行的数据库模型有三种，分别为层次式数据库、网状数据库和关系型数据库。而在当今的互联网企业中，最常用的数据库模式主要有两种，即关系型数据库和非关系型数据库。 1.2.1 关系型数据库介绍 （1）关系型数据库由来 虽然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，但是在数据独立和抽象级别上仍有很大欠缺。用户在对这两种数据库进行存取时，仍然需要明确数据的存储结构，指出存取路径。而关系数据库就可以比较好地解决这些问题。 （2）关系型数据库介绍 关系型数据库模型是把复杂的数据结构归结为简单的二元关系（即二维表格形式）。在关系型数据库中，对数据的操作几乎全部建立在一个或多个关系表格上，通过这些关联的表格分类、合并、连接或选取等运算来实现数据的管理。 关系型数据库诞生距今已有40多年了，从理论产生到发展到实现产品，例如：常见的MySQL和Oracle数据库，oracle在数据库领域里上升到了霸主地位，形成每年高达数百亿美元的庞大产业市场，而MySQL也是不容忽视的数据库，以至于被Oracle重金收购了。

主要是想记录下自己的读书笔记，忘大家理解。数据库是应对信息资源(及大量数据)的管理需求而产生的。数据库管理技术先后经历了三个阶段:人工管理、文件系统、数据库系统。在数据库模型主要有层次模型、网状模型和关系型，使用普及的是关系型----关系型数据库的理论基础。 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处理方法来处理数据库中的数据，现实世界中的各种实体之间的各种联系都可以使用关系型数据库。 关系模型以二维表来描述数据。在关系模型中，每个表都有多个字段列和记录行，每个字段列有固定的类型属性(如数字、字符等类型)。关系型数据结构简单，清晰，具有很高的数据独立性。 在关系型数据库中，关系可以看到由行和列交叉的二维表，表中一行可以称为一个元祖，可以用来标识实体集合中的一个实体。表的列称为属性，每一列都有一个属性名，表中的属性名不能相同。列的取值范围称为域，同列都有相同的域(取值范围)。不同的列也可以有相同的域。表中任意两行(元组)不能相同。唯一标识表中不同行属性和属性组称为主键和复合主键。 关系型数据库与传统的二维表数据文件具有类似之处，但是他们也有区别，严格的说，关系是一种规范化的二维表，它的性质如下： 1.属性值具有原子性，不可分解。 2.没有重复的元组及没有重复的行。 3.理论上没有行序，但有时使用可以有行序。 关系型数据库中，关键码(键

20多天后，我们将步入2020年。在即将过去的2019年，人工智能、5G、数字货币等技术不断冲击着传统的数据治理模式，你所在的企业是否同样感受到了冲击？在这些难以言说的痛中间，又有多少是传统数据集成所带来的？ 今年，随着数据驱动决策的理念逐渐深入人心，越来越多的企业开始逐步对存量的数据资产进行消费，在数据消费过程中引入各种数据集成的工具，来解决数据打通的问题，并用于后端数据消费：如分析报表、数据查询、和数据挖掘等工作。 大数据时代的到来，不仅意味着数据来源更加广泛，数据存储量增加，同时对于数据及时性要求也越来越高，传统数据集成工具的瓶颈越发明显。其中主要表现在以下几点，看完后，你正在经历哪几种？ 一、数据及时性 各行各业的业务部门对于数据时效性的看法是：希望越快越好。金融行业的客户经理希望第一时间得到客户的动账通知；客户在申请贷款时，希望能够秒批秒贷；数字化营销部门的负责人希望能根据渠道投放的实时反馈及时调整投放策略；连锁零售门店也希望能实时掌握各个门店的库存，避免外卖的骑手取货时才发现货品已经售罄，而客户不得不提出退款；而在互联网行业，任何用户的行为分析都需要实时，以便在客户短暂的上线时间段能抓住客户的需求点。业务追求的是增长，快对于业务的改变不仅仅是减少低效的投入，及时止损，快速试错，更重要的是能加快业务的微创新，提升客户的体验，在更短的周期内快速迭代，应对千变万化的市场。