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  • 一、mysql 二、oracle 三、sqlserver 四、postgres 五、DB2 六、mongodb

    一、mysql

           1、开放性:开源,mysql提供两个版本,社区版和企业版,社区版免费且包含所有功能(包括最新的),官网上可以下载,而企业版只包含测试后稳定的功能且是收费的,不能下载,但官方提供技术支持(电话)。社区版功能上没有被阉割,只是可能会有些缺陷,不过大家可以找稳定一点的版本用就可以了

           2、安装和维护:简单,这个不必多说,装过的都懂,而且大多数操作系统都支持,上手简单。

           3、性能:多用户并发处理,性能还是不错的,但比之oracle就稍显逊色,而且mysql不同数据库引擎因为实现方式不一样,性能也会不一样,一般来说innerDB行级锁会比MyIsam表级锁性能更高(主要是并发性上面)

           4、集群:单节点的mysql容量比较小,但可以通过集群扩容,在一定程度上解决了容量小的问题,但集群本身也会有一定的性能消耗,不是无限扩容的,数据量大了的话还是建议选择其它这方面比较有优势的数据库。

           5、安全性:比之oracle/db2等数据库的安全性还是不足。

           6、开发:应用系统对接很方便,这一块已经很成熟了,基本没啥麻烦的问题。

           所以mysql可能更受中小企业或者比较轻量级的系统欢迎。

    二、oracle

           1、开放性:收费,主流的操作系统上都能运行。一般在数据库选型的时候只要看到收费基本上直接排除,大部分公司都不会在数据库上花费预算,尽管它可能是最适合我们的。

            2、安装和维护:oracle的维户相对比较麻烦。

            3、性能:顶呱呱,毕竟是收费的,不好用户不给钱!oracle基本上是性能最高的数据库,而且有官方的售后服务,技术支持下调优啥的,相对来说比我们自己用免费的数据库然后网上找调优方案更方便靠谱。

            4、集群:oracle支持集群,而且单个节点支持的最大容量也是比较大的。

            5、安全性:获得了最高级别的iso标准认证。

            6、开发:比较方便

            大型项目的最佳数据库选择,前提是要有预算。

    三、sqlserver

            1、开方性:收费且只能在windows上面运行,现在大部分服务器都是linux的,一般公司不太会因为一个数据库去搞个win server 服务器,除非有特别的需求。

            2、安装和维护:相对简单。

            3、性能:并发和伸缩性有限,多用户时性能会下降。

            4、集群:有高可用集群(备份节点),但不能作负载均衡。

            5、安全性:没有取得任何安全证书,而且window本身也没有linux服务器安全。

            6、开发:方便。

            现在sqlserver已经使用的比较少了

    四、postgres

           1、开放性:开源、免费,window和linux都支持,社区比较活跃,而且以postgres为基础开发出来的分布式数据库也比较多,如greenpulm(华为也有一款基于postgres开发的分布式数据库,曾经一个项目中使用的,记不得名字了,百度也没有搜到)等

            2、安装和维护:相对简单。

            3、性能:和mysql同样是开源数据库,postgres的性能是低于mysql的,但稳定性和负载能力要高于mysql,有人做过简单的测试,postgres的负载大约是mysql的3倍左右。

            4、集群:支持

            5、安全性:这方面的资料比较少,应该是没有取得过安全方面的证书,不过开源软件估计都不会去考虑这方面证书,但会有相关的配置,mysql应该也是如此

            6、开发:方便

            与mysql相比,pgsql支持更多类型及功能,对于用户来说选择性可能更多一点,选mysql还是pg难以决择,个人更倾向于pg,工作中更多使用pg。

     

    五、DB2

          1、开放性:主流系统上面都能运行,适用于海量数据。

          2、性能:并发性能非常好。

          3、集群:支持。

          4、安全性:获得了最高级别的iso标准认证。

           海量数据可以选用。

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  • 4.1.1关系型数据库优缺点 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:通用的是SQL语言使得操作关系型数据库非常方便; 3.易于维护...

    从各个地方学习的,不是原创
    只是笔记 、笔记、笔记

    数据库学习笔记

    4 数据库
    4.1 关系型数据库
    常见的有:MySQL、DB2、Oracle、Microsoft SQL Server、PostgreSQL、Microsoft Access、浪潮K-DB等。
    4.1.1关系型数据库的优缺点
    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:通用的是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)大大降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。
    缺点:

    1. 为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性比较差;
    2. 不擅长大量数据的写入处理;
    3. 不擅长为有数据更新的表做索引或表机构变更;
    4. 字段不固定时应用不放便;
    5. 不擅长对简单查询需要快速返回结果的处理。
      4.1.2 关系型数据库的特点及应用场景
      特点:
      最大的特点,事务的一致性;
      通用的SQL语言,使得操作关系型数据库非常方便;
      ACID:原子性、一致性、隔离性、持久性
      表结构严格,存储数据很难出错

    应用场景:
    需要做复杂处理的数据;
    数据量不是特别大的数据;
    对安全性要求高的数据;
    数据格式单一的数据。
    4.2 非关系型数据库
    常见得有:Nosql、Cloudant、MongoDB、redis、HBase
    4.2.1 非关系型数据库的优缺点
    优点:

    1. 无需经过sql层的解析,读写性能很高;
    2. 基于键值对,数据没有耦合性,容易扩展;
    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,文档形式、图片形式等等,而关系型数据库则只支持基础类型。

    缺点:

    1. 不提供sql支持,学习和使用成本较高;
    2. 无事务处理,附加功能和报表等支持也不好。
      4.2.2 非关系型数据库的特点及使用场景
      特点:
      存储结构灵活,没有固定的结构;
      对事物支持比较弱,但对数据的并发处理性能高;
      大多数不使用SQL语言操作数据。
      适用场景:
      数据结构不固定场景;
      对事物要求不高,但读写并发比较大的场景;
      对数据的处理操作比较简单的场景;
      缓存(数据查询,短连接,新闻内容,商品内容等),使用最多;
      任务队列(秒杀,抢购,12306等);
      应用排行榜;
      网站访问统计
      数据过期处理(可以精确到毫秒)
      分布式集群架构中的session问题。
      4.3 区别
    3. 非关系型数据库是基于CAP模型,而传统的关系型数据库是基于ACID模型的;
    4. 数据存储结构:
      关系型数据库一般都是有固定的表结构,并且需要通知DDL语句来修改表结构,不是很容易进行扩展;而非关系型数据库的存储机制就有很多了,比如基于文档的,K-V键值对的,还有基于图的等,对于数据的格式十分灵活没有固定的表结构,方便扩展,因此如果业务的数据结构并不是固定的或者经常变动比较大的,那么非关系型数据库是个好的选择。
    5. 可扩展性:
      传统的关系型数据库给人一种横向扩展难,不好对数据进行分片等,而一些非关系型数据库则原生就支持数据的水平扩展(比如mogodb的sharding机制),并且这可能也是很多NoSQL水平扩展容易但对于向跨片进行joins这种场景都没有什么太好的解决办法,不管是关系型还是非关系型数据库,解决水平扩展或者跨片式Joins这种场景,在应用层和数据层中间加一层中间件来做数据处理也许是个好办法。
    6. 数据一致性:
      非关系型数据库一般强调的是数据最终一致性,而不没有像ACID一样强调数据的强一致性,从非关系型数据库中读到的有可能还是处于一个中间态的数据,因此如果你的业务对于数据的一致性要求很高,那么非关系型数据库并不一个很好地选择,非关系型数据库可能更多的偏向于OLAP场景,而关系型数据库更多偏向OLTP场景。

    如果对你有用的话,表示很开心;如果没用,也没有关系

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  • 第二类:DB2   速度快、可靠性好、适用于海量数据、恢复性极强,适用于大中型企业。 第三类:MySQL   开源、体积小、速度快,适用于中小型企业。 第四类:SQL server   全面高效、界面友好易操作,但不跨平台...

    第一类:Oracle
      运行稳定、可移植性高、功能齐全、性能超群,一般适用于大型企业。
    第二类:DB2
      速度快、可靠性好、适用于海量数据、恢复性极强,适用于大中型企业。
    第三类:MySQL
      开源、体积小、速度快,适用于中小型企业。
    第四类:SQL server
      全面高效、界面友好易操作,但不跨平台,适用于中小型企业。

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  • 关系型数据库:Oracle,Microsoft SQL Server,MySQL,PostgreSQL,DB2,Microsoft Access, SQLite,Teradata,MariaDB(MySQL的一个分支),SAP; 非关系型数据库:MongoDB,Redis,Couchbase,HBase,neo4j,Amazon...

    读过这篇文章后,你会对关系数据库和非关系数据有个非常清晰的了解 

    关系型数据库:Oracle,Microsoft SQL Server,MySQL,PostgreSQL,DB2,Microsoft Access, SQLite,Teradata,MariaDB(MySQL的一个分支),SAP;
    非关系型数据库:MongoDB,Redis,Couchbase,HBase,neo4j,Amazon DynamoDB,Memcached,Microsoft Azure Cosmos DB,CouchDB,Elasticsearch,Splunk,Solr,MarkLogic,Sphinx,Cassandra,Datastax Enterprise,Accumulo,Hazelcast

    注意:以下文章都是转载的,转载链接都在每个段落的下方

    一、关系型数据库

    当今十大主流的关系型数据库
    Oracle,Microsoft SQL Server,MySQL,PostgreSQL,DB2,Microsoft Access, SQLite,Teradata,MariaDB(MySQL的一个分支),SAP

    1.什么是关系型数据库

    关系型数据库:指采用了关系模型来组织数据的数据库。
    关系模型指的就是二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。

    2.关系型数据库的优点:


    1.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
    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

    3.关系型数据库存在的问题


    1.网站的用户并发性非常高,往往达到每秒上万次读写请求,对于传统关系型数据库来说,硬盘I/O是一个很大的瓶颈
    2.网站每天产生的数据量是巨大的,对于关系型数据库来说,在一张包含海量数据的表中查询,效率是非常低的
    3.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。为了保证数据库的ACID特性,必须尽量按照其要求的范式进行设计,关系型数据库中的表都是存储一个格式化的数据结构。

    数据库事务必须具备ACID特性,ACID分别是Atomic原子性Consistency一致性Isolation隔离性Durability持久性


    二、非关系型数据库

    MongoDB,Redis,Couchbase,HBase,neo4j,Amazon DynamoDB,Memcached,Microsoft Azure Cosmos DB,CouchDB,Elasticsearch,Splunk,Solr,MarkLogic,Sphinx,Cassandra,Datastax Enterprise,Accumulo,Hazelcast

    1.什么是非关系型数据库

    非关系型数据库:指非关系型的,分布式的,且一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。

    2.非关系型数据库结构


    非关系型数据库以键值对存储,且结构不固定,每一个元组可以有不一样的字段,每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对,不局限于固定的结构,可以减少一些时间和空间的开销。

    3.优点


    1.用户可以根据需要去添加自己需要的字段,为了获取用户的不同信息,不像关系型数据库中,要对多表进行关联查询。仅需要根据id取出相应的value就可以完成查询。
    2.适用于SNS(Social Networking Services)中,例如facebook,微博。系统的升级,功能的增加,往往意味着数据结构巨大变动,这一点关系型数据库难以应付,需要新的结构化数据存储。由于不可能用一种数据结构化存储应付所有的新的需求,因此,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。

    4.不足:


    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。不适合持久存储海量数据

    5.非关系型数据库的分类


    非关系型数据库都是针对某些特定的应用需求出现的,因此,对于该类应用,具有极高的性能。依据结构化方法以及应用场合的不同,主要分为以下几类:

    5.1面向高性能并发读写的key-value数据库:


    key-value数据库的主要特点是具有极高的并发读写性能
    Key-value数据库是一种以键值对存储数据的一种数据库,类似Java中的map。可以将整个数据库理解为一个大的map,每个键都会对应一个唯一的值。
    主流代表为Redis, Amazon DynamoDB, Memcached,
    Microsoft Azure Cosmos DB和Hazelcast

    5.2面向海量数据访问的面向文档数据库:


    这类数据库的主要特点是在海量的数据中可以快速的查询数据
    文档存储通常使用内部表示法,可以直接在应用程序中处理,主要是JSON。JSON文档也可以作为纯文本存储在键值存储或关系数据库系统中。
    主流代表为MongoDB,Amazon DynamoDB,Couchbase,
    Microsoft Azure Cosmos DB和CouchDB

    5.3面向搜索数据内容的搜索引擎:


    搜索引擎是专门用于搜索数据内容的NoSQL数据库管理系统。
    主要是用于对海量数据进行近实时的处理和分析处理,可用于机器学习和数据挖掘
    主流代表为Elasticsearch,Splunk,Solr,MarkLogic和Sphinx

    5.4面向可扩展性的分布式数据库:


    这类数据库的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,擅长以行为单位的读入处理,比如特定条件数据的获取。因此,关系型数据库也被成为面向行的数据库。相反,面向列的数据库是以列为单位来存储数据的,擅长以列为单位读入数据。
    这类数据库想解决的问题就是传统数据库存在可扩展性上的缺陷,这类数据库可以适应数据量的增加以及数据结构的变化,将数据存储在记录中,能够容纳大量动态列。由于列名和记录键不是固定的,并且由于记录可能有数十亿列,因此可扩展性存储可以看作是二维键值存储。
    主流代表为Cassandra,HBase,Microsoft Azure Cosmos DB,Datastax Enterprise和Accumulo

    6.CAP理论


    NoSQL的基本需求就是支持分布式存储,严格一致性与可用性需要互相取舍
    CAP理论:一个分布式系统不可能同时满足C(一致性)、A(可用性)、P(分区容错性)三个基本需求,并且最多只能满足其中的两项。对于一个分布式系统来说,分区容错是基本需求,否则不能称之为分布式系统,因此需要在C和A之间寻求平衡
    C(Consistency)一致性
    一致性是指更新操作成功并返回客户端完成后,所有节点在同一时间的数据完全一致。与ACID的C完全不同
    A(Availability)可用性
    可用性是指服务一直可用,而且是正常响应时间。
    P(Partition tolerance)分区容错性
    分区容错性是指分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候,仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。

     

     

    以上段落摘录:https://www.jianshu.com/p/fd7b422d5f93


    三、关系型与非关系型数据库的比较

    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,而且不需要经过SQL层的解析,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。Nosql基于键值对,数据之间没有耦合性,所以非常容易水平扩展。


    5.持久存储:Nosql不使用于持久存储,海量数据的持久存储,还是需要关系型数据库


    6.数据一致性:非关系型数据库一般强调的是数据最终一致性,不像关系型数据库一样强调数据的强一致性,从非关系型数据库中读到的有可能还是处于一个中间态的数据,Nosql不提供对事务的处理。

    以上段落摘录:https://www.jianshu.com/p/fd7b422d5f93

     关系型数据库:
    1) 关系数据库的特点是:
    - 数据关系模型基于关系模型,结构化存储,完整性约束。
    - 基于二维表及其之间的联系,需要连接、并、交、差、除等数据操作。
    - 采用结构化的查询语言(SQL)做数据读写。
    - 操作需要数据的一致性,需要事务甚至是强一致性。
    2) 优点:
    - 保持数据的一致性(事务处理)
    - 可以进行join等复杂查询。
    - 通用化,技术成熟。
    3) 缺点:
    - 数据读写必须经过sql解析,大量数据、高并发下读写性能不足。
    - 对数据做读写,或修改数据结构时需要加锁,影响并发操作。
    - 无法适应非结构化存储。
    - 扩展困难。
    - 昂贵、复杂。

    NoSQL数据库:
    1) NoSQL数据库的特点是:
    - 非结构化的存储。
    - 基于多维关系模型。
    - 具有特有的使用场景。
    2) 优点:
    - 高并发,大数据下读写能力较强。
    - 基本支持分布式,易于扩展,可伸缩。
    - 简单,弱结构化存储。
    3) 缺点:
    - join等复杂操作能力较弱。
    - 事务支持较弱。
    - 通用性差。
    - 无完整约束复杂业务场景支持较差。

    以上段落摘录:http://blog.itpub.net/15498/viewspace-2135304/

    1.有了mysql和redis,为啥还用MongoDB

    介绍

    • MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
    • MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。

    特点

    它的特点是高性能、易部署、易使用,存储数据非常方便。主要功能特性有:

    面向集合存储,易存储对象类型的数据。
    模式自由。
    支持动态查询。
    支持完全索引,包含内部对象。
    支持查询。
    支持复制和故障恢复。
    使用高效的二进制数据存储,包括大型对象(如视频等)。
    自动处理碎片,以支持云计算层次的扩展性。
    支持RUBY,PYTHON,JAVA,C ,PHP,C#等多种语言。
    文件存储格式为BSON(一种JSON的扩展)。
    可通过网络访问。
     

    适用场景


    从目前阿里云 MongoDB 云数据库上的用户看,MongoDB 的应用已经渗透到各个领域,比如游戏、物流、电商、内容管理、社交、物联网、视频直播等,以下是几个实际的应用案例。

    • 游戏场景,使用 MongoDB 存储游戏用户信息,用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储,方便查询、更新
    • 物流场景,使用 MongoDB 存储订单信息,订单状态在运送过程中会不断更新,以 MongoDB
    • 内嵌数组的形式来存储,一次查询就能将订单所有的变更读取出来。
    • 社交场景,使用 MongoDB 存储存储用户信息,以及用户发表的朋友圈信息,通过地理位置索引实现附近的人、地点等功能
    • 物联网场景,使用 MongoDB 存储所有接入的智能设备信息,以及设备汇报的日志信息,并对这些信息进行多维度的分析
    • 视频直播,使用 MongoDB 存储用户信息、礼物信息等
    • 如果还在犹豫是否使用MongoDB,可以参考下图,如果上述有1个 Yes,可以考虑 MongoDB,2个及以上的 Yes,选择MongoDB绝不会后悔。 

    不适场景

    • 高度事务性的系统:例如,银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。
    • 传统的商业智能应用:针对特定问题的BI 数据库会产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。
    • 需要SQL 的问题。

    MongoDB与Mysql

    MongoDB与Redis

    以上段落摘录:https://blog.csdn.net/wphero/article/details/107804868


    最后,数据库排名

    网站地址:https://db-engines.com/en/ranking

     


    彩蛋:列举一些常用非关系数据的介绍

    转自:https://www.php.cn/redis/464422.html

     常见的非关系型数据库有:1、mongodb;2、cassandra;3、redis;4、hbase;5、neo4j;其中mongodb是非常著名的NoSQL数据库,它是一个面向文档的开源数据库。

    1、MongoDB

    MongoDB是最著名的NoSQL数据库。它是一个面向文档的开源数据库。MongoDB是一个可伸缩和可访问的数据库。它在c++中。MongoDB同样可以用作文件系统。在MongoDB中,JavaScript可以作为查询语言使用。通过使用sharding MongoDB水平伸缩。它在流行的JavaScript框架中非常有用。

    人们真的很享受分片、高级文本搜索、gridFS和map-reduce功能。惊人的性能和新特性使这个NoSQL数据库在我们的列表中名列第一。

    特点:提供高性能;自动分片;运行在多个服务器上;支持主从复制;数据以JSON样式文档的形式存储;索引文档中的任何字段;由于数据被放置在碎片中,所以它具有自动负载平衡配置;支持正则表达式搜索;在失败的情况下易于管理。

    优点:易于安装MongoDB;MongoDB Inc.为客户提供专业支持;支持临时查询;高速数据库;无模式数据库;横向扩展数据库;性能非常高。

    缺点:不支持连接;数据量大;嵌套文档是有限的;增加不必要的内存使用。

    2、Cassandra

    Cassandra是Facebook为收件箱搜索开发的。Cassandra是一个用于处理大量结构化数据的分布式数据存储系统。通常,这些数据分布在许多普通服务器上。您还可以添加数据存储容量,使您的服务保持在线,您可以轻松地完成这项任务。由于集群中的所有节点都是相同的,因此不需要处理复杂的配置。

    Cassandra是用Java编写的。Cassandra查询语言(CQL)是查询Cassandra数据库的一种类似sql的语言。因此,Cassandra在最佳开源数据库中排名第二。Facebook、Twitter、思科(Cisco)、Rackspace、eBay、Twitter、Netflix等一些最大的公司都在使用Cassandra。

    特点:线性可伸缩;;保持快速响应时间;支持原子性、一致性、隔离性和耐久性(ACID)等属性;使用Apache Hadoop支持MapReduce;分配数据的最大灵活性;高度可伸缩;点对点架构。

    优点:高度可伸缩;无单点故障;Multi-DC复制;与其他基于JVM的应用程序紧密集成;更适合多数据中心部署、冗余、故障转移和灾难恢复。

    缺点:对聚合的有限支持;不可预知的性能;不支持特别查询。

    3、Redis

    Redis是一个键值存储。此外,它是最著名的键值存储。Redis支持一些c++、PHP、Ruby、Python、Perl、Scala等等。Redis是用C语言编写的。此外,它是根据BSD授权的。

    特点:自动故障转移;将其数据库完全保存在内存中;事务;Lua脚本;将数据复制到任意数量的从属服务器;钥匙的寿命有限;LRU驱逐钥匙;支持发布/订阅。

    优点:支持多种数据类型;很容易安装;非常快(每秒执行约11万组,每秒执行约81000次);操作都是原子的;多用途工具(在许多用例中使用)。

    缺点:不支持连接;存储过程所需的Lua知识;数据集必须很好地适应内存。

    4、HBase

    HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。

    HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

    5、neo4j

    Neo4j被称为原生图数据库,因为它有效地实现了属性图模型,一直到存储层。这意味着数据完全按照白板的方式存储,数据库使用指针导航和遍历图。Neo4j有数据库的社区版和企业版。企业版包括Community Edition必须提供的所有功能,以及额外的企业需求,如备份、集群和故障转移功能。

    特点:它支持唯一的约束;Neo4j支持完整的ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)规则;Java API: Cypher API和本机Java API;使用Apache Lucence索引;简单查询语言Neo4j CQL;包含用于执行CQL命令的UI: Neo4j Data Browser。

    优点:容易检索其相邻节点或关系细节,无需连接或索引;易于学习Neo4j CQL查询语言命令;不需要复杂的连接来检索数据;非常容易地表示半结构化数据;大型企业实时应用程序的高可用性;简化的调优。

    缺点:不支持分片。

    展开全文
  • 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...
  • 关系型数据库和非关系型数据库的区别和优缺点 1、关系型数据库,收费:Oracle DB2 MSSQL 等等 免费MYSQL 2、非关系型数据库:​基本全部免费 3、非关系型数据库的实质:非关系型数据库产品是传统关系型数据库的功能...
  • 当前主流的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、...==========================优缺点分析如下=============================================== nosql和关系型数据库比较? 优点...
  • 在MySQL中进行数据备份的方法有两种:1.mysqlhotcopy...命令的使用方法是:mysqlhotcopy-uroot-pdb1db2…dbn如果需要备份全部数据库,可以加上–regexp=”.*”参数。Mysqlhotcopy命令可自动完成数据锁定工作,备份时...
  • le、DB2、SQLServer、Mysql、SQLite都是关系型数据库 优点 易于维护:容易理解,它的逻辑类似常见的表格 使用方便:都使用sql语句,sql语句非常的成熟 复杂查询:支持SQL,可用于一个表以及多个表之间非常复...
  • 然后详细描述了存储过程与 J2EE 和 Web Service 中各种技术的结合使用,这些技术包括 JDBC, IBM DB Bean, WebSphere Adapter for JDBC, DADX, EJB 等,对各种技术的实现方式、使用场景及其优缺点进行了总结和比较。...
  • 在这种场景下,事务的提交会变得相对复杂,因为多个节点(库)的存在,可能存在部分节点提交失败的情况,即事务的ACID特性需要在各个不同的数据库实例中保证。比如更新db1库的A表时,必须同步更新db2库的B表,两个...
  • 主192.168.56.20 和 从都新建数据库db1 db2 db3(如果数据库在用,需要上锁后手动从主备份,然后在从恢复)mysql> create database db1;Query OK, 1 row affected (0.00 sec)mysql> create database db2;Query ...
  • 关系型数据库优缺点及使用场景:5.非关系型数据库优缺点及使用场景: 1.什么是数据库: 视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。 2.数据库的种类...
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  • 进入IT行业快有半辈子了,今天在家...所谓的只学了C#也是有些相对的, 以前学过FoxBase, C, pascal, delphi, VFP, PB, c++, javascript, php, Java, C#等等很多,当然也有mysql, sqlserver, oracle, db2数据库知识. ...
  • DB2 和 oracle 不同

    2009-07-22 15:57:37
    分析db2 和 oracle数据库在企业应用的 优缺点 从而为 各种大型企业的开发人员 更加深入了解 这两大数据提供帮助
  • 关系型数据库与非关系型数据库优缺点 关系型数据库 采用关系模型来组织数据结构的数据库 (二维表) Oracle DB2 SQLServer MySql SqLite(Python标准库支持) 优点 :容易理解,类似我们常见的表格 使用方便,都是...
  • 用于灾难恢复的高级存储备份优缺点 优点: 缺点: 保护级别: 保护级别本来就很高,而且可以通过耦合存储子系统来提高保护级别。 数据丢失的风险: 如果采用双日志记录和用户出口程序,会大大降低数据丢失的...
  • 注意:这里的传统数据库一般是指传统的关系型数据库,比如Oracle、MySQL、SQL Server、DB2等 将传统数据库实时导入到HDFS的...以下分别看下上面两种方式的流程以及优缺点 准实时的发起增量SQL查询的方式 要从传统数...
  • 在MySQL中进行数据备份的方法有两种:1.mysqlhotcopy...命令的使用方法是:mysqlhotcopy-uroot-pdb1db2…dbn如果需要备份全部数据库,可以加上–regexp=”.*”参数。Mysqlhotcopy命令可自动完成数据锁定工作,备份时...
  • db2使用存储load数据

    2019-10-28 23:46:07
    当进行大量数据迁移时,如果只考虑使用数据库的话可以用到load实例,load实例可以快速读取大量数据并插入到目标表中,但是使用也有优缺点 优点:由于load实例是用直接将编译好的页数据放到目标表中,效率非常高。...
  • 8.6 优缺点 242 8.6.1 4GL 243 8.6.2 面向 OLTP 243 8.6.3 可靠的崩溃恢复 243 8.6.4 成本 243 8.6.5 词索引 244 8.6.6 国际化 244 8.6.7 24×7运转 244 8.6.8 无二进制大对象 244 8.6.9 无并行查询 245 8.6.10 无...
  • 可以从几个方面做答:行列存储都有哪些数据库,概念以及优缺点。02核心问题回答1、传统的关系型数据库,如 Oracle、DB2、MySQL、SQL SERVER 等采用行式存储法(Row-based),在基于行式存储的数据库中,数据是按照行...
  • 这三种数据库分别有哪些各自的优势,使其在市场上并存的?请简单说说各种的优缺点,和应用于哪些方面?
  • Oracle SQL 基础要点

    千次阅读 2016-11-08 21:28:25
    1.各种主流数据库优缺点比较 - DB2由IBM开发,功能和性能非常优秀,不过对开发人员的要求比较高。其在SQL扩展上比较保守,对数据类型要求也非常严格,经常被称为“最难用的数据库系统”。 - Oracle吸收了DB2的...
  • Java后台之路(01)-MySql

    2017-06-05 20:29:35
    DBMSDBMS数据库管理系统的简称,我们常见的DBMS由以下几种,并且它们各自的优缺点如下:OracleOracle是一种关系型数据库管理系统。它的特点是:运行稳定、功能齐全、性能优异;主要应用在大型的企业数据库领域。DB2...
  • 第三部分 数据库和缓存(46题) 1. 列举常见的关系型数据库和非关系型都有那些? ...每种存储引擎都有自己的优缺点,不能笼统地说谁比谁好。 InnoDB:MySQL默认存储引擎,支持事务处理,支持外键,

空空如也

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