关系型数据库

数据库--即电子文件柜，用户可以对文件中的数据进行增，删，改，查等操作。 关系型数据库 关系型数据库管理系统（Relational Database Management System，RDBMS） 非关系型数据库 noSQL（Not Only SQL ) 关系型数据库 数据以二维表格的形式存储，可以通过外键关联，一致性强； 数据存储在磁盘中，每次读取数据都是一次I/O请求，数度慢，系统开销大，高并发的情况下很影响性能 使用方便，易于维护 非关系型数据库 数据以key-value形式存储，只适合存储以一些简单的数据；不适合持久存储海量数据； 数据存储在内存中，关联性弱，读取速度快； Oracle Mysql MariaDB Microsoft SQL Server db2 ....... Redis MongoDB Amazon .......

1. 什么是数据库 ： 数据库就是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的数据集合。本质就是在内存中开辟的一块 数据存储单元 ！ 2. 什么是数据库管理系统(DBMS) ： 软件 ！ 3. 数据模型 ： （1）层次模型和网状模型：基于此数据模型建立的数据库称为非关系型数据库。 （2）关系模型：基于此数据模型建立的数据库称为 关系型数据库 。 4.概念模型： （1）实体 （2）属性 （3）码：唯一标识实体的属性集，不可以取空值！ （4）域：属性的取值范围 （5）实体型：具有相同属性的实体抽象，例如：学生 （6）实体集：同型所以实体的集合，例如：全部学生 （7）联系：E-R图表示 5.关系型数据库： （1）数据结构：表 （2）数据操作：CRUD （3）完整性约束： （4）缺点： 由于存取路劲对用户透明，查询效率不如非关系型数据模型。因此，为了提高性能，必须对用户的查询请求进行优化！ 6.数据库系统的结构： （1）单用户：一个用户一个主机数据库 （2）主从式：多个用户共用一个主机数据库 （3）分布式： 多个用户多个相关联的主机数据库 7.关系的三种类型： 8.SQL： 文章来源: 初步了解数据库的相关概念【前言】

MongoDB MongoDB . 1 一、 MongoDB概念 ... 2 二、 数据模型设计介绍 ... 2 a) 文档结构 ... 2 b) 写操作的原子性 ... 4 c) 文档的增长 ... 4 三、 文档关系模型： ... 5 a) 内嵌文档模型 ... 5 b) 一对多关系建模：内嵌文档模型 ... 5 c) 一对多关系建模：文档引用模式 ... 5 四、 Mongodb索引 ... 6 五、 操作 ... 6 六、 Mongodb组成 ... 7 七、 与传统关系型数据库对比 ... 16 八、 性能测试 ... 16 MongoDB 概念 Mongodb 本身只是一个新生数据库，具有比较高性能的读写，分布式扩展强，属于 nosql 方向，但是没有事务的特性，稳定性和维护性较传统关系数据库差；而传统的关系型数据库，开发周期长相对完善稳定成熟，更能进行简单的操作。所以 Mongodb 可以将一些海量的日志信息或者统计信息放到 mongodb 上面，为了能够更好更方便的查询，而且也不怕数据的丢失（现在这方面 mongodb 也改进了很多），而传统的关系型数据库则存放一些业务数据之类的，业务逻辑复杂的事务处理。 MongoDB存储所有的文档(关系型数据库里的行)在 集合 （关系型数据库里的表）里。集合是一组相关的文档，他们拥有一套共享的通用索引。 MongoDB

关系型数据库（Mysql和Oracle） 1.表和表、表和字段、数据和数据存在着关系 优点: 　　1.数据之间有关系，进行数据的增删改查的时候是非常方便的 　　2.关系型数据库是有事务操作的，保证数据的完整性和一致性。 缺点： 　　1.因为数据和数据是有关系的，底层是运行了大量的算法，大量算法会降低系统的效率，会降低性能 　　2.面对海量数据的增删改查的时候会显的无能为力 常见应用: 　　适合处理一般量级的数据（银行转账和钱） 非关系数据库的（redis和MangDB） 为了处理海量数据，非关系数据库设计之初就是为了替代关系型数据库的关系 优点： 　　1.海量数据的增删改查是可以的 　　2.海量数据的维护和处理非常轻松 缺点： 　　1.数据和数据没有关系，他们之间就是单独存在的 　　2.非关系数据库没有关系，没有强大的事务关系，没有保证数据的完整性和安全性 关于Nosql 1.Nosql 非关系型数据库，Not only sql。 2.Nosql特点： （1）易扩展，数据之间没有关系的。 （2）大数据量，高性能。高性能读写非常灵活的。 （3）灵活的数据模型。不需要事先对存储数据建立字段。 （4）高可用。 3.Nosql主要主流产品 Redis（广泛应用），CouchDB，mongoDB，Cassandra等。Nosql中比较火的三个数据库Redis、Memchache

做数据库的设计一定要有思路，把各个表的依赖关系整理清楚。 我们就讲一个小例子就可以让你轻松掌握到设计数据表和字段的思路 创建表和字段之前首先要明确各表之间的依赖关系 场景： 比如现在要做一个电商网站的数据库 整理清楚要设计的表： 用户信息表，商品信息表，结算的表。 PS：购物车的表请根据此例举一反三的去思考它的依赖关系，吴小迪相信聪明的您一定会做出来的 思路： 我们要 先设置不需要依赖其他表的表的字段（这句话一定要看懂，看不懂再来几遍，看懂为止）， 比如说用户信息和商品信息的表就 不需要依赖 其他的表，那么我们就 先设置 这俩个表的字段。 而结算页既 需要依赖 用户信息的表又 需要依赖 商品信息表那么我们就 最后设计 它。 各表的字段如下图所示（是特别特别简版的，只是为了帮助朋友们整理思路）： 用户信息的表： 商品信息的表： 我只做了一个id，商品的其他信息自己需要啥就加啥字段就可以了。 最后是比较繁琐的结算页的表： 设置一个数据库的大体思路就是这样了，没太理解的朋友们可以在下方评论，笔者会及时回复，你没理解的有可能别人也没理解，你说出来笔者回复之后大家都理解了岂不快哉？ 来源：51CTO 作者： hanlanzj 链接：https://blog.51cto.com/14538258/2438626

原文： https://www.cnblogs.com/mantoudev/p/10414495.html 随着社交、电商、金融、零售、物联网等行业的快速发展，现实社会织起了了一张庞大而复杂的关系网，传统数据库很难处理关系运算。大数据行业需要处理的数据之间的关系随数据量呈几何级数增长，亟需一种支持海量复杂数据关系运算的数据库， 图数据库 应运而生。 世界上很多著名的公司都在使用图数据库。比如： 社交领域 ：Facebook, Twitter，Linkedin用它来管理社交关系，实现好友推荐 零售领域 ：eBay，沃尔玛使用它实现商品实时推荐，给买家更好的购物体验 金融领域 ：摩根大通，花旗和瑞银等银行在用图数据库做风控处理 汽车制造领域 ：沃尔沃，戴姆勒和丰田等顶级汽车制造商依靠图数据库推动创新制造解决方案 电信领域 ：Verizon, Orange和AT&T 等电信公司依靠图数据库来管理网络，控制访问并支持客户360 酒店领域 ：万豪和雅高酒店等顶级酒店公司依使用图数据库来管理复杂且快速变化的库存 既然图数据库应用这么广泛，越来越多的企业和开发者开始使用它，那它究竟什么过人之处呢，下面我们来揭开它的神秘面纱。 1. Why Graph DB? 学过数据结构这么课程的同学脑海中应该或多或少有 ͼ 的概念。 图由两个元素组成： 节点 和 关系 。 每个节点代表一个实体（人，地，事物

一、sql介绍 我们可以把SQL语言按照功能划分成以下的4个部分: DDL，英文叫做Data Definition Language，也就是数据定义语言，它用来定义我们的数据库对象，包括 数据库、数据表和列。通过使用DDL，我们可以创建，删除和修改数据库和表结构。 DML，英文叫做Data Manipulation Language，数据操作语言，我们用它操作和数据库相关的记录，比 如增加、删除、修改数据表中的记录。 DCL，英文叫做Data Control Language，数据控制语言，我们用它来定义访问权限和安全级别。 DQL，英文叫做Data Query Language，数据查询语言，我们用它查询想要的记录，它是SQL语言的重中 之重。在实际的业务中，我们绝大多数情况下都是在和查询打交道，因此学会编写正确且高效的查询语 句，是学习的重点。 SQL是我们与DBMS交流的语言，我们在创建DBMS之前，还需要对它进行设计，对于RDBMS来说采用的是 ER图(Entity Relationship Diagram)，即实体-关系图的方式进行设计。 它是我们用来描述现实世界的概念模型，在这个模型中有3个要素:实体、属性、 关系。 关于SQL大小写的问题，我总结了下面两点: 1. 表名、表别名、字段名、字段别名等都小写; 2. SQL保留字、函数名、绑定变量等都大写。 SELECT

一.DBA工作内容及课程体系 数据库管理员： 1.用户管理 用户名 密码 2.权限管理 读 写 #禁止使用 grant all on *.* to root@'%' identified by '123'; 3.数据管理 增 删 改 查 备份\恢复 4.集群管理 主从复制 异步复制 半同步复制 延时复制 过滤复制 读写分离 mycat atlas mysql-proxy 高可用 MMM MHA 双主+keepalived MGR 监控 shell zabbix percona  二.MySQL课程体系介绍  三.DBA的职业素养  四.MySQL简介及安装 01 什么是数据? 数据(data)是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。 数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据。也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。 在计算机系统中，数据以二进制信息单元0,1的形式表示。 数据的定义: 数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。* 为什么不把数据放到 word这些工具里面？ 1.安全性 2.集群 02 什么是数据库管理系统 DBMS（database management system） 1.管理数据 2.存储数据

背景说明 Elasticsearch是一个基于 Apache Lucene(TM) 的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域，Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。 Elasticsearch 是一种NoSQL数据库（非关系型数据库），和常规的关系型数据库（比如：MySQL，Oralce等）的基本概念，对应关系如下： Elasticsearch： index field 数据库 数据表 行 列 因为关系型数据库比非关系型数据库的概念提出的早，而且很成熟，应用广泛。 所以，后来很多NoSQL（包括：MongoDB，Elasticsearch等）都参考并延用了传统关系型数据库的基本概念。 一个客观现象和事实： Elasticsearch 官网提出的近期版本对 type 概念的演变情况如下： 在 5.X 版本中， 一个 index 下可以创建 多个 type ； 在 6.X 版本中， 一个 index 下 只能存在一个 type ； 在 7.X 版本中，直接 去除了 type 的概念，就是说 index 不再会有 type 为何要去除 type 的概念？ 为何不是在 6.X 版本开始就直接去除 type，而是要逐步去除type？ Why？! 原因分析 1、为何要去除 type 的概念？ 答： 因为 Elasticsearch 设计初期

Nosql 本篇文章主要介绍Nosql的一些东西，以及Nosql中比较火的三个数据库Redis、Memchache、MongoDb和他们之间的区别。以下是本文章的阅读目录 一、Nosql介绍 1. Nosql简介 2. Nosql的特点和关系型数据库的区别 3. Redis，Memcache，MongoDb的特点与区别 4 .参考文章 1. Nosql介绍 Nosql的全称是Not Only Sql，这个概念早起就有人提出，在09年的时候比较火。Nosql指的是非关系型数据库，而我们常用的都是关系型数据库。就像我们常用的mysql，sqlserver一样，这些数据库一般用来存储重要信息，应对普通的业务是没有问题的。但是，随着互联网的高速发展，传统的关系型数据库在应付超大规模，超大流量以及高并发的时候力不从心。而就在这个时候，Nosql得到的告诉的发展。 2. Nosql和关系型数据库的区别 1.存储方式 　　关系型数据库是表格式的，因此存储在表的行和列中。他们之间很容易关联协作存储，提取数据很方便。而Nosql数据库则与其相反，他是大块的组合在一起。通常存储在数据集中，就像文档、键值对或者图结构。 2.存储结构 　　关系型数据库对应的是结构化数据，数据表都预先定义了结构（列的定义），结构描述了数据的形式和内容。这一点对数据建模至关重要，虽然预定义结构带来了可靠性和稳定性