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  • 常见的英文数据库有哪些
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    2020-06-01 10:58:29

    数据库有两种类型,分别是关系型数据库与非关系型数据库。

    1、关系数据库

    包括:MySQL、MariaDB(MySQL的代替品,英文维基百科从MySQL转向MariaDB)、Percona Server(MySQL的代替品)、PostgreSQL、Microsoft Access、Microsoft SQL Server、Google Fusion Tables。
    FileMaker、Oracle数据库、Sybase、dBASE、Clipper、FoxPro、foshub。几乎所有的数据库管理系统都配备了一个开放式数据库连接(ODBC)驱动程序,令各个数据库之间得以互相集成。

    2、非关系型数据库(NoSQL)

    包括:BigTable(Google)、Cassandra、MongoDB、CouchDB、键值(key-value)数据库、Apache Cassandra(为Facebook所使用):高度可扩展、Dynamo、LevelDB(Google)。

    SQL(StructuredQueryLanguage,结构化查询语言)是一种数据库查询语言和程序设计语言,主要用于管理数据库中的数据,如存取数据、查询数据、更新数据等。

    SQL是IBM公司于1975—1979年之间开发出来的,在20世纪随着数据库技术的发展,数据库产品越来越多,如Oracle、DB2、MongoDB、SQLServer、MySQL等。

    1. Oracle数据库

    Oracle数据库管理系统是由甲骨文(Oracle)公司开发的,在数据库领域一直处于领先地位。目前,Oracle数据库覆盖了大、中、小型计算机等几十种计算机型,成为世界上使用最广泛的关系型数据管理系统(由二维表及其之间的关系组成的一个数据库)之一。

    Oracle数据库管理系统采用标准的SQL,并经过美国国家标准技术所(NIST)测试。与IBMSQL/DS、DB2、INGRES、IDMS/R等兼容,而且它可以在VMS、DOS、UNIX、Windows等操作系统下工作。不仅如此,Oracle数据库管理系统还具有良好的兼容性、可移植性和可连接性。

    2. SQLServer数据库

    SQLServer是由微软公司开发的一种关系型据库管理系统,它已广泛用于电子商务、银行、保险、电力等行业。SQLServer提供了对XML和Internet标准的支持,具有强大的、灵活的、基于Web的应用程序管理功能。而且界面友好、易于操作,深受广大用户的喜爱,但它只能在Windows平台上运行,并对操作系统的稳定性要求较高,因此很难处理日益增长的用户数量。

    3. DB2数据库

    DB2数据库是由IBM公司研制的一种关系型数据库管理系统,主要应用于OS/2、Windows等平台下,具有较好的可伸缩性,可支持从大型计算机到单用户环境。

    DB2支持标准的SQL,并且提供了高层次的数据利用性、完整性、安全性和可恢复性,以及从小规模到大规模应用程序的执行能力,适合于海量数据的存储,但相对于其他数据库管理系统而言,DB2的操作比较复杂。

    4. MongoDB数据库

    MongoDB是由10gen公司开发的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。它支持的数据结构非常松散,是类似JSON的bjson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。

    Mongo数据库管理系统最大的特点是它支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。不仅如此,它还是一个开源数据库,并且具有高性能、易部署、易使用、存储数据非常方便等特点。对于大数据量、高并发、弱事务的互联网应用,MongoDB完全可以满足Web2.0和移动互联网的数据存储需求。

    5. MySQL数据库

    MySQL数据库管理系统是由瑞典的MySQLAB公司开发的,但是几经辗转,现在是Oracle产品。它是以“客户/服务器”模式实现的,是一个多用户、多线程的小型数据库服务器。而且MySQL是开源数据的,任何人都可以获得该数据库的源代码并修正MySQL的缺陷。MySQL具有跨平台的特性,它不仅可以在Windows平台上使用,还可以在UNIX、Linux和MacOS等平台上使用。相对其他数据库而言,MySQL的使用更加方便、快捷,而且MySQL是免费的,运营成本低,因此,越来越多的公司开始使用MySQL。

    6. Sybase数据库

    美国Sybase公司研制的一种关系型数据库系统,是一种典型的UNIX或WindowsNT平台上客户机/服务器环境下的大型数据库系统。
    特点:
    1、客户/服务器体系结构
    2、真正开放的
    3、高性能的

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  • 什么是文献数据库? 文献数据库是以网站形式储藏大量文献数据的”网络图书馆”,数据库中的文献往往都是耗费大量的时间和精力整理和加工出来的,还有很多是需要购买版权才可以放在互联网上,再加上维护这类网站本身...

    什么是文献数据库?

            文献数据库是以网站形式储藏大量文献数据的”网络图书馆数据库的文献往往都是耗费大量的时间和精力整理和加工出来的,还有很多是需要购买版权才可以放在互联网上,再加上维护这类网站本身就耗费颇多,因此,这类数据通常不是完全免费的。很多大学因为科研和教学需要,常年需要下载大量的论文材料,就会和一些数据库的经营者签订类似包年、包量等之类的协议,以此来满足对论文数据下载和使用的需求。

            想要查找和下载论文数据,通常情况下,可以在一些一站式全科类平台(例如:掌桥科研、知网等)这类网站上进行查找,小编这里推荐掌桥科研,内容很全,各数据库的外文资源都有,可以直接下载,操作简单方便,网站响应速度也很快,下载后还可以翻译成中文阅读;当然也可以在这类数据库网站上进行查找,那英语论文类的数据库都有哪些呢值得分享呢?

    1、Wiley InterScience(英文文献期刊)

    Wiley InterScience是John Wiely & Sons公司创建的动态在线内容服务,1997年开始在网上开通。通过InterScience,Wiley公司以许可协议形式向用户提供在线访问全文内容的服务。Wiley InterScience收录了360多种科学、工程技术、医疗领域及相关专业期刊、30多种大型专业参考书、13种实验室手册的全文和500多个题目的Wiley学术图书的全文。

    网址:http://onlinelibrary.wiley.com/

    其中被SCI收录的核心期刊近200种。期刊具体学科划分为:Business,Finance & Management (商业、金融和管理)、Chemistry (化学)、Computer Science(计算机科学)、Earth Science (地球科学)、Education (教育学)、Engineering (工程学)、Law(法律)、Life and Medical Sciences (生命科学与医学)、Mathematics and Statistics(数学统计学)、Physics (物理)、Psychology (心理学) 。

    2. ICPSR

    ICPSR全称为 Inter-university Consortium for Political and Social Research,即美国校际社会科学数据共享联盟。成立于1962年,位于美国密西根大学安娜堡分校(University of Michigan- Ann Arbor, 1817-),储存超过17000种调查研究资料,如军队官兵总名册,遗嘱、遗嘱查验与税收纪录,是现在世界上最大的社会科学数据中心,拥有600多个成员机构,包括大学和各种研究中心。

    网址:http://www.icpsr.umich.edu/icpsrweb/landing.jsp

    其中400多个成员机构在美国,我国的国家人口发展研究战略课题组,北京大学,香港大学,香港科技大学,香港浸会大学也是这个联盟的成员。

    3. IET数据库 

    IEL数据库(IEEE/IET Electronic Library)是IEEE旗下的在线数字资源,通过智能的检索平台为您提供创新的文献信息。收录了电气电子工程、计算机科学、人工智能、机器人、自动化控制、遥感和核工程领域的期刊。IEEE每年在全球举办超过900场的学术会议,会议涉及涉及电气电子、通信和计算机等传统领域,以及诸多新兴热点领域,如纳米、生物医学工程、能源、自动化控制等

    网址:http://ieeexplore.ieee.org/Xplore/home.jsp

    IEEE/IET Electronic Library (IEL)数据库提供IEEE(电气电子工程师学会)和IET(国际工程和技术学会)出版物包括:170余种IEEE、20余种IET期刊与杂志,1种BLTJ期刊,总数达400多种(包括过刊及更名刊);每年1400多种IEEE会议录和20多种IET会议录,总量超过17000卷;60多种VDE会议录,超过4500篇;2600多种IEEE标准(包括现行标准和存档标准,标准草案需额外订购);300多万篇全文文档,提供1988年以后的全文文献,部分历史文献回溯到1872年;

    4. EBSCO

    EBSCO公司从1986年开始出版电子出版物,共收集了4000多种索引和文摘型期刊和2000多种全文电子期刊。EBSCO最早的业务是期刊代订服务。正是凭借为美国军方机构提供期刊代订服务,Stephens夫妇创立的这家公司得以发展壮大。公司在图情业界俗称EBSCO,也是基于此。

    网址:http://search.ebscohost.com/

    数据库中有较著名"华尔街日报"(The Walls Street Journal)、"哈佛商业评论"(Harvard Business Review)、"每周商务"(Business Week)、"财富"(Fortune)、"经济学家智囊团国家报告" (EIU Country Reports)、 American Banker、Forbes、The Economist等报刊。该数据库从1990年开始提供全文,题录和文摘则可回溯检索到1984年,数据库每日更新。

    学术期刊集成全文数据库(Academic Search Premier,简称ASP):包括有关生物科学、工商经济、资讯科技、通讯传播、工程、教育、艺术、文学、医药学等领域的七千多种期刊,其中近四千种全文刊。

    5.ProQuest

    美国ProQuest于1938年成立, 于2021年5月17日被Clarivate收购,但ProQuest保留了自己的品牌。ProQuest数据库收录了来自全球4000多家出版机构出版的超过1.5万种外文期刊杂志,ProQuest为全球160多个国家与地区的大学、政府机构和商业客户提供增值信息服务。ProQuest现在包含 9000 个权威来源、60 亿个数字页面,2000 万页和三个世纪的全球、国家、地区和专业报纸,500万篇学位论文、超过 18.4万种电子书,以及来自大型图书馆和博物馆以及皇家档案馆、美联社和全国有色人种促进协会等各种组织的独特数字化历史收藏库。借助所在学校的图书馆登录ProQuest查找所需文献也成为世界范围内科研人员和高校学生们的一种习惯。

    网址:http://www.proquest.com/

    6. Blackwell

    Blackwell出版公司是世界上最大的期刊出版商之一(总部设在英国伦敦的牛津),以出版国际性期刊为主,包含很多非英美地区出版的英文期刊。它所出版的学术期刊在科学技术、医学、社会科学以及人文科学等学科领域享有盛誉。  

    网址:http://www.blackwell-synergy.com/

    目前,Blackwell出版期刊总数已超过700种,其中理科类期刊占54%左右,其余为人文社会科学类。涉及学科包括:农业、动物学、医学、工程、数学统计、计算机技术、商业经济、生命科学、物理学、人文科学、艺术、社会及行为科学等。

    Blackwell出版期刊的学术质量很高,很多是各学科领域内的核心刊物,据最新统计,其中被SCI收录的核心期刊有239种,被SSCI收录的有118种。

    7.CogPrints认知科学电子文献库

    由英国南安普敦大学电子与计算机系开发的、认知学科的开放存储库,既包括已出版的、同行评审期刊的印后本( postprint ),也包括未正式出版、未经评审的预印本 (preprint) 。

    网址:http://cogprints.org/

    主要学科:心理学、神经科学、行为科学、语言学、人工智能、哲学

    8. Springer

    德国施普林格(Springer-Verlag)是世界上著名的科技出版集团,目前Springer link所提供的全文电子期刊共包含439种学术期刊(其中近400种为英文期刊)。

    网址:http://www.springer.com/cn/

    按学科分为以下11个"在线图书馆":生命科学、医学、数学、化学、计算机科学、经济、法律、工程学、环境科学、地球科学、物理学与天文学,是科研人员的重要信息源。

    9. Science Direct

    Science Direct数据库由Elsevier Science公司出版。该公司是一家总部设在荷兰的历史悠久的跨国科学出版公司,其出版的期刊是世界公认的高品位学术期刊,如鼎鼎有名的Science期刊等,且大多数为核心期刊,并被世界上许多著名的二次文献数据库所收录。

    网址:http://www.sciencedirect.com/

    Science Direct数据库涵盖数学,物理,化学,天文学,医学,生命科学,商业及经济管理,计算机科学,工程技术,能源科学,环境科学,材料科学,社会科学等学科。

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  • 数据库是指长期存储在计算机内组织可共享的数据集合。数据库中的数据以及数据之间的关系按照一 定的数据模型组织、描述和存储,具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性,并在一定的范围 内可以被多个用户...
    数据库概论
    数据库是指长期存储在计算机内有组织可共享的数据集合。数据库中的数据以及数据之间的关系按照一 定的数据模型 组织、描述和存储,具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性,并在一定的范围 内可以被多个用户共享。
    数据模型:层次模型、网状模型、关系模型,据说下一代是对象模型
    关系型数据库是建立在关系数据模型基础上的数据库,借助集合代数的概念和方法处理数据库中的数据,同时也是一个被组织成具有描述的二维表格,表格的实质就是装载数据项的收集器,这些表格中的数据能以不同的方式被存取或者重新召集,而不需要更新组织数据库的表格。
    目前常见 RDBMS 主要有 Oracle 收费【运行稳定、性能优异、大型企业级应用开发首选】、 MySQL 免费 【开源免费、体积小、速度快、适用于中小型企业应用开发】、DB2 收费【速度快、可靠性好、适用于 海量数据存储,主要用于在使用IBM 组件时】、 SQLServer 【主要在 .net 应用】 Sybase 【电信行业历 史原因使用】。
    DBMS数据库管理系统
    是位于用户和操作系统之间的一层数据管理软件。科学地组织和存储数据,高效地获取和维护数据
    基础功能:数据定义功能 DDL 、数据操纵功能 DML 、数据库的运行管理、数据库的建立和维护功能。
     
    数据库特点:
            数据库中的数据尽可能不重复,以最优化的方式为多种应用服务
            数据结构独立于应用
            对数据的CRUD 由统一软件进行管理和控制 DBMS
    数据模型
            数据模型从应用开发的角度上来说可以分为2 个不同的层次
                    概念模型或者逻辑模型,从用户的观点来对数据和信息进行建模,可以使用ER图进行描述
                                E实体(矩形),属性列采用椭圆表示,采用无定向线连接实体和属性
                                R关系(菱形框) ,数据和数据之间的关系有三种: 1:1 1:n 或者 n:1 n:m
                                容易出现的错误:不能分析出主外键(主键是标识属性,不可能有外键)
    物理模型:在概念模型的基础上考虑各种具体的技术实现因素,进行数据库体系结构设计。需要确
    定所有的表和列,定义主外键,基于用户需求考虑范式的问题
    数据库选型 ---SQL 语句
     
    关系模型的特点:
            建立在严格的数学概念之上【唯一】
            实体和各类联系都用关系表示
            数据的操纵对象是关系,返回结果也是关系
            关系模型的存取路径对用户透明,优点在于数据独立性、高安全性,简化编程
            缺点:存储路径对用户透明导致查询效率不如非关系型数据库
    SQL
            SQL结构化查询语言是一种数据库操作的非过程式编程语言,用于存取数据以及查询、更新和管理关系 型数据库系统,一般脚本文件后缀为.sql
            经过ANSI ISO 标准化组织结构进行标准化,但是各个数据库管理系统都对标准 SQL 规范进行了编改和 扩充,扩展部分各个数据库不通用,标准部分通用
    SQL的特点:
            统合统一、高度非过程化
            面向集合的操作方式
            以同一种语法结构提供两种使用方法,命令行方式交互和嵌入主语言
            语法简单,其中只有94个英文单词,核心功能只有 6 个单词【 insert update delete select
    NoSQL
            NoSQL泛指非关系型数据库,主要用于针对超大规模和高并发的社交 SNS 类型网站的解决方案
            常见的NoSQL 数据库有 4 种类型:
                    key-value数据库,使用hash 表存储数据。例如 Redis
                    列存储数据库,主要针对分布式的海量数据,例如HBase
                    文档型数据库,主要存储版本化的文档信息,例如MongoDB
                    图形化数据库,主要用于计算数据之间的关系,例如Neo4j
    NoSQL适用场景
            数据模型比较简单
            需要灵活性很强的IT 系统中
            对数据库性能要求较高
            不需要高度数据一致性
    SQL vs NoSQL对比
            复杂查询SQL 数据库比较擅长
            SQL数据库不适合分层次的数据存储, NoSQL 可以很好的实现数据的分层次存储,更适合大数据
            对于要求数据严格一致性的应用中SQL 非常使用,而且稳定,能够保证数据操作的原子性和一致性;而NoSQL对事务的处理能力有限,一般保证最终一致性
            SQL厂商支持,而 NoSQL 是社区支持
            性能对比中,NoSQL 明显优于 SQL 数据库,一般 NoSQL 都充分的利用系统的内存资源
            NoSQL数据库开发方便,不用考虑数据关系和格式
    MySQL 数据库
            MySQL使用的是 SQL 语句,体积小、速度快、免费开源的关系型数据库
            MySQL可以支持 6 万多张表,约 50 亿行的企业级数据库应用
                    每个表可以最多支持64个索引,每个所以可以由 1-16 个列构成,最大索引宽度为为 1000 字节
                    正常字符串的比较不区分大小写
                    MySQL数据库最大限制取决于操作系统对文件大小的限制,不是MySQL 内部限制
    使用 MySQL8
                    MySQL8比MySQL5.7 2
    MySQL 体系结构概述
            MySQL是由 SQL 接口、解析器、优化器、缓存、存储引擎
            1、客户端向 MySQL 服务器发送一个 SQL 语句
            2、服务器首先检查缓存,如果命中则立刻返回存储在缓存中的结果,否则下一步
            3、服务器首先进行 SQL 语句解析、预处理,再由优化器生成对应的执行计划
            4、 MySQL 服务器根据执行计划,调用存储引擎的 API 执行查询
            5、最后将查询结果返回客户端,同时缓存查询结果
    展开全文
  • 在互联网时代背景下,传统单一的数据库的时代已经过去,对于数据库的新需求在不断出现,随着这些新的需求越来越广泛地被提出,越来越多的企业意识到,采用传统的数据库应对不同需求这种一刀切的.

    引言

    如今,数据作为生产要素重要性已不言而喻,数据能力成为企业必不可少的核心能力之作为企业数字化转型重要的一环,我们依然迫切需要数据库来帮助存储和操作这些数据,充分有效地管理和利用各类数据资产。数据存储和操作是以业务连续性为目标,包括存储数据的设计、实现和支持活动,以及在整个数据生命周期中,从计划到销毁的各种操作活动。

    在互联网时代背景下,传统单一的数据库的时代已经过去,对于数据库的新需求在不断出现,随着这些新的需求越来越广泛地被提出,越来越多的企业意识到,采用传统的数据库应对不同需求这种一刀切的方式已经不再奏效。

    本文首先阐述了数据库和数据库管理系统的概念,并对目前常见的几种数据库进行了介绍,分析了专用数据库相比于传统数据库的优势所在,然后重点对满足不同应用场景的8种专用数据库进行了详细说明,最后分享了传统数据库向专用数据库迁移的案例,旨在帮助读者在设计应用时选择正确的数据库。

    什么是数据库?

    1.1

    数据库概念

    维基百科上对数据库的定义:以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。一个数据库由多个表空间构成。

    百度百科上对数据库的定义:是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。

    数据库(Database,英文简称 DB)是一个以某种有组织的方式存储的数据集合。可以理解为是一个存放计算机数据的仓库,这个仓库按照一定的数据结构(即数据的组织形式或数据之间的联系)来对数据进行组织和存储,我们可以通过数据库提供的多种方法来管理其中的数据。

    1.2

    数据库管理系统

    数据库管理系统(Database ManagementSystem,英文简称DBMS)是为管理数据库而设计的电脑软件系统,是一种系统软件,负责数据库中的数据组织、数据操作、数据维护、控制及保护和数据服务。数据库管理系统是数据系统的核心,主要功能有:数据模式定义、数据存取的物理构建、数据操纵、数据的完整性、安全性定义和检查、数据库的并发控制与故障恢复、数据的服务。我们常见的数据管理系统如:Oracle、SQL Server、MySQL、Accees、Sybase、DB2等。

    1.3

    数据库和数据库管理系统的关系

    数据库和数据库管理系统在IT软件中扮演着不可或缺的角色。比如某公司建设了员工管理系统,员工的信息都会存放在数据库中。当登录员工管理系统查询某员工的工资信息时,部署在服务器上的程序会连接数据库管理系统进行查询,并从数据库中取出该员工的工资数据,最后显示到前端系统页面上。

    查询数据的过程

    数据库种类及应用场景介绍

    一般来说,数据库按照组织式分为两大类:关系型数据库和非关系型数据库。

    1.关系型数据库是把复杂的数据结构归结为简单的二元关系(即二维表格形式)。在关系型数据库中,对数据的操作几乎全部建立在一个或多个关系表格上,通过这些关联的表格分类、合并、连接或选取等运算来实现数据的管理。

    2.非关系型数据库又称NoSQL,由于数据类型多种多样,关系型数据库并不适用于所有的数据,因此针对不同的数据类型,出现了不同的 NoSQL,NoSQL的产生并不是要彻底否定关系型数据库,而是作为传统数据库的有效补充。

    关系型SQL与非关系型NoSQL对比表

    注:关系型数据库的ACID:

    A (Atomicity) 原子性:就是说事务里的所有操作要么全部做完,要么都不做,事务成功的条件是事务里的所有操作都成功,只要有一个操作失败,整个事务就失败,需要回滚。比如银行转账,从A账户转5元至B账户,分为两个步骤:从A账户取5元;存入5元至B账户。这两步要么一起完成,要么一起不完成,如果只完成第一步,第二步失败,钱会莫名其妙少了5元。

    C (Consistency) 一致性:一致性也比较容易理解,也就是说数据库要一直处于一致的状态,事务的运行不会改变数据库原本的一致性约束。例如现有完整性约束a+b=10,如果一个事务改变了a,那么必须得改变b,使得事务结束后依然满足a+b=10,否则事务失败。

    I (Isolation) 独立性:是指并发的事务之间不会互相影响,如果一个事务要访问的数据正在被另外一个事务修改,只要另外一个事务未提交,它所访问的数据就不受未提交事务的影响。例如:现有有个交易是从A账户转5元至B账户,在这个交易还未完成的情况下,如果此时B查询自己的账户,是看不到新增加的5元的。

    D (Durability) 持久性:指一旦事务提交后,它所做的修改将会永久的保存在数据库上,即使出现宕机也不会丢失。

    CAP理论的C就是一致性(Consistency),A就是可用性(availability),可以理解为是否可获取数据,以及获取数据的速度;P就是分区容忍度(partion tolerance),指的是系统中的数据分布性的大小对系统的正确性,性能的影响(一定程度上就是可扩展性)。

    2.1

    关系数据库

    关系数据库是使用最广泛的数据库,采用了关系模型来组织数据的数据库,其以行和列的形式存储数据,以便于用户理解,关系型数据库这一系列的行和列被称为表,一组表组成了数据库。主要结构为:库+表+表之间的关系+字段。

    关系数据库表示例表

    关系数据库把复杂的数据结构归结为简单的二元关系(二维表),如上图所示是一个二维表的示例,通常该表第一行为字段名称,描述该字段的作用,下面是具体的数据。在定义该表时需要指定字段的名称及类型。目前主流的关系型数据库有OracleL、SQL Server、DB2、MySQL、PostgreSQL等。

    2.2

    非关系数据库

    常见的非关系型数据库有键值数据库、列存储数据库、文档数据库、图数据库、时序数据库、搜索引擎数据库等,这些常见数据库的主要特点及应用场景如下表所示。

    几种常见非关系数据库的主要特点及应用场景

    2.2.1 键值数据库

    键值数据库可以被看作一个非常大的哈希表,该表在唯一的键下存储了一些值。存储的值可以通过键或者部分键高效地检索到。键值数据库使用简单的键值方法来存储数据。键值数据库将数据存储为键值对集合,其中键作为唯一标识符。键值数据库中的键可以包含多个元素,甚至可以排序以提高查询效率。一些键值数据库允许使用键的前缀进行查找,从而可以使用复合键。 

    例如,我们将客户ABC的订单存储在键/值数据库中,可以使用客户ID作为键的前缀,结合订单号组成键“ABC-001”来存储订单。可以使用整个键来检索特定的订单,也可以使用“ABC”前缀检索客户ABC的所有订单。

    2.2.2 列存储数据库

    列存储数据库又被称为面向可扩展性的分布式数据库,它反转了传统的行存储数据库,将数据存储存在列族中,一个列族存储经常被一起查询的相关数据。如下表所示为人员信息表:

    对于行存储数据库,表中的数据是以行为单位逐行存储在磁盘上的;而对于列存储数据库,表中的数据则是以列为单位逐列存储在磁盘中。下图是传统行数据库和列数据库表中数据在磁盘上的存储形式的差异对比。

    列存储解决的主要问题是数据查询问题,这部分数据库通常用来应对分布式存储的海量数据,典型的产品应用如Hbase。

    2.2.3 文档数据库

    文档数据库是一种非关系数据库,将半结构化数据存储为文档,其中文档包括 XML、YAML、JSON、BSON、office 文档等不同格式。文档型数据库可以看作是键值数据库的升级版,允许之间嵌套键值。

    简而言之,就是将数据保存到以上类似格式的文档中,数据库中的每个记录都是以文档形式存在的,相互之间不再存在关联关系。文档数据库所存放的文档,就相当于键值数据库所存放的“值”。

    2.2.4 图数据库

    图数据库顾名思义,就是一种存储图形关系的数据库,而图模型是图数据库中的重要概念。图模型由两个要素组成:节点和边,每个节点代表一个实体(人、地点、事物等),每条边代表两个节点之间的连接,这种通用结构可以对各种场景进行建模,如社交网络以及由关系定义的任何其他事物。

    如下所示的图模型中包含 3个节点:中国、北京、长城。其两条边分别是:长城是北京的著名景点、北京属于中国。

    从上面的图模型可以看出,图数据库的目标就是基于图模型以一种直观的方式模拟这些关系,可以很好地分析实体之间的关系。

    2.2.5 时序数据库

    在介绍时序数据库前先了解下时序数据,时序数据是按照时间顺序记录系统、设备状态变化的数据,普遍存在于IT基础设施、运维监控系统和物联网中。在有时间的坐标中将这些数据点连成线,往前看可以做成多纬度报表,揭示其趋势性、规律性、异常性;往后看可以建立数学模型、做统计分析,预测事物发展趋势。

    时序数据库就是存放时序数据的数据库,并且需要支持时序数据的快速写入、持久化、多纬度的聚合查询等基本功能。相比于传统数据库仅仅记录了数据的当前值,时序数据库则记录了所有的历史数据。同时时序数据的查询也总是会带上时间作为过滤条件。

     

    下面对时序数据库的数学模型做下简单介绍:

    • metric:度量的数据集,类似于关系型数据库中的table

    • point:一个数据点,类似于关系型数据库中的row

    • timestamp:时间戳,表征采集到数据的时间点

    • tag:维度列,代表数据的归属、属性,表明是哪个设备/模块产生的,一般不随着时间变化,供查询使用

    • field:指标列,代表数据的测量值,随时间平滑波动,不需要查询

    时序数据库基本概念图

    如上表中,度量为Wind,每一个数据点都具有一个timestamp,其中有两个field:风向、速度,两个tag:设备编号、城市。根据表中第一行和第三行的数据可知,存放的都是sensor号码为95D8-791的设备,属性城市是北京。随着时间的变化,风向和风速都发生了变化,风向从24.2变成25.6,风速从3.6变成了3.3。

    2.2.6 搜索引擎数据库

    搜索引擎数据库通常用于搜索保存在其他存储和服务中的数据。搜索引擎数据库可以对大量的数据建立索引,并提供近实时的索引查询。搜索引擎数据库是应用在搜索引擎领域的数据存储形式,由于搜索引擎会爬取大量的数据,并以特定的格式进行存储,这样在检索的时候才能保证性能最优。

    搜索引擎数据库除了搜索像网页这样的非结构化的数据,许多应用程序还使用它为其他数据库中的数据提供结构化和即时搜索功能。有一些数据库也能提供全文索引功能,但是搜索数据库还具备通过词干和泛化将单词缩减为词根的功能。

    三 为什么越来越多的企业选择专用数据库?

    “原来数据库分发方式是怎么样的?一家企业要买数据库,比如Oracle,首先要买一年或者两年的授权,第二要买跑数据库的硬件,第三还得买数据库相关的服务,包括固件更新、维护升级等等。传统的数据库购买流程是一个非常沉重的过程,投入会非常大”,相信很多IT从业人员对这句话深有感触。传统商用数据库是集中式架构,在扩展性和灵活上先天不足,比如传统的商业数据库可能仅仅软件安装就需要一整天的时间,需要配置各种补丁等,需要有专业的DBA(数据库管理员)来完成这样的服务,如果需要扩展通常只能是纵向扩展,为此需要购买昂贵的设备,投资不菲。

    传统数据库架构面向早期业务模型,包括传统数据库的售卖方式、使用方式、服务方式,在数字化的背景和海量数据存储的诉求下,已经不能满足大多数企业的诉求。从技术角度来看,云计算已经发展到非常成熟的阶段,并且被广泛认可,云计算由量变到质变的过程,给数据库带来了颠覆,核心是云计算彻底改变了数据库的分发方式。

    专用数据库相比于传统数据库在成本、安全性、操作及效率4个方面具有更适应现代IT技术快速发展的优势:

    传统数据库VS专用数据库

    可以看到,在实际业务运营过程中有各种不同的数据管理需求的时候,就需要迁移到专用的数据库来。自我管理的这些数据库和分析服务,因为耗时、管理起来复杂性很高,尤其是硬件、软件的安装,同时数据库的性能、可用性又遇到很多的挑战,又不像在云上那么容易的进行扩展。那么迁移到专用数据库有什么好处呢?下图为在AWS上的全托管服务和自己管理的区别。

    自我管理与AWS完全托管的区别

    全托管的服务之下,对于用户来说,只需要去关注几个事情:应用层的架构设计、采用什么样的数据库、解决什么样的场景问题、查询构造、怎么去优化SQL查询语句或是NoSQL的查询方式。剩下的与数据库本身相关的工作,比如故障的转移、备份和恢复、隔离和安全、行业合规、补丁修复、监控、维护等,都可以交给AWS来做。这样一来,用户可以更加专注于业务本身的创新,而不是把时间浪费在数据库这种非常耗时、耗精力的基本维护上。

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空空如也

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