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  • mysql 的 partition与key的关系限制

    千次阅读 2009-06-04 17:49:00
     还有一点需要注意,如果表结构中没有任何unique key, 则在任何列上均可创建分区,此时是没有什么限制的。    更详细内容,参见Mysql 的手册:...

        Mysql从5.1开始推出了Partition的功能,的确是非常好的特性,能够帮助解决非常多的问题。在创建partition的过程中,有一个必须注意的地方:参与partition的所有列都必须出现在所有的unique索引中。

        比如一个表有两个索引 unique index1(col1,col2), unique index2(col1), 创建partition时 by range(col1), 创建成功;但是by range(col2), 则创建失败。因为两个索引均含有col1, 但只有一个索引含有列col2.

       表的primary key也是unique key的一种,也需要满足上面所说的约束。

       还有一点需要注意,如果表结构中没有任何unique key, 则在任何列上均可创建分区,此时是没有什么限制的。

     

       更详细内容,参见Mysql 的手册:http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/en/partitioning-limitations-partitioning-keys-unique-keys.html

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  • 限制性定语从句:定语从句和关系关系非常紧密,删掉定语从句后,整个句子意思会改变。 非限制性定语从句:定语从句和关系关系不是很紧密,删掉定语从句后,整个句子意思不会改变,定语从句只起到补充说明意义; ...

    限制性定语从句:定语从句和关系词关系非常紧密,删掉定语从句后,整个句子意思会改变。

    非限制性定语从句:定语从句和关系词关系不是很紧密,删掉定语从句后,整个句子意思不会改变,定语从句只起到补充说明意义;

     

    非限制性定语从句:先行词后面有一个逗号;

    限制性定语从句:

    1.先行词是前面的整句话;

    2.which引导非限制性定语从句只能放在后面,as只能放在句子前面;

     

    只用which不用that

    1.非限制定语从句中,即逗号之后。

     

    2.介词后面

    We depend on the land,from which we can get our food.

     

    只用that不用which

    1.先行词是不定代词,包括all,anything,nothing,the one,much,little

    Have you taken down everything that Mr.Lee has said?

     

    2.先行词出现the only,the very

    This is the only way that we can think out.

     

    3.先行词出现序数词和形容词最高级

    This is the best film that I have ever seen.

     

    4.先行词中即有人又有物

    They are talking about the school and the teachers that they visited yesterday.

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  • 关系关系型数据库的区别

    千次阅读 2018-11-19 16:57:56
    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...

    转载自:https://blog.csdn.net/longxingzhiwen/article/details/53896702

    当前主流的关系型数据库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。

     

     

    非关系型数据库的优势:1. 性能NOSQL是基于键值对的,可以想象成表中的主键和值的对应关系,而且不需要经过SQL层的解析,所以性能非常高。2. 可扩展性同样也是因为基于键值对,数据之间没有耦合性,所以非常容易水平扩展。

    关系型数据库的优势:1. 复杂查询可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。2. 事务支持使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。对于这两类数据库,对方的优势就是自己的弱势,反之亦然。

     

     

     

     

     

    关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来。

     

    关系型数据库的优势:

    1. 保持数据的一致性(事务处理)

    2.由于以标准化为前提,数据更新的开销很小(相同的字段基本上都只有一处)

    3. 可以进行Join等复杂查询

    其中能够保持数据的一致性是关系型数据库的最大优势。

     

    关系型数据库的不足:

    不擅长的处理

    1. 大量数据的写入处理

    2. 为有数据更新的表做索引或表结构(schema)变更

    3. 字段不固定时应用

    4. 对简单查询需要快速返回结果的处理

    --大量数据的写入处理

    读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负,大部分网站已使用主从复制技术实现读写分离,以提高读写性能和读库的可扩展性。

    所以在进行大量数据操作时,会使用数据库主从模式。数据的写入由主数据库负责,数据的读入由从数据库负责,可以比较简单地通过增加从数据库来实现规模化,但是数据的写入却完全没有简单的方法来解决规模化问题。

    第一,要想将数据的写入规模化,可以考虑把主数据库从一台增加到两台,作为互相关联复制的二元主数据库使用,确实这样可以把每台主数据库的负荷减少一半,但是更新处理会发生冲突,可能会造成数据的不一致,为了避免这样的问题,需要把对每个表的请求分别分配给合适的主数据库来处理。

    第二,可以考虑把数据库分割开来,分别放在不同的数据库服务器上,比如将不同的表放在不同的数据库服务器上,数据库分割可以减少每台数据库服务器上的数据量,以便减少硬盘IO的输入、输出处理,实现内存上的高速处理。但是由于分别存储字不同服务器上的表之间无法进行Join处理,数据库分割的时候就需要预先考虑这些问题,数据库分割之后,如果一定要进行Join处理,就必须要在程序中进行关联,这是非常困难的。

    --为有数据更新的表做索引或表结构变更

    在使用关系型数据库时,为了加快查询速度需要创建索引,为了增加必要的字段就一定要改变表结构,为了进行这些处理,需要对表进行共享锁定,这期间数据变更、更新、插入、删除等都是无法进行的。如果需要进行一些耗时操作,例如为数据量比较大的表创建索引或是变更其表结构,就需要特别注意,长时间内数据可能无法进行更新。

    --字段不固定时的应用

    如果字段不固定,利用关系型数据库也是比较困难的,有人会说,需要的时候加个字段就可以了,这样的方法也不是不可以,但在实际运用中每次都进行反复的表结构变更是非常痛苦的。你也可以预先设定大量的预备字段,但这样的话,时间一长很容易弄不清除字段和数据的对应状态,即哪个字段保存有哪些数据。

    --对简单查询需要快速返回结果的处理  (这里的“简单”指的是没有复杂的查询条件)

    这一点称不上是缺点,但不管怎样,关系型数据库并不擅长对简单的查询快速返回结果,因为关系型数据库是使用专门的sql语言进行数据读取的,它需要对sql与越南进行解析,同时还有对表的锁定和解锁等这样的额外开销,这里并不是说关系型数据库的速度太慢,而只是想告诉大家若希望对简单查询进行高速处理,则没有必要非使用关系型数据库不可。

    ---------------------------

    NoSQL数据库

    关系型数据库应用广泛,能进行事务处理和表连接等复杂查询。相对地,NoSQL数据库只应用在特定领域,基本上不进行复杂的处理,但它恰恰弥补了之前所列举的关系型数据库的不足之处。

    优点:

     易于数据的分散

    各个数据之间存在关联是关系型数据库得名的主要原因,为了进行join处理,关系型数据库不得不把数据存储在同一个服务器内,这不利于数据的分散,这也是关系型数据库并不擅长大数据量的写入处理的原因。相反NoSQL数据库原本就不支持Join处理,各个数据都是独立设计的,很容易把数据分散在多个服务器上,故减少了每个服务器上的数据量,即使要处理大量数据的写入,也变得更加容易,数据的读入操作当然也同样容易。

     

    典型的NoSQL数据库

    临时性键值存储(memcached、Redis)、永久性键值存储(ROMA、Redis)、面向文档的数据库(MongoDB、CouchDB)、面向列的数据库(Cassandra、HBase)

    一、 键值存储

    它的数据是以键值的形式存储的,虽然它的速度非常快,但基本上只能通过键的完全一致查询获取数据,根据数据的保存方式可以分为临时性、永久性和两者兼具 三种。

    (1)临时性

          所谓临时性就是数据有可能丢失,memcached把所有数据都保存在内存中,这样保存和读取的速度非常快,但是当memcached停止时,数据就不存在了。由于数据保存在内存中,所以无法操作超出内存容量的数据,旧数据会丢失。总结来说:

          。在内存中保存数据

          。可以进行非常快速的保存和读取处理

          。数据有可能丢失

     (2)永久性

           所谓永久性就是数据不会丢失,这里的键值存储是把数据保存在硬盘上,与临时性比起来,由于必然要发生对硬盘的IO操作,所以性能上还是有差距的,但数据不会丢失是它最大的优势。总结来说:

           。在硬盘上保存数据

           。可以进行非常快速的保存和读取处理(但无法与memcached相比)

           。数据不会丢失

    (3) 两者兼备

           Redis属于这种类型。Redis有些特殊,临时性和永久性兼具。Redis首先把数据保存在内存中,在满足特定条件(默认是 15分钟一次以上,5分钟内10个以上,1分钟内10000个以上的键发生变更)的时候将数据写入到硬盘中,这样既确保了内存中数据的处理速度,又可以通过写入硬盘来保证数据的永久性,这种类型的数据库特别适合处理数组类型的数据。总结来说:

           。同时在内存和硬盘上保存数据

           。可以进行非常快速的保存和读取处理

           。保存在硬盘上的数据不会消失(可以恢复)

           。适合于处理数组类型的数据

         

    二、面向文档的数据库

       MongoDB、CouchDB属于这种类型,它们属于NoSQL数据库,但与键值存储相异。

       (1)不定义表结构

         即使不定义表结构,也可以像定义了表结构一样使用,还省去了变更表结构的麻烦。

       (2)可以使用复杂的查询条件 

         跟键值存储不同的是,面向文档的数据库可以通过复杂的查询条件来获取数据,虽然不具备事务处理和Join这些关系型数据库所具有的处理能力,但初次以外的其他处理基本上都能实现。

    三、 面向列的数据库

       Cassandra、HBae、HyperTable属于这种类型,由于近年来数据量出现爆发性增长,这种类型的NoSQL数据库尤其引入注目。

       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。

    面向列的数据库具有搞扩展性,即使数据增加也不会降低相应的处理速度(特别是写入速度),所以它主要应用于需要处理大量数据的情况。另外,把它作为批处理程序的存储器来对大量数据进行更新也是非常有用的。但由于面向列的数据库跟现行数据库存储的思维方式有很大不同,故应用起来十分困难。

     

    总结:关系型数据库与NoSQL数据库并非对立而是互补的关系,即通常情况下使用关系型数据库,在适合使用NoSQL的时候使用NoSQL数据库,让NoSQL数据库对关系型数据库的不足进行弥补。

     

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  • SQLite性能和限制

    万次阅读 2012-03-20 14:04:41
    性能和限制 SQLite是一个很快的数据库,但"快"这个词本身是一个主观的模糊不清的词。坦白地讲,对于有些事情,SQLite比其他数据库做得快,也有些事情比不上其他数据库。利用SQLite提供的配置参数,SQLite是足够...
    
    

    性能和限制

    SQLite是一个很快的数据库,但"快"这个词本身是一个主观的和模糊不清的词。坦白地讲,对于有些事情,SQLite比其他数据库做得快,也有些事情比不上其他数据库。利用SQLite提供的配置参数,SQLite是足够快速和高效的。与大多数数据库一样,SQLite使用B-tree做索引,使用B+-tree处理表。因此,在对单表进行查询时,平均而言,SQLite与其他数据库一样快(至少不慢于)。简单的SELECT、INSERT和UPDATE语句是相当快速的--几乎与内存(如果是内存数据库)或者磁盘同速。SQLite通常要快于其他数据库,因为它在处理一个事务开始,或者一个查询计划的产生方面开销较小,并且没有调用服务器的网络或认证以及权限协商的开销。它的简单性使它更快。

    但是随着查询变大变复杂,查询时间使得网络调用或者事务处理开销相形见绌,SQLite将会与其他数据库一样。这时一些大型的设计复杂的数据库开始发挥作用了。虽然SQLite也能处理复杂的查询,但是它没有精密的优化器或者查询计划器。SQLite知道如何使用索引,但是它没有保存详细的表统计信息。假如执行17路join,SQLite也会连接表并给您结果,并不像您在Oracle或者PostgreSQL中期望的那样,SQLite没有通过计算各种替代查询计划并选择最快的候选计划来尝试判断优化路径。因此,假如您在大型数据集合上运行复杂的查询,SQLite与那些有复杂设计的查询计划器的数据库运行一样快的机会是非常小的。

    一些情况下,SQLite可能不如大型数据库快,但大多数的这些情况是预期的。SQLite是为中小规模的应用程序设计的一个嵌入式的数据库,这些限制是设计目的预见到的。许多新用户错误地认为使用SQLite可以代替大型关系数据库。事实是有时可以这样做,有时不行,这完全取决于您准备用SQLite来做什么。

    一般情况下,SQLite的局限性主要有以下两方面:

    并发。SQLite的锁机制是粗粒度的,它允许多个读,但是一次只允许一个写。写锁会在写期间排他地锁定数据库,其他人在此期间不能访问数据库。SQLite已经采取措施以最小化排它锁所占用的时间。通常来讲,SQLite中的锁只保持几毫秒。但是按照一般经验,如果您的应用程序有很高的写并发(许多连接竞争向同一数据库写),并且是时间关键型,您可能需要其他数据库。需要实际测试您的应用程序才能知道能获得怎样的性能。作者曾见过一个简单的网络应用程序中,SQLite用100个并发连接每秒处理500多个事务。您的事务所修改的记录数以及查询所涉及的复杂性可能有所不同。什么样的并发性是可接受的,这取决于具体的应用程序,只能通过直接测试来判断。总之,对任何数据库都是真理:直到您做了实际测试才能知道应用程序能获得怎样的性能。

    网络。虽然SQLite数据库可以通过网络文件系统共享,但是与这种文件系统相关的潜在延时会导致性能受损。更糟的是,网络文件系统实现中的一些缺陷也使得打开和修改远程文件--SQLite或其他--很容易出错。如果文件系统的锁实现不当,可能允许两个客户端同时修改同一个数据库文件,这样必然会导致数据库出错。实际上,并不是因为SQLite的实现导致SQLite不能在网络文件系统上工作。相反,SQLite在底层文件系统和有线协议下工作,但是这些技术有时并不完善。例如,许多NFS使用有缺陷的fcntl(),这意味着锁可能并不像设想的那样工作。一些较新版本的NFS,如Solaris NFSV4就可以工作正常,SQLite需要的锁机制也是相当可靠的。然而,SQLite开发者既没有时间,也没有资源去验证任何给定的网络文件系统在所有的情况下都可以无缺陷工作。

    再次申明,绝大部分限制是有意设计的--它们是SQLite设计的结果。例如,支持高度的写并发会带来很大的复杂性,这将使SQLite的简单性无法保持。同样,作为嵌入式数据库,SQLite是有意不支持网络的。这一点并不奇怪。总之,SQLite不能做的都是它所能做的直接结果。它开始的设计就是一款模块化、简单、紧凑的以及易于使用的嵌入式关系数据库,它的基础代码都在使用它的程序员的掌握范围内。从多方面看,它能完成许多其他数据库不能做的事情,例如,运行在电力消耗实际上是一项制约因素的嵌入式环境中。

    尽管SQLite的实现已经相当好了,但仍有部分特性未能实现,这些特性有:

    完整的触发器支持。SQLite支持几乎所有的标准触发器功能,包括递归触发器和INSTEAD OF触发器。但是对于所有的触发器类型,当受触发器查询影响的每一行做评估时,SQLite需要FOR EACH ROW行为。ANSI SQL92也说明了当前不支持FOR EACH STATEMENT。

    完整的修改表结构支持。目前只支持RENAME TABLE和ADD COLUMN类型的ALTER TABLE命令。其他类型的ALTER TABLE操作,例如DROP COLUMN、ALTER COLUMN以及ADD CONSTRAINT还未实现。

    右外连接与全外连接。左外连接(LEFT OUT JOIN)已经支持,但是右外连接(RIGHT OUTER JOIN)和全外连接(FULL OUTER JOIN)还未实现。所有的右外连接在语义上都有相同的左外连接,相反也成立。通过简单逆向表的顺序和修改连接限制,左外连接可以作为右外连接的实现。全外连接可以通过组合左外连接和UNION以及在WHERE子句中进行恰当的NULL过滤实现。

    可更新的视图。SQLite的视图使只读的,您不能在视图上执行DELETE、INSERT或者UPDATE语句。但是您可以创建一个启动对视图进行DELETE、INSERT或者UPDATE的触发器,在触发器内完成您需要执行的操作。

    窗口功能。ANSI SQL99的新功能之一就是窗口功能。该功能提供结果集的后处理分析,例如排序、平均移动以及超前和滞后计算等。SQLite目前支持ANSI SQL92的一部分,因此,它不支持像RANK()、ROW_NUMBER()等。

    授权和撤销。由于SQLite能读写普通的磁盘文件,因此,唯一可以应用的访问权限就是所在操作系统的普通文件的访问权限。授权(GRANT)和撤销(REVOKE)命令一般是在高端系统中使用的,这些系统中有多个用户,不同用户对数据库中的数据有不同的访问级别。SQLite模型中,应用程序是主用户,能够访问整个数据库。这种模型中的访问明确定义为应用程序级--具体地说,就是应用程序可以访问数据库文件。

    除了这里列出的,SQLite Wiki上有个专门的页面列出SQLite不支持的SQL。网址是www.sqlite.org/cvstrac/wiki?p=UnsupportedSql

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