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  • 数据库数据库区别

    千次阅读 2020-09-27 14:50:05
    存储不同于传统的关系数据库,其数据在表中是按存储的,方式所带来的重要好处之一就是,由于查询中的选择规则是通过来定义的,因此整个数据库是自动索引化的。按存储每个字段的数据聚集存储,在查询只...

    转载自:https://blog.csdn.net/nieson2012/article/details/79551337

    列存储不同于传统的关系型数据库,其数据在表中是按行存储的,列方式所带来的重要好处之一就是,由于查询中的选择规则是通过列来定义的,因此整个数据库是自动索引化的。按列存储每个字段的数据聚集存储,在查询只需要少数几个字段的时候,能大大减少读取的数据量,一个字段的数据聚集存储,那就更容易为这种聚集存储设计更好的压缩/解压算法。

    传统的行存储和列存储的区别

    1、数据是按行存储的
    2、没有索引的查询使用大量I/O
    3、建立索引和物化视图需要花费大量时间和资源
    4、面对查询的需求,数据库必须被大量膨胀才能满足性能需求

    1、数据按列存储–每一列单独存放
    2、数据即是索引
    3、只访问查询涉及的列–大量降低系统IO
    4、每一列由一个线索来处理–查询的并发处理
    5、数据类型一致,数据特征相似–高效压缩

    列式数据库

    什么是列式数据库?可能大家也才到了,既然有列式数据库,那么肯定就有行式的喽!确实是这样的。也许大多数人并不了解数据库储存模型(storage model)和数据库的数据模型(data model),不过对上层是使用者也没多大关系。不过我们现在讲的列式和行式就是指数据库的storage model,而他们支持同样的data schema,即对data model感知不到storage model的实现区别。
    一个数据库的data model约定可以进行上层数据操作,而storage model决定这些操作的性能。比如,No Sql数据库使用的是data model是key-value,而储存模型有map结构实现,也可以由tree结构实现。而对于sql数据库,其数据模型是一张二维表,而至于怎么存储这张二维表,很容易就可以想到可以按行存储和按列储存。按行存储就是我们现在常见操作型数据库,而是最大众的数据库,比如MySql、Oracle、……等等你所知道大部分数据库。而按列储存的数据库现在也是很有名,比如Hive、Vertica、Druid、Infobright等。
    为什么要行式数据库又要列式数据库?

    先让让我们想象关于二维表我们有哪些操作?—— select、update、delete和insert。这些操作都会需要找到相应的位置,所以这些操作的基础都是search。
    而基本的算法都是即从时间考虑也是从空间考虑的。我们开始具体举个例子。

    在数据库储存作为实际的一堆储存在磁盘上的文件,在设计不得不考虑磁盘的特性。一般的磁盘特性,其实所有的储存都有一个特性就是对于locality良好的存取性能是随机存取的好几倍。我们现在把一块想像成一组固定大小的块,如图: disk logic model 而文件的内容实际会被分开按照磁盘逻辑块来储存,数据库主要任务就是怎么组织这些逻辑块来取得更好的读取性能和便捷性。

    在不考虑索引的情况下,所有的磁盘读取都是顺序读取,这意味了要查找一个东西,都需要扫描全表或者部分表。很直观的道理,读取的性能就是取决于扫描的范围。范围越大,速度当然越慢。
    我们先假设我们有一堆如下的数据:
    RowId EmpId Lastname Firstname Salary
    001 10 Smith Joe 40000
    002 12 Jones Mary 50000
    003 11 Johnson Cathy 44000
    004 22 Jones Bob 55000
    行式储存模型

    好现在我们开始让磁盘里塞,假设我们的磁盘块只能容下5个字段(抽象的,假设我们的这些字段的大小都一样),因为我们是按找行优先的,所以结果就如下:
    这里写图片描述

    于是当我们要找Jones的所有信息的工资时候,我们会依次从第一块磁盘块直到扫描到最后(为什么要扫到最后,因为是在找全部叫Jones的信息,所以不扫都最后都不能确定是否会遗漏)。一共需要扫4块,然后取出其第二块和第四块信息,找出其工资的信息。

    其实基于行式储存,对于where语句处理都需要处理全表。对于磁盘的不停seek,速度就可想而知。当然一般数据库为了应对这种全数据扫描,找到了建立索引的方法。而索引就是对某个或者某些字段的组合的信息,即取出数据的部分信息,以减少每次扫描从全表到部分信息的扫描的过渡。

    这种查询方式很适合于一次取出一个行数据,而对于日常应用系统来说这种方式是非常合适的,因为我们设计应用的时候都是针对一个事务,而我们会把一个事务所有属性存储成一行,使用的时候也是有很大的概率涉及到整行的信息,很利于做缓存。还比如我们经常使用的那些经典sql 语句:

    select * from user where id = 1001;
    select id, user_name, email, address, gender, ... from user where id = 1001;
    
    1
    2
    

    !!还敢不敢列出些更多的字段!!
    列式储存模型

    而列储存就是下图这种按列优先储存。为了方便我们每块只储存了一个一列,没有存满。
    这里写图片描述
    这下我们再考虑上面的查找所有Jones的工资,这下我们只扫描第三个磁盘块,找出Jones都再那些行,然后根据查出来的行号,直接去第五块磁盘(这块对应的式salary列)找出第二、四行的数据,然后输出。一共2次seek。大大小于row-oriented的4次。

    这种查询方式的前提就是你就需要这列数据就行了,其前提假设就是查询基本不会使用这个行的其他列数据。显然这种假设对于日常操作系统的围绕着一个主题进行的活动是不合适旳。但是却在分析型数据大显身手。

    列式的另一大优势是压缩。因为列的天然凝聚性(比如上面的两个Jones就可以压缩成一个)大大强与行,所以列式储存可以有很高的压缩比,这个进一步使使用的磁盘的数量减少,因为使用的磁盘块少,进一步减少了需要扫描的次数。这方面很利于加快查找速度,但是因为解压缩也是耗时耗内存的过程,所以压缩的控制也是需要一个定平衡点。
    优劣总结

    从上面的例子可以明显看出列式数据库在分析需求(获取特点——每次查询几个维度,通常是)时候,不仅搜索时间效率占优势,其空间效率也是很明显的。特别是针对动辄按T计算的数据量来说,在分布式环境中能进行压缩处理能节省宝贵的内部带宽,从而提高整个计算任务性能。

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  • 数据库基本关系基本表)

    千次阅读 2019-02-24 22:19:06
    数据库中有三种关系,分别是:基本关系(又称基本表或基表),查询表,视图表 基本表是实际存在的表,查询表是查询结果对应的表,视图表是由基本表和其他视图表导出的表,是虚表,不对应实际存储的数据。 下面我们来...

    数据库中有三种关系,分别是:基本关系(又称基本表或基表),查询表,视图表

    基本表是实际存在的表,查询表是查询结果对应的表,视图表是由基本表和其他视图表导出的表,是虚表,不对应实际存储的数据。

    下面我们来讲一下基本表所具有的6条性质:

    • 列是同质的,即每一列中的分量都是同一类型的数据,来自同一个域
    • 不同的列可以来自同一个域,每一列又称之为属性,不同的属性要有不同的属性名
    • 列的顺序无关紧要
    • 行的顺序也无关紧要
    • 任意两个元组的候选码不能取相同的值
    • 分量必须要取原子值,即一个表中的某一项不能再拆成好几项
    展开全文
  • 关系数据库和非关系数据库的区别

    千次阅读 多人点赞 2019-08-14 18:19:00
    关系数据库 关系数据库关系模型中的常用概念 优点 不足 非关系数据库关系数据库: 非关系数据库结构 优点 不足 分类 CAP 理论 关系型与非关系数据库的比较 最近的数据库排名 关系型...

    目录

    关系型数据库

    关系型数据库:

    关系模型中的常用概念

    优点

    不足

    非关系型数据库

    非关系型数据库:

    非关系型数据库结构

    优点

    不足

    分类

    CAP 理论

    关系型与非关系型数据库的比较

    最近的数据库排名


    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。

    关系模型中的常用概念

    • 关系:一张二维表,每个关系都具有一个关系名,也就是表名

    • 元组:二维表中的一行,在数据库中被称为记录

    • 属性:二维表中的一列,在数据库中被称为字段
    • 域:属性的取值范围,也就是数据库中某一列的取值限制
    • 关键字:一组可以唯一标识元组的属性,数据库中常称为主键,由一个或多个列组成
    • 关系模式:指对关系的描述。其格式为:关系名 (属性 1,属性 2, ... ... ,属性 N),在数据库中成为表结构

    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

    不足

    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 serverapp 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。

    当今十大主流的关系型数据库:

    OracleMicrosoft SQL ServerMySQLPostgreSQLDB2Microsoft Access, SQLiteTeradataMariaDB(MySQL 的一个分支),SAP

    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。

    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。

    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

    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,关系型数据库显得更为合适。
    • 不适合持久存储海量数据。

    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:

    1. 面向高性能并发读写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, MemcachedMicrosoft Azure Cosmos DB 和 Hazelcast

    2. 面向海量数据访问面向文档数据库:

    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JSONJSON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 MongoDBAmazon DynamoDBCouchbaseMicrosoft Azure Cosmos DB 和 CouchDB

    3. 面向搜索数据内容搜索引擎

    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 ElasticsearchSplunkSolrMarkLogic 和 Sphinx

    4. 面向可扩展性分布式数据库:

    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,关系型数据库也被认为是面向行的数据库。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 CassandraHBaseMicrosoft Azure Cosmos DBDatastax Enterprise 和 Accumulo

    CAP 理论

    • 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。

    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,分区容错性是基本需求,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。

    关系型与非关系型数据库的比较

    1. 成本:Nosql数据库(非关系型数据库)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不适用于持久存储,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。
    7. 事务处理:Nosql不提供对事务的处理

    最近的数据库排名

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

     

    可以发现现在主流的还是关系型数据库,非关系型数据库中 Redis 和 MongoDB 最受欢迎。

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  • 数据库-关系数据库基本概念

    千次阅读 2019-04-10 21:01:06
    1.关系数据库及形式化定义 I、关系 关系模型的数据结构非常简单,只包含单一的数据结构--关系(表)。在用户看来关系就是一张扁平的二维表。 关系模型的数据结构虽然简单但是能够表达丰富的语义,描述出现实...

    1.关系数据库及形式化定义

    • I、关系

    关系模型的数据结构非常简单,只包含单一的数据结构--关系(表)。在用户看来关系就是一张扁平的二维表。

    关系模型的数据结构虽然简单但是能够表达丰富的语义,描述出现实世界中的实体以及实体间的各种联系。

    关系模型是建立在集合代数的基础上的,这里从集合论角度给出关系数据结构的形式化定义。

    1.域(domain)

    定义:域是一组具有相同数据类型的值的集合。     (这个定义有点像是数组)

    2.笛卡尔积(cartesian product)

    笛卡尔积是域上的一种集合运算(有点像乘法分配律)

    定义: 给定一组域D1,D2,...,Dn,允许其中某些域是相同的,D1,D2,...,Dn的笛卡尔积为:

    D_{1}*D_{2}*\cdots *D_{n}=\left \{(d_{1},d_{2},\cdots,d_{n}) | d_{i}\in D_{i} ,i=1,2,\cdots,n\right \}

    其中,每一个元素(d_{1},d_{2},\cdots,d_{n})叫做一个n元组,元素中的每一个值叫做一个分量。

    3.关系(relation)

    其实就是表。。。

    关系是笛卡尔积的有限子集,所以关系也是一张二维表,表的每行对应一个元组,每列对应一个域。由于域可以相同,为了加以区分,必须对每列起一个名字,称为属性。

    若关系中的某一属性组的值能唯一地标识一个元组,而其子集不能,则称该属性为候选码。

    若一个关系有多个候选码,则选定其中一个为主码

    在最极端的情况下,关系模式的每个属性都是这个关系的候选码,称为全码(all-key)

    一般来说,笛卡尔积的子集才会有实际的含义。

    关系可以有三种类型:基本关系(基本表或基表)、查询表和视图表。

    -->其中  基本表是实际存在的表,它是实际存储数据的逻辑表示;查询表是查询结果相对应的表;视图表是由基本表或其他视图表导出的表,是虚表,不对应实际存储的数据。

    • II、关系模式

    在数据库中要区分型和值。关系数据库中,关系模式是型,关系是值。

    关系是关系模式在某一时刻的状态或内容。关系模式是静态的、稳定的,而关系是动态的、随时间不断变化的,因为关系操作在不断地更新着数据库中的数据。人们常把两者混为一谈,要根据上下文内容进行区分。

     

     

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    1、相同中数据类型一致,不同数据类型必须用不同定义 2、不同无顺序要求 3、任意两个元组不能完全相同 4、不同行也无顺序区别
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