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  • 关系数据库中的数据单位
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    2021-08-25 18:46:56

    1、概念

    (1)数据库
    数据库是存储没有经过任何加工的原始数据的,通过数据库软件实现。数据库有很多表组成,每张表里面又有很多字段,因此能够通过表的二维来表现三维的关系。如:Oracle、MySQL、DB2等。

    数据库在IT架构中是必须存在的,因为必须要有地方存数据。就拿微信、微博的账号和密码来说,在后台数据库中肯定会有一个user表,字段起码包括用户名和密码,然后所有的用户数据一行一行存在user表上面,我们登陆的时候,填写用户名和密码就会传回到后台中去与user表上面的数据进行匹配,匹配成功了就登陆上,不成功就报错。

    (2)数据库软件
    数据库软件是一个软件,能够创建、编辑、维护、记录数据库文件,支持用户以结构化形式存储数据和访问数据。不是链接数据库的图形化客户端,而是能够提供图形界面来简化数据的创建和管理。数据库软件也称为“数据库管理系统(DBMS)”,充当数据库与其他用户或程序之间的接口,此外还提供各种管理功能,例如:性能监视、调优、备份和恢复。

    (3)数据仓库
    数据仓库是为了满足数据分析需要设计的,存储的是经过ETL过程的数据,能够反映相当长一段时间内的历史数据内容,是不同时间点数据库快照的集合。

    2、相同点

    都是通过数据库软件用来存储数据的。

    3、区别

    (1)存储数据内容
    数据库是存储未经处理加工的原始数据,都是跟业务挂钩的数据。数据仓库存储的是从分散的数据库数据中抽取出来的数据,并且数据需要经过综合处理(大多数的综合处理都是在进入数据仓库之后进行的),综合处理解决不同数据库中源数据重复和不一样的地方,包括像表字段的同名异义、异名同义、单位不统一等等。

    (2)数据量
    数据仓库的数据量要比数据库大的多。

    (3)数据更新
    数据库存储的数据都是随着用户操作会进行实时更新的,而数据仓库的用户在进行分析处理时不进行数据更新操作,但数据会随着时间变化而变化的(增加新的数据库快照)。

    (4)职责
    数据库主要用在生产环境的,只要与业务相关的都会使用到数据库来存储数据,数据仓库是BI下其中一种技术,主要是用于数据挖掘和数据分析、辅助决策。

    (5)数据存储时间
    数据库一般保存60-90天的数据,而数据仓库一般需要保存较长时限,例如:5-10年。

    (6)类型
    数据库是操作型数据库,称为联机事务处理OLTP,针对具体业务在数据库联机的日常操作,通常对少数记录进行查询、修改。数据仓库是分析性型数据库,称为联机分析处理OLAP,一般针对某些主题历史数据进行分析、支持管理决策。

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    “成功的路上并不挤,只是你淘汰了你自己”,你好,我是梦阳辰,未来我陪你一起成长。

    01.数据模型

    模型是现实世界的模拟和抽象。

    数据模型是模型的一种,实现实世界对象特征的一种抽象。

    数据模型应满足三方面要求

    1)便于在计算机中实现。

    2)容易被人理解

    3)能够较真的模拟真实世界

    数据模型是用来描述数据组织数据和对数据进行操作的。

    数据模型的三部分:
    数据结构:描述实体的构成和联系。

    数据操作:对数据库的查询与更新。

    完整性约束:对数据施加规则和限制。

    数据模型的类型:
    1)概念模型
    概念模型是对真实世界中问题域内事物的描述。主要用来描述一个单位的概念化结构。

    数据库的设计阶段,摆脱了计算机系统及DBMS的具体技术问题,可以集中精力去分析数据以及数据之间的联系。

    表示概念模型最常用的就是实体联系图(E-R图),其基本要素是实体属性联系,表示方法为:

    实体:用矩形表示,矩形框内写明实体名。
    属性:用椭圆形表示,用无向边将其与相应的实体连接起来。
    联系:用菱形表示,框内写明联系名,并用无向边与有关实体连接起来,同时在无向边旁标上联系的类型。
    在这里插入图片描述

    2)逻辑模型:
    逻辑模型即数据的逻辑结构,是具体的DBMS所支持的数据模型,它的目标是尽可能详细地描述数据,但不考虑数据在物理上如何实现。它既要面向用户,又要面向系统。

    它包括所有的实体和关系,确定每个实体的属性,定义每个实体的主键,指定实体的外键(其他表的主键)。并根据需要进行范式化处理。

    常用的逻辑模型:
    层次模型
    用树形结构表示数据及关系。

    网状模型
    用网络结构表示数据及关系。

    关系模型
    用二维表结构表示数据及关系。

    3)物理模型:
    物理模型是在逻辑模型的基础上,进行数据库体系结构设计,真正实现数据在数据库中的存放。其目标是指定如何用数据库模式来实现逻辑模型,以及真正的保存数据。

    02.关系模型

    关系模型是由美国IBM公司San Jose研究室的研究员E.F.Codd在1970年提出来的,是目前最常用的数据模型。

    定义:即关系的描述,是用公式来描述数据之间的关系。

    1.表示形式:关系名(属性名1,属性名2…)

    2.主键:加粗

    3.外键:倾斜

    学生表(学号,姓名,性别,专业号,年龄…)
    课程表(课程编号,课程名称,学分…)
    成绩表(学号,课程号,成绩)

    关系模型的专业术语:
    关系:一个关系对应一张二维表。

    元组:关系中的一行为一个元组。

    属性:关系中的一列,包括属性类型,属性名,属性值。

    :属性的取值范围。

    分量:元组中的一个属性值。

    码(key)
    候选码:若关系中的某一属性的值能唯一的标识一个元组。

    主码:也叫主属性或主键,候选码选定一个为主码。

    外码:也叫外键。关系中的一个属性不是该关系的主码,而是另外一个关系的主码。

    常用的关系操作:
    集合操作:
    并,交,差,笛卡儿积,除

    数据查询:
    选择,投影,连接

    数据更新:
    插入,删除,修改

    数据约束:

    1)实体完整性约束:
    主键是否为空。

    2)参照完整性约束:
    外键是否为空

    3)域完整性约束:
    属性值的范围。
    4)用户定义完整性约束
    设置字段的有效性规则。

    03.关系代数

    关系代数是一种抽象的查询语言,通过使用各类运算符来对关系的进行运算,以表达查询。关系代数中的运算符包括4大类:
    1)比较运算
    大于,小于,等于…

    2)逻辑运算
    非,与,或

    3)集合运算
    并,差(-),交,广义笛卡尔乘积

    4)关系运算
    专门的关系运算包括选择(σ)、投影(π)、连接(⋈) 、除(÷)四种运算

    选择,限制条件,筛选。

    投影:把若干列刷选出来。

    连接:笛卡尔积运算再筛选。

    等值连接(equi-join)是从关系R与S的广义笛卡尔积中选取A、B属性值相等的那些元组
    等值连接:
    自然连接(natural-join)是一种特殊的等值连接,要求两个关系具有相同的属性组,在结果中把重复的属性列去掉。

    除运算:
    在这里插入图片描述

    示例:
    在这里插入图片描述
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    “ 认真生活,就能找到生活藏起来的糖果。”

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  • 关系数据库与非关系数据库的区别

    万次阅读 2018-11-01 20:50:59
    当前主流的关系数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。 非关系数据库有 NoSql、Cloudant。 nosql和关系数据库比较? 优点: 1)成本:nosql数据库简单易部署,基本都是开源...

    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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    在网页应用,尤其是SNS应用,一致性却显得不是那么重要,用户A看到的内容和用户B看到的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,关系数据库的...

    “数据库”起源于20世纪60年代后期,1970年IBM的研究员E.F.Codd博士连续发表论文提出关系模型,在之后的几十年中,关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为主流数据库结构的主流模型。

    关系型数据库的瓶颈

    关系型数据库的最大特点就是事务的一致性,但是,在网页应用中,尤其是SNS应用中,一致性却显得不是那么重要,用户A看到的内容和用户B看到的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不是那么重要了。
    相反地,关系型数据库为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差,而像微博、facebook这类SNS的应用,对并发读写能力要求极高,关系型数据库已经无法应付(在读方面,传统上为了克服关系型数据库缺陷,提高性能,都是增加一级memcache来静态化网页,而在SNS中,变化太快,memchache已经无能为力了),因此,必须用新的一种数据存储结构来代替关系数据库。

    关系数据库的另一个特点就是表结构的存储结构,因此其扩展性极差,而在SNS中,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也难以应付,需要新的结构化数据存储。

    于是,非关系型数据库应运而生,NoSQL指 “Not Only SQL”,也被解释为“non-relational”,泛指非关系型的数据库,区别于关系数据库,它们不保证关系数据的ACID特性。

    NoSQL有如下优点:易扩展,NoSQL数据库种类繁多,但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系,这样就非常容易扩展。无形之间也在架构的层面上带来了可扩展的能力。大数据量,高性能,NoSQL数据库都具有非常高的读写性能,尤其在大数据量下,同样表现优秀。

    非关系型数据库的分类

    键值(Key-Value)存储数据库

    键值数据库主要会使用到一个哈希表,这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署、高并发。但是如果数据库管理员(DBA)只对部分值进行查询或更新的时候,Key/value就显得效率低下了。

    典型产品有Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, MemcacheDB、BerkeleyDB。

    列存储数据库

    列存储数据库将数据存在列族(column family)中,一个列族存储经常被一起查询的相关数据。这部分数据通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在,但是他们的特点是指向了多个列。
    在这里插入图片描述
    对于大多数的分析场景中,实际关注的数据很多时候都只有那么一列或者少数几列的数据。所以在列存储数据库的设计中,大部分的分析查询都只需要读取某一个(或者几个)表的几列,而不需要像传统以行为导向的数据库那样需要扫描整个表的数据。
    在这里插入图片描述

    • 列存储数据库在增加数据时IO不连续,需要在每个列后面追加数据,写入性能不佳,绝大多数是读取操作。
    • 数据是批量导入的,导入后不修改。
    • 每个表有很多列,分析操作经常只涉及小部分列。

    典型产品有Cassandra, HBase, Riak。

    什么情况下用column-oriented存储:

    1. 在较少的列上aggregate跨多行:列式存储只读全部数据集的一个子集,而不用扫描全部table;
    2. 当需要一次在一个列上insert/update多行new values。
    3. Storage efficiency:压缩效率远高于行式存储。由于列数据是uniform type,可以利用similarity of adjacent data进行压缩。(但是这种adjacent compression,相应地造成了random access的困难性,需要额外的机制来保证对压缩数据的访问。)

    什么情况下用row-oriented存储:

    1. 当需要一次操作单行的多列,尤其当单行size较小时,可以retrieved with a single disk seek;
    2. 当insert一整行时。

    文档型数据库

    文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的,可以看作是键值数据库的升级版,一般用于存储半结构化的数据。在文档数据库中文档是处理信息的基本单位,一般采用XML、YAML 、JSON作为存储协议。由于文档数据库中的文档也需要一个唯一的key来标识文档(当然key可以是JSON、XML结构),文档的内容可以看做value,因此一般把文档数据库也归到Key-Value Store Database中,当然所有的XML数据库其实也可以归成文档数据库。

    文档数据库很适合CMS、知识库、OA系统,用于存储新闻稿件、电子邮件、书籍、Web页面、多媒体文件等半结构化的数据。

    典型产品有CouchDB, MongoDb.,国内也有文档型数据库SequoiaDB,已经开源。

    图形(Graph)数据库

    图形结构的数据库是使用灵活的图形模型,并且能够扩展到多个服务器上。它将数据以图的方式存储,实体会被作为顶点,而实体之间的关系则会被作为边。主要存储关于图形、网络的信息,例如社会关系、路线图、交通链接等。

    典型产品有Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph。
    在这里插入图片描述

    常用的非关系型数据库软件

    1. MongoDB(Document-oriented)
      在这里插入图片描述
      MongoDB是一个面向文档的开源NoSQL数据库,使用JSON之类的文档来存储任何数据,它是用c++写的。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。

    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 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(Column-oriented)
    在这里插入图片描述
    Cassandra是Facebook为收件箱搜索开发的,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,还可以添加数据存储容量。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(Key-Value)
    在这里插入图片描述
    Redis是高性能的Key-Value型数据库,用C语言编写的。Redis的数据都是缓存在内存中。区别是Redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件。

    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(Column-oriented)
    在这里插入图片描述
    HBase是谷歌为BigTable数据库设计的分布式非关系数据库,主要目标之一是托管数十亿行X数百万列。可以随时添加服务器来增加容量,多个主节点将确保数据的高可用性。HBase是用Java 8编写的,它是在Apache下授权的。Hbase还简单地利用Java API进行客户访问。

    特点:支持自动故障;线性可伸缩;提供了数据复制;与Hadoop集成,作为源和目标。

    优点:为较大的表提供快速查找;提供对来自数十亿条记录的单行的低延迟访问;简单的Java API为客户端;自动分片;License-free;处理HDFS文件存储之上的大型数据集;灵活的模式设计;高速。

    缺点:不支持事务;没有权限或内置身份验证;仅按键索引和排序;单点故障(当只使用一个HMaster时);不支持SQL结构;集群上的内存问题。
    5. neo4j(Graph)
    在这里插入图片描述
    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。

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  • 关系数据库,是指采用了关系模型来组织数据数据库,其以行和列的形式存储数据,以便于用户理解,关系数据库这一系列的行和列被称为表,一组表组成了数据库。用户通过查询来检索数据库中数据,而查询是一个...
  • 1. 存储方式 传统的关系数据库采用表格的...关系数据库按照结构化的方法存储数据, 每个数据表都必须对各个字段定义好(也就是先定义好表的结构),再根据表的结构存入数据,这样做的好处就是由于数据的形式和...
  • 关系数据库和非关系数据

    千次阅读 多人点赞 2019-06-10 15:01:48
    关系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 当今十大主流的关系数据库 Oracle,Microsoft SQL Server,MySQL,PostgreSQL,DB2, Microsoft Access, SQLite,Teradata,...
  • 关系数据库:指采用了关系模型来组织数据数据库关系模型指的就是二维表格模型,而一个关系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。 关系模型常用的概念: 关系:一张二维表,每个关系都...
  • 目录: 1.什么是数据库 2.数据库的种类 3.数据库的存储方式 4.关系数据库的优缺点及使用场景 ...数据库根据其数据的存储方式可以分为关系数据库和非关系数据库。常见的关系数据库有Oracle、D...
  • 数据库,简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件数据进行新增、查询、更新、删除等操作 所谓“数据库”是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用...
  • 当前主流的关系数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。 非关系数据库有 NoSql、Cloudant。   ==========================优缺点分析如下================================...
  • 关系数据库与非关系数据库

    万次阅读 多人点赞 2018-04-18 15:45:07
    当前主流的关系数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、... 性能NoSQL是基于键值对的,可以想象成表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...
  • 数据存储知识(1)--关系数据库

    千次阅读 2016-05-21 09:31:40
    本文转载自:http://www.cnblogs.com/chay1227/archive/2013/03/17/2964020.html关系数据库关系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。关系数据库的优势:1.保持数据的一致性(事务处理)2....
  • 关系数据库 入门简介

    千次阅读 2019-07-01 16:18:09
    关系数据库也叫Nosql数据库,全称是not noly sql非关系型...使用这种方式,用户可以根据需要去添加自己需要的字段,这样,为了获取用户的不同信息,不需要像关系数据库中,要对多表进行关联查询。仅需要根据i...
  • 用户通过查询来检索数据库中数据,而查询是一个用于限定数据库中某些区域的执行代码。关系模型可以简单理解为二维表格模型,而一个关系数据库就是由二维表及其之间的关系组成的一个数据组织。 常见的关系型...
  • 关系模型指的就是二维表格模型,关系数据库最典型的数据结构就是表,是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。 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...
  • 数据库系统的数据模型:层次、网状、关系模型
  • 大数据时代的医学公共数据库数据挖掘技术简介

    千次阅读 多人点赞 2020-10-15 17:00:00
    来源:临床模型预测本文约9500字,建议阅读10+分钟本文我们将介绍几种数据库数据挖掘技术,帮助临床研究人员更好地理解和应用数据库技术。数据挖掘技术可以从大量数据中寻找潜在有价值的信息...
  • 关系数据库 一单项选择题 试题1 关系模型,一个码() 以上都不是 可以由多个任意属性组成 由一个或多个属性组成,其值能够唯一标识关系一个元组 至多由一个属性组成 [参考答案] 由一个或多个属性组成,其...
  • 关系数据库选型

    千次阅读 2018-07-03 23:15:44
    选择一款合适的SQL数据库是一项艰巨的任务,因为可选的产品很多。这既有好的一面也有不利的一面,选项增加意味着做出错误选择的概率也在增加。为此,需独具慧眼,谨慎而全面地对比每家厂商技术的优缺点,通过衡量...
  • 关系数据库设计理论

    千次阅读 2018-07-11 18:32:27
    关系数据库设计理论 设计一个好的关系数据库系统,关键是要设计一个好的数据库模式(数据库逻辑设计问题) 数据库逻辑设计主要解决的问题 关系数据库应该组织成几个关系模式 关系模式包括哪些属性 ...
  • 数据库通常分为层次式数据库、网络式数据库关系数据库三种。而不同的数据库是按不同的数据结构来联系和组织的。  1.数据结构模型  (1)数据结构  所谓数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系。...
  • 数据库结构和空间管理 一个ORACLE数据库数据的集合,被处理成一个单位。一个ORACLE数据库有一个物理结构和一个逻辑结构。物理数据库结构physical database structure是由构成数据库的操作系统文件所决定。每一个...
  • 关系型和非关系数据库的区别

    千次阅读 2018-11-19 16:57:56
    当前主流的关系数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。 非关系数据库有 NoSql、Cloudant。 nosql和关系数据库比较? 优点: 1)成本:nosql数据库简单易部...
  • 最近业务上想将数据库国产化,同时解决基础业务数据快速增长,基本单库单表无法支撑的问题,所以针对阿里开源的OceanBase进行了调研。 发现OceanBase内实现的核心技术如下(可能有遗漏,欢迎各位补充) 用Multi-...

空空如也

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关系数据库中的数据单位