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  • 数据库角色分类

    2014-03-22 12:40:31
    各个角色是对应不同权限的,sql server中有很多权限,可以把这些权限组合或单独赋给各个角色,从而使不同角色的用户的权限不同,你列出的都是内置角色。你看看下面这些对你有没有帮助,希望你解决你的问题。
  • 数据库分类及主流数据库对比

    千次阅读 2019-11-11 09:52:54
    1 数据库分类 1.1 关系型数据库 1.2 非关系型数据库 2 数据库对比 1 数据库分类 数据库根据数据结构可分为关系型数据库和非关系型数据库。非关系型数据库中根据应用场景又可分为键值(Key-Value)数据库、列...

    数据库使用系列专栏:数据库使用系列文章


    目录

    1 数据库分类

    1.1 关系型数据库

    1.2 非关系型数据库

    2 数据库对比


    1 数据库分类

    数据库根据数据结构可分为关系型数据库和非关系型数据库。非关系型数据库中根据应用场景又可分为键值(Key-Value)数据库、列存储数据库、面向文档数据库、搜索引擎数据库等。

    1.1 关系型数据库

    这种类型的数据库是最古老的数据库类型,关系型数据库模型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), 如图2是一个二维表的实例。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。

    图一 数据库表实例

    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。在大型系统中通常有多个表,且表之间有各种关系。实际使用就是通过对这些关联的表格分类、合并、连接或选取等运算来实现数据库的管理。

    典型产品:MySQL、SqlServer、Oracle、PostgreSQL、SQLite等。

    1.2 非关系型数据库

    键值存储数据库

    键值数据库是一种非关系数据库,它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。

    图2 键值存储数据示意图

    如图2是某公有云的键值存储示意图,其中键包含分区键和排序键,而值包含更多的实际信息。比如实际使用是可以以学号为键,姓名、性别、年龄和班级等信息为值进行存储。实际存储形式很灵活,是业务需求自行定义即可。

    典型产品:Redis、Memcached等。

    列存储数据库

    列式存储(column-based)是相对于传统关系型数据库的行式存储(Row-basedstorage)来说的。简单来说两者的区别就是对表中数据的存储形式的差异。

    图3 列存储数据

    如图3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。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。

    列存储解决的主要问题是数据查询问题。我们知道,平时的查询大部分都是条件查询,通常是返回某些字段(列)的数据。对于行存储数据,数据读取时通常将一行数据完全读出,如果只需要其中几列数据的情况,就会存在冗余列,出于缩短处理时间的考量,消除冗余列的过程通常是在内存中进行的。而列存储,每次读取的数据是集合的一段或者全部,不存在冗余性问题。这样,通过这种存储方式的调整,使得查询性能得到极大的提升。

    典型产品:HBase等。

    面向文档数据库

    此类数据库可存放并获取文档,可以是XML、JSON、BSON等格式,这些文档具备可述性(self-describing),呈现分层的树状结构(hierarchical tree data structure),可以包含映射表、集合和纯量值。数据库中的文档彼此相似,但不必完全相同。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”。文档数据库可视为其值可查的键值数据库。

    典型产品:MongDB、CouchDB等。

    图形数据库

    图形数据库顾名思义,就是一种存储图形关系的数据库。图形数据库是NoSQL数据库的一种类型,它应用图形理论存储实体之间的关系信息。关系型数据用于存储明确关系的数据,但对于复杂关系的数据存储却有些力不从心。如图4这种人物之间的关系,如果用关系型数据库则非常复杂,用图形数据库将非常简单。

    图4 图形数据库示例

    典型产品:Neo4J、InfoGr id等。

    搜索引擎存储

    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。

    典型产品:Solr、Elasticsearch等。

    2 数据库对比

    几种主流关系型数据库对比:

    数据库优势缺点
    MySQL1)MySQL性能卓越,服务稳定,很少出现异常宕机。
    2)MySQL开放源代码且无版权制约,自主性及使用成本低,版本更新较快。
    3)MySQL软件体积小,安装使用简单,并且易于维护,安装及维护成本低。
    4)MySQL支持多种操作系统,提供多种API接口,支持多种开发语言,特别对流行的PHP语言有很好的支持。
    数据量大时处理性能不及Oracle
    SqlServer1)真正的客户机/服务器体系结构
    2)图形化的用户界面,使系统管理和数据库管理更加直观、简单
    3)丰富的编程接口工具,为用户进行程序设计提供了更大的选择余地
    4)与WinNT完全集成,利用了NT的许多功能,如发送和接受消息,管理登录安全性等,SQL Server也可以很好地与Microsoft  BackOffice产品集成。
    5)提供数据仓库功能,这个功能只在Oracle和其他昂贵的DBMS中才有。
    只能在Windows系统下运行
    Oracle

    1)Oracle 能在所有主流平台上运行 

    2)Oracle 性能高,保持开放平台下TPC-D和TPC-C世界记录   

    3)获得最高认证级别的ISO标准认证

    价格昂贵
    PostgreSQL1)PostgreSQL 的稳定性极强, Innodb 等引擎在崩溃、断电之类的灾难场景下抗打击能力有了长足进步。
    2)PG 性能高速度快。任何系统都有它的性能极限,在高并发读写,负载逼近极限下,PG的性能指标仍可以维持双曲线甚至对数曲线,到顶峰之后不再下降。
    3)PG 多年来在 GIS 领域处于优势地位,因为它有丰富的几何类型,实际上不止几何类型,PG有大量字典、数组、bitmap 等数据类型。
    4)PostgreSQL 是唯一支持事务、子查询、多版本并行控制系统、数据完整性检查等特性的唯一的一种自由软件的数据库管理系统
    5)PG对数据量大的文本以及SQL处理较快
     
    SQLite

    1)零配置,SQlite3不用安装,不用配置,不用启动,关闭或者配置数据库实例。当系统崩溃后不用做任何恢复操作,再下次使用数据库的时候自动恢复 

    2SQLite是被设计成轻量级,自包含的,不依赖服务进程                  

    3)采用无数据类型,所以可以保存任何类型的数据,SQLite采用的是动态数据类型,会根据存入值自动判断                                                       

    4)可移植,可运行在不同操作系统上

    数据量不宜过大,sql语句执行相比其他数据库效率较低

    几种主流非关系型数据库对比:

    数据库优势缺点
    Redis1)支持内存缓存,这个功能相当于Memcached
    2)支持持久化存储,这个功能相当于MemcacheDb,ttserver
    3)数据类型更丰富。比其他key-value库功能更强
    4)支持主从集群,分布式
    5)支持队列等特殊功能
     
    Memcached开源的、高性能的、具有分布式内存对象的纯缓存系统不支持持久化
    HBase

    1)适合存储半结构化或非结构化数据

    2)高可用和海量数据以及很大的瞬间写入量

    3)记录很稀疏,RDBMS的行有多少列是固定的,为null的列浪费了存储空间。HBase为null的Column不会被存储,这样既节省了空间又提高了读性能。

    1)不适合于大范围扫描查询
    2)不直接支持 SQL 的语句查询
    MongoDB

    1)弱一致性(最终一致),更能保证用户的访问速度

    2)查询与索引方式灵活,是最像SQL的Nosql

    3)内置GridFS,支持大容量的存储

    4)内置Sharding,支持复制集、主备、互为主备、自动分片等特性

    5)第三方支持丰富 6)性能优越

    1)单机可靠性比较差 2)磁盘空间占用比较大

    3)大数据量持续插入,写入性能有较大波动

    架构设计有一句流行语:不以业务模型为基础的架构设计都是耍流氓。同样数据库选型也应该根据自己业务需求选择最适合自己的数据库

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  • 数据库分类

    千次阅读 2019-04-20 22:42:28
    目录 1 关系型数据库 2 非关系型数据库 2.1 非关系型数据库诞生背景 2.2非关系型数据库种类 2.2.1 键值存储数据库(key-value) ... 数据库通常分为层次式数据库、网络式数据库和关系式数据库...

    目录

    1 关系型数据库

    2 非关系型数据库

    2.1 非关系型数据库诞生背景

    2.2 非关系型数据库种类

    2.2.1 键值存储数据库(key-value)

    2.2.2 列存储(Column-oriented)数据库

    2.2.3 面向文档(Document-Oriented)数据库

    2.2.4 图形数据库


       

           数据库通常分为层次式数据库网络式数据库关系式数据库三种。而不同的数据库是按不同的数据结构来联系和组织的。

          而在当今的互联网中,最常见的数据库模型主要是两种,即关系型数据库非关系型数据库

    1 关系型数据库

           虽然网状数据库和层次数据库已经很好的解决了数据的集中和共享问题,但是在数据库独立性和抽象级别上扔有很大欠缺。用户在对这两种数据库进行存取时,仍然需要明确数据的存储结构,指出存取路径。而关系型数据库就可以较好的解决这些问题。

           关系型数据库模型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,通过对这些关联的表格分类、合并、连接或选取等运算来实现数据库的管理。

            关系型数据库诞生40多年了,从理论产生发展到现实产品,例如:Oracle和MySQL,Oracle在数据库领域上升到霸主地位,形成每年高达数百亿美元的庞大产业市场。

    2 非关系型数据库

    2.1 非关系型数据库诞生背景

           NoSQL,泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSql数据库在特定的场景下可以发挥出难以想象的高效率和高性能,它是作为对传统关系型数据库的一个有效的补充。

           NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不仅仅是SQL”,是一项全新的数据库革命性运动,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储,相对于铺天盖地的关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新的思维的注入。

          1、NOSQL不是否定关系数据库,而是作为关系数据库的一个重要补充 
          2、NOSQL为了高性能、高并发而生,忽略影响高性能,高并发的功能 
          3、NOSQL典型产品memcached (纯内存),redis(持久化缓存),mongodb(文档的数据库) 

    2.2 非关系型数据库种类

    2.2.1 键值存储数据库(key-value)

           键值数据库就类似传统语言中使用的哈希表。可以通过key来添加、查询或者删除数据库,因为使用key主键访问,所以会获得很高的性能及扩展性。

           键值数据库主要使用一个哈希表,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。

    典型产品:Memcached、Redis、MemcacheDB

    有谁在使用:GitHub (Riak)、BestBuy (Riak)、Twitter (Redis和Memcached)、StackOverFlow (Redis)、 Instagram (Redis)、Youtube (Memcached)、Wikipedia(Memcached)

    适用的场景:

           储存用户信息,比如会话、配置文件、参数、购物车等等。这些信息一般都和ID(键)挂钩,这种情景下键值数据库是个很好的选择。

    不适用场景:

    1.  取代通过键查询,而是通过值来查询。Key-Value数据库中根本没有通过值查询的途径。
    2.  需要储存数据之间的关系。在Key-Value数据库中不能通过两个或以上的键来关联数据。
    3.  事务的支持。在Key-Value数据库中故障产生时不可以进行回滚。

    (1)Memcached

            Memcaced是一个开源的、高性能的、具有分布式内存对象的缓存系统。通过它可以减轻数据库负载,加速动态的web应用,最初版本由LiveJoumal 的Brad Fitzpatrick在2003年开发完成。目前全球有非常多的用户都在使用它来架构主机的大负载网站或提升主机的高访问网站的响应速度。注意:Memcache 是这个项目的名称,而Memcached是服务端的主程序文件名。 
           缓存一般用来保存一些进程被存取的对象或数据,通过缓存来存取对象或数据要比在磁盘上存取快很多,前者是内存,后者是磁盘,Memcached是一种纯内存缓存系统,把经常存取的对象或数据缓存在memcached的内存中,这些被缓存的数据被程序通过API的方式被读取,memcached里面的数据就像一张巨大的hash表,数据以key-value对的方式存在。Memcached通过缓存经常被存取的对象或数据,从而减轻频繁读取数据库的压力,提高网站的响应速度,构建出快速更快的可扩展的Web应用。 
            官网:http://memcached.org/ 
            由于memcached为纯内存缓存软件,一旦重启所有数据都会丢失,因此,新浪网基于Memcached开发了一个开源项目  Memcachedb。通过为Memcached增加Berkeley DB的特久化存储机制和异步主复制机制,使Memcached具备了事务恢复能力、持久化数据能力和分布式复制能力,memcached非常适合需要超高性能读写速度、持久化保存的应用场景,但是最近几年逐渐被其他的持久化产品替代如Redis

        Memcached小结: 
             1、key-value行数据库 
             2、纯内存数据库 
             3、持久化memcachedb(sina)

    (2)Redis

            和Memcached类似,redis也是一个开源、Linux平台、key-value型存储系统。但redis支持的存储value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)和zset(有序集合)等。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集、并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。为了保证效率,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,并且在基础上实现了master-slave(主从)同步。 

            redis是一个高性能的key-value数据库。redis的出现、很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足,在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Python、Ruby、Erlang、PHP客户端,使用方便。 
    官方:http://www.redis.io/documentation 
    redis特点: 
    1)支持内存缓存,这个功能相当于memcached 
    2)支持持久化存储,这个功能相当于memcachedb,ttserver 
    3)数据库类型更丰富。比其他key-value库功能更强 
    4)支持主从集群、分布式 
    5)支持队列等特殊功能 
    应用:缓存从存取memcached更改存取redis

    适用场景:

    1. 缓存
    2. 基础消息队列系统
    3. 排行榜系统
    4. 计数器使用
    5. 社交网站的点赞、粉丝、下拉刷新等应用;

    选择注意,Redis的使用场景,是redis适合的解决的问题,也有不适合解决的问题。

    1. 从数据规模角度讲,小数据规模使用redis比较合适,大数据规模使用redis不合适;(大数据规模,在一定程度上,可以用SSDB替代redis使用);
    2. 从数据冷热角度看,热数据适合放在redis中,冷数据不适合放在redis中。

    (3)Cassandra

            Apache Cassndra是一套开源分布式Key-Value存储系统。它最初由Facebook开发,用于存储特别大的数据。Facebook目前在使用此系统。 
    主要特点: 

    1. 分布式 
    2. 基于column的结构化 
    3. 高伸展性 
    4. Cassandra的主要特点就是它不是一个数据库,而是由一堆数据库节点共同构成一个分布式网络服务,对Cassandra的一个写操作,会被复制到其他节点上去,对Cassandra的读操作。也会被路由到某个节点上面去读取。 

           Cassandir是一个混合型的非关系的数据库,类似于Google的BigTable。其主要功能比Dynomie(分布式的key-value存储系统)更丰富,Cassandra最初由Facebook开发,后转变成了开源项目。

    2.2.2 列存储(Column-oriented)数据库

            列存储数据库将数据存储在列族中,一个列族存储经常被一起查询的相关数据,比如人类,我们经常会查询某个人的姓名和年龄,而不是薪资。这种情况下姓名和年龄会被放到一个列族中,薪资会被放到另一个列族中。

            这种数据库通常用来应对分布式存储海量数据

    典型产品:Cassandra、HBase(HBase是Apache的Hadoop项目的子项目)

    有谁在使用:Ebay (Cassandra)、Instagram (Cassandra)、NASA (Cassandra)、Twitter (Cassandra and HBase)、Facebook (HBase)、Yahoo!(HBase)

    适用的场景:

    1.  日志。因为我们可以将数据储存在不同的列中,每个应用程序可以将信息写入自己的列族中。
    2.  博客平台。我们储存每个信息到不同的列族中。举个例子,标签可以储存在一个,类别可以在一个,而文章则在另一个。

    不适用场景:

    1.  如果我们需要ACID事务。Vassandra就不支持事务。
    2.  原型设计。如果我们分析Cassandra的数据结构,我们就会发现结构是基于我们期望的数据查询方式而定。在模型设计之初,我们根本不可能去预测它的查询方式,而一旦查询方式改变,我们就必须重新设计列族。

    HBase:

    1、定位:开源、Linux平台、列存储nosql数据库

    可用于海量数据存储、与Hadoop生态圈结合、定位于“大”的列存储nosql数据库

    2、特点:

    • 功能:命令执行速度非常看,读写性能可达10万/秒;数据结构是key-value类似字典的功能,可以键过期-缓存,发布订阅-消息系统,简单的事物功能;
    • 部署:相对其他数据库,hbase的部署比较复杂,依赖Hadoop,zookeeper等组件,Hbase集群包括一个mater节点,多个regionServer,zookeeper管理所有regionServer,需要依次部署Hadoop、zookeeper之后,再部署HBASE集群;
    • 使用:用redis-cli客户端连接,一般用简单的 set ,get,del 进行数据管理; 在单实例redis的基础上,进行可以数据持久化,主从复制,高可用和分布式等功能;
    • 监控:在命令行界面有一些常用的命令显示状态和性能,在图形界面方面,有开源监控工具来监控和记录数据库的状态,比如cachecloud;
    • 备份:Hbase一般用作海量数据的仓库,本身通过多层副本来保证数据安全性,不用进行专门的备份
    • 高可用:HBASE集群基于Hadoop,需要依次部署Hadoop单机模式、集群模式、HA模式,通过Hadoop HA实现高可用;
    • 扩展:HBASE以集群形式,依次是单机模式,伪分布模式,完全分布模式,底层基于HDFS,zookeeper可以很好地进行扩展;

    3、适用场景:

    1. 用于简单数据写入和海量、结构简单数据查询的业务场景;
    2. 用于成为其他数据库备份和下沉的数据库;

    4、Hbase不适合的场景:

    1. 对数据分析需求高,需要能够用sql或者简单的MapReduce实现分析需求的业务场景,不适合用Hbase;
    2. 单表数据量,不超过千万时,使用Hbase,体现不出Hbase的优势,而且会比较慢,不适合用Hbase。

    2.2.3 面向文档(Document-Oriented)数据库

            文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件,而且它同第一种键值数据库类似。该类型的数据模型是版本化的文档,半结构化的文档以特定的格式存储,比如JSON。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。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。

           面向文档数据库会将数据以文档形式存储。每个文档都是自包含的数据单元,是一系列数据项的集合。每个数据项都有一个名词与对应值,值既可以是简单的数据类型,如字符串、数字和日期等;也可以是复杂的类型,如有序列表和关联对象。数据存储的最小单位是文档,同一个表中存储的文档属性可以是不同的,数据可以使用XML、JSON或JSONB等多种形式存储。

    典型产品:MongoDB、CouchDB

    有谁在使用:SAP (MongoDB)、Codecademy (MongoDB)、Foursquare (MongoDB)、NBC News (RavenDB)

    适用的场景:

    1.  日志。企业环境下,每个应用程序都有不同的日志信息。Document-Oriented数据库并没有固定的模式,所以我们可以使用它储存不同的信息。
    2.  分析。鉴于它的弱模式结构,不改变模式下就可以储存不同的度量方法及添加新的度量。

    不适用场景:

           在不同的文档上添加事务。Document-Oriented数据库并不支持文档间的事务,如果对这方面有需求则不应该选用这个解决方案。

    (1)MongoDB

            MongoDB是一个介于关系型数据库和非关系型数据库之间的产品,是非关系型数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。他支持的数据库结构非常松散,类似json的bjson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongodb最大的特点是他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,几乎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。 

    特点: 
            高性能、易部署、易使用、存储数据非常方便 
    主要功能特性: 

    1. 面向集合存储,易存储对象类型的数据 。“面向集合”(Collenction-Orented)意思是数据库被分组存储在数据集中,被称为一个集合(Collenction)每个 集合在数据库中都有一个唯一的标识名,并且可以包含无限数目的文档,集合的概念类似关系型数据库(RDBMS)里的表(table)不同的是它不需要定义任何模式(schema) 
    2. 模式自由 。模式自由(schema-free)意为着存储在mongodb数据库中的文件,我们不需要知道它的任何结构定义。 
    3. 支持动态查询 
    4. 支持完全索引,包含内部对象 
    5. 支持查询 
    6. 支持复制和故障恢复 
    7. 使用高效的二进制数据存储,包括大型对象 
    8. 自动处理碎片、以支持云计算层次的扩展性
    9. 功能:数据文件存储格式为BSON,模式自由,整体架构与关系型数据库有对应关系,具有较好的高可用性和伸缩性,有插件式存储引擎,新版本默认是writedtiger存储引擎;
    10. 部署: 部署比较简答,下载软件,设置好配置文件即可启动服务;
    11. 使用:不支持SQL语句,使用与SQL对应的json方式管理数据库;
    12. 监控:有比较丰富的监控和性能命令,官方有比较完善的图形监控系统,但需要购买;
    13. 备份:支持冷备份和热备份,可以使用mongoexport/mongimport进行逻辑备份,也可以使用基于oplog的mongodump/mongorestore物理热备份;
    14. 高可用:MongoDB master-slave主从复制:在master节点上加 --master参数,从数据库加 -slave和-source参数,就可以实现同步,这种目前不建议;

    适用场景:

    1. 网站后台数据库:mongodb非常适合插入、更新与查询,并可以实时复制和高伸缩性,适合更新迭代快、需求变更多、以对象为主的网站应用;
    2. 小文件系统:对于json文件,二进制数据,适合用mongodb进行存储和查询
    3. 日志分析系统:对于数据量大的日志文件,IM会话消息记录,适合用mongodb来保存和查询;
    4. 缓存系统:mongodb数据库也会使用大量的内存,合理的设计,也可以作为缓存系统使用;不过目前缓存系统使用更多的方案是 memcached和redis。

    Mongodb不适合的场景:

    1. 高度事务性的系统:即传统的OLTP业务,mongodb,乃至其他nosql,对事务性支持都不太好;
    2. 传统的统计分析应用:即传统的OLAP业务,需要高度优化的查询方式,mongodb支持不好;
    3. 使用SQL语句比较方便的业务:mongodb是json类型的查询方式,虽然也灵活,但不如用SQL方便,如果业务和适合SQL,则就不太合适mongodb了。

    2.2.4 图形数据库

            图形数据库允许我们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。比如我们有三个实体,Steve Jobs、Apple和Next,则会有两个“Founded by”的边将Apple和Next连接到Steve Jobs。

    典型产品:Neo4J、InforGrid

    有谁在使用:Adobe (Neo4J)、Cisco (Neo4J)、T-Mobile (Neo4J)

    适用的场景:

    1.  在一些关系性强的数据中
    2.  推荐引擎。如果我们将数据以图的形式表现,那么将会非常有益于推荐的制定

    不适用场景:

    不适合的数据模型。图数据库的适用范围很小,因为很少有操作涉及到整个图。

     

    https://blog.csdn.net/qq_27565769/article/details/80731213

    https://blog.csdn.net/michelleqiao/article/details/5297758

    https://blog.csdn.net/xin_ge_cheng_xu/article/details/79663549

    https://blog.csdn.net/hzp666/article/details/79168675

    https://blog.csdn.net/arthursunbao/article/details/38340637

     

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    DB-Engines:2021年9月Top 20的排名

    DB-Engines 数据库流行度排行榜 9 月更新已发布,排名前二十如下:总体排名和上个月相比基本一致,其中排名前三的 Oracle、MySQL 和 Microsoft SQL Server 也是分数增加最多的三个数据库,对于很多做互联网的同学来说,Oracle和Microsoft SQL Server排名前三是不是有点意外?

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    一、数据库的分类

         按照早期的数据库理论,比较流行的数据库模型有三种,分别为层次式数据库、网状数据库和关系型数据库。而在当今的互联网中,最常见的数据库模型主要是两种,即SQL关系型数据库和NoSQL非关系型数据库。

    二、关系型数据库介绍

    关系数据库前 10 名如下:

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    1、关系型数据库的由来

    虽然网状数据库和层次数据库已经很好的解决了数据的集中和共享问题,但是在数据库独立性和抽象级别上扔有很大欠缺。用户在对这两种数据库进行存取时,仍然需要明确数据的存储结构,指出存取路径。而关系型数据库就可以较好的解决这些问题。

    2、关系型数据库介绍

    关系型数据库模型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,通过对这些关联的表格分类、合并、连接或选取等运算来实现数据库的管理。

    关系型数据库诞生40多年了,从理论产生发展到现实产品,例如:Oracle和MySQL,Oracle在数据库领域上升到霸主地位,形成每年高达数百亿美元的庞大产业市场。

    传统关系数据库:Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server、PostgreSQL

    大数据常见数据库:Hive、Impala、Presto、ClickHouse

    三、非关系型数据库介绍

    1、非关系型数据库诞生背景

    NoSQL,泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSql数据库在特定的场景下可以发挥出难以想象的高效率和高性能,它是作为对传统关系型数据库的一个有效的补充。

    NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不仅仅是SQL”,是一项全新的数据库革命性运动,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储,相对于铺天盖地的关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新的思维的注入。

    2、非关系型数据库种类

    (1)键值(Key-Value)存储数据库

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    键值数据库就类似传统语言中使用的哈希表。可以通过key来添加、查询或者删除数据库,因为使用key主键访问,所以会获得很高的性能及扩展性。

    键值数据库主要使用一个哈希表,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。

    典型产品:Memcached、Redis、Ehcache

    (2)列存储(Column-oriented)数据库

    列存储数据库将数据存储在列族中,一个列族存储经常被一起查询的相关数据,比如人类,我们经常会查询某个人的姓名和年龄,而不是薪资。这种情况下姓名和年龄会被放到一个列族中,薪资会被放到另一个列族中。

    这种数据库通常用来应对分布式存储海量数据。

    典型产品:Cassandra(AP)、HBase(CP)

    (3)面向文档(Document-Oriented)数据库

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    文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件,而且它同第一种键值数据库类似。该类型的数据模型是版本化的文档,半结构化的文档以特定的格式存储,比如JSON。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。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。

    面向文档数据库会将数据以文档形式存储。每个文档都是自包含的数据单元,是一系列数据项的集合。每个数据项都有一个名词与对应值,值既可以是简单的数据类型,如字符串、数字和日期等;也可以是复杂的类型,如有序列表和关联对象。数据存储的最小单位是文档,同一个表中存储的文档属性可以是不同的,数据可以使用XML、JSON或JSONB等多种形式存储。

    典型产品:MongoDB、CouchDB

    (4)图形数据库

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    图形数据库允许我们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。比如我们有三个实体,Steve Jobs、Apple和Next,则会有两个“Founded by”的边将Apple和Next连接到Steve Jobs。

    典型产品:Neo4J、InforGrid

    (5)时序数据库

    2017年时序数据库忽然火了起来。开年2月Facebook开源了beringei时序数据库;到了4月基于PostgreSQL打造的时序数据库TimeScaleDB也开源了,而早在2016年7月,百度云在其天工物联网平台上发布了国内首个多租户的分布式时序数据库产品TSDB,成为支持其发展制造,交通,能源,智慧城市等产业领域的核心产品,同时也成为百度战略发展产业物联网的标志性事件。时序数据库作为物联网方向一个非常重要的服务,业界的频频发声,正说明各家企业已经迫不及待的拥抱物联网时代的到来。

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    时序数据是基于时间的一系列的数据。在有时间的坐标中将这些数据点连成线,往过去看可以做成多纬度报表,揭示其趋势性、规律性、异常性;往未来看可以做大数据分析,机器学习,实现预测和预警。

    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。

           对比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。

    典型产品:InfluxDB、Prometheus(普罗米修斯)、OpenTSDB(底层基于HBase)

    (6)搜索引擎存储

    搜索引擎存储:搜索引擎数据库最近比较火的包括Solr和Elasticsearch等。Solr是Apache 的一个开源项目,基于业界大名鼎鼎的java开源搜索引擎Lucene。在过去的十年里,solr发展壮大,拥有广泛的用户群体。solr提供分布式索引、分片、副本集、负载均衡和自动故障转移和恢复功能。如果正确部署,良好管理,solr就能够成为一个高可靠、可扩展和高容错的搜索引擎。

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    Elasticsearch构建在Apache Lucene库之上,同是开源搜索引擎。Elasticsearch在Solr推出几年后才面世的,通过REST和schema-free的JSON文档提供分布式、多租户全文搜索引擎。并且官方提供Java,Groovy,PHP,Ruby,Perl,Python,.NET和Javascript客户端。目前Elasticsearch与Logstash和Kibana配合,部署成日志采集和分析,简称ELK,它们都是开源软件。最近新增了一个FileBeat,它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent),Filebeat占用资源少,适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash。

    典型产品:Elasticsearch、Solr

    (7)其他

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    - END -

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  • 用户在具有了登录名之后,只能连接到SQLServer数据库服务器上,并不具有访问任何用户数据库的权限,只有成为了数据库的合法用户后,才能访问该数据库。本节介绍如何对数据库用户进行管理。 ...

    概述

    数据库用户是数据库级别上的主体。用户在具有了登录名之后,只能连接到SQLServer数据库服务器上,并不具有访问任何用户数据库的权限,只有成为了数据库的合法用户后,才能访问该数据库。本节介绍如何对数据库用户进行管理。

    数据库用户一般都来自于服务器上已有的登录名,让登录名成为数据库用户的操作称为“映射”。一个登录名可以映射为多个数据库中的用户,这种映射关系为同–服务器上不同数据库的权限管理带来了很大的方便。管理数据库用户的过程实际上就是建立登录名与数据库用户之间的映射关系的过程。默认情况下,新建立的数据库只有一一个用户- -dbo, 它是数据库的拥有者。

    建立数据库用户

    用SSMS界面完成

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    dbo用户的

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    用sql语句创建

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    例子:创建名为SQL_JWC的SQL Server身份验证的登录名,该登录名的密码为123
    然后在“学生选课数据库”中创建对应的数据库用户JWC

    create login SQL_JWC
     with password='123';
     go 
     use 学生选课数据库
     create user JWC for login SQL_JWC;
    

    在这里插入图片描述

    注意:一定要清楚服务器登录名与数据库用户是两个完全不同的概念。具有登录名的用户可以登录到SQL Server实例上,而且只局限在实例.上进行操作。而数据库用户则是以什么样的身份在该数据库中进行操作的映射名,是登录名在具体数据库中的映射,这个映射名(数据库用户名)可以与登录名一样,也可以不一样。一般为了便于理解和管理,都采用相同的名字。
    sql server登录名、服务器角色、数据库用户、数据库角色、架构区别联系

    删除数据库用户

    从当前数据库中删除一个用户,实际就是解除了 登录名和数据库用户之间的映射关系,

    但并不影响登录名的存在。删除数据库用户之后,其对应的登录名仍然存在

    用SSMS界面完成

    比如删除刚才建立的JWC用户
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    删除 ,这样就SQL_JWC数据库就没有数据库用户了,没有映射,就不能访问其他建立的数据库
    没有与数据库的映射,就不能访问
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    用SQL语句实现

    –删除数据库用户
    drop user SQL_User2

    权限管理

    在这里插入图片描述

    权限种类及用户分类

    权限种类

    1. 对象权限:
      对象权限是用户在已经创建好的对象上行使的权限,主要包括对表和视图数据进行
      SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE的权限,其中UPDATE和SELECT可以对表或
      视图的单个列进行授权。
    2. 语句权限:
      SQL Server除了提供对对象的操作权限外,还提供了创建对象的权限,即语句权限。
      SQL Server提供的语句权限主要包括:
      ●CREATE TABLE:具有在数据库中创建表的权限。
      ●CREATE VIEW:具有在数据库中创建视图的权限。
      ●CREATE DATABASE:具有创建数据库的权限。
    3. 隐含权限
      隐含权限是指数据库拥有者和数据库对象拥有者本身所具有的权限,隐含权限相当于内
      置权限,不需要再明确地授予这些权限。例如,数据库拥有者自动地具有对数据库进行一切
      操作的权限。

    数据库用户分类

    1. 系统管理员 sa
      系统管理员在数据库服务器上具有全部的权限,包括对服务器的配置和管理权限,也
      包括对全部数据库的操作权限。当用户以系统管理员身份进行操作时,系统不对其权限进
      行检验。每个数据库管理系统在安装好之后都有自己默认的系统管理员,SQL Server 2012
      的默认系统管理员是“sa”。在安装好之后可以授予其他用户系统管理员的权限。
    2. 数据库对象拥有者
      创建数据库对象的用户即为数据库对象拥有者。数据库对象拥有者对其所拥有的对象具
      有全部权限。
    3. 普通用户
      普通用户只具有对数据库数据的增、删、改、查权限。

    在数据库管理系统中,权限- -般分为对象权限、语句权限和隐含权限三种,其中语句权
    限和对象权限是可以授予数据库用户的权限,隐含权限是用户自动具有的权限。

    权限的管理

    因为隐含权限已经预先设置好了,所以权限管理是指对对象权限和语句权限的设置
    权限的管理包含三个方面:
    ●授予权限:授予用户或角色的某种操作权。
    ●收回权限:收回(或称为撤销)曾经授予给用户或角色的权限。
    ●拒绝访问:拒绝某用户或角色的某种操作权限,即使用户或角色由于继承而获得这种操作权限,也不允许执行相应的操作。

    对象权限的管理

    用SSMS实现

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    下面介绍在SSMS工具中对数据库用户授权的方法
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    数据库—安全性—用户----SQL_User1-----属性----安全对象
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    类似这样,只要插入和选择就行了
    在这里插入图片描述

    sql语句实现

    在T-SQL语句中,用于管理权限的语句有三条:
    ●GRANT语句:用于授予权限。
    ●REVOKE 语句:用于收回或撤销权限。
    ●DENY语句:用于拒绝权限。
    在这里插入图片描述
    例子1:为user1用户授予Student表的查询权限

    GRANT SELECT ON Student TO user1
    

    例子2:为用户user1授予SC表的查询权和插入权限

    GRANT SELECT,INSERT ON SC TO user1
    

    例子3:收回用户user1对Student表的查询语句

    REVOKE SELECT ON  Student FROM user1
    

    例子4:拒绝user1用户具有SC表的更改权限

    DENY UPDATE ON SC TO user1
    

    语句权限的管理

    用SSMS工具实现

    在"学生数据库“中,我们以授予SQL_User1用户具有创建表的权限为例

    在授予SQL_User1用户权限之前,我们先用该用户建立一个新的数据库引擎查询,

    --创建一个数据库引擎查询
    CREATE Table Teachers(
    Tid char(6),  --教师号
    Tname varchar(10) ) --教师名
    
    

    如果出现这样的语句
    在数据库“”中拒绝了CREATE TABLE 权限
    在这里插入图片描述
    使用ssms工具授予用户语句权限的步骤是:
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    选择数据库
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    选择你想要授予的权限
    比如创建表在这里插入图片描述
    确定

    注意,如果此时用SQL_Uscr1身份打开一个新的查询编辑器窗口,选用“学生数据库”,
    并执行下述建表语句:
    CREATE TABLE MyTable(c1 int)

    在这里插入图片描述
    这个错误的原因是SQL_User1用户没有在dbo架构中创建对象的权限,而且也没有为SQL_User1用户指定默认架构,因此create dbo.MyTable失败了。

    解决此问题的一个办法是让数据库系统管理员定义一个架构,并将该架构的所有权赋给SQL_User1用户,将该架构的所有权赋给SQL_User1用户。然后将新建架构设为SQLUser1用户的默认架构。

    实例:
    在这里插入图片描述

    CREATE SCHEMA TestSchema AUTHORIZATION SQL_User1
    go 
    ALTER USER SQL_User1 WITH DEFAULT_SCHEMA=TestSchema
    
    

    用SQL语句实现

    同对象管理一样,语句权限的管理也有GRANT、REVOKE、DENY三种

    1. 授权语句 GRANT
    2. 收权语句 REVOKE
    3. 拒绝权限语句 DENY

    例子:
    授予user1具有创建数据表的权限

    GRANT CREATE TABLE TO user1
    

    –授予user1和user2具有创建数据表和视图的权限

    GRANT CREATE TABLE,CREATE VIEW TO user1,user2
    

    –收回授予user1创建数据表的权限

    REVOKE CREATE TABLE FORM user1
    

    –拒绝user1具有创建视图的权限

    DENY CREATE VIEW  TO user1
    

    角色

    在数据库中,为便于对用户及权限的管理,可以将一组具有相同权限的用户组织在一起,这一组具有相同权限用户称为角色(Role)。角色类似于Windows操作系统安全体系的"组"

    在SQLServer2012中,角色分为系统预定义的固定角色用户根据自己的需要定义的
    用户角色
    两类,我们这里只介绍用户定义的角色。

    建立用户定义的角色

    用SSMS工具实现

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    在这里插入图片描述

    用SQL语句实现 CREATE ROLE

    在这里插入图片描述
    例子:
    在“”数据库中创建一个角色CompDept

    --首先选中要使用的数据库
    CREATE ROLE CompDept;
    
    

    在“”数据库中创建用户自定义角色:InfoDept,其拥有者为SQL_User1

    --在“”数据库中创建用户自定义角色:InfoDept,其拥有者为SQL_User1
    --选中要使用的数据库
    CREATE ROLE InfoDept AUTHORIZATION SQL_User1
    

    为用户定义的角色授权

    与数据库用户授权的操作一样,可看上面

    sql:
    为Software角色授予""数据库中Student表的查询权

    --为Software角色授予""数据库中Student表的查询权
    GRANT SELECT ON Student TO Software
    
    

    为CompDept角色授予“”数据库中Student表的增删改查权限

    --为CompDept角色授予“”数据库中Student表的增删改查权限
    GRANT SELECT,INSERT,DELETE,UPDATE ON Student TO CompDept
    

    为用户定义的角色添加成员

    用ssms工具实现

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    用sql语句实现

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    例子:
    将HEYUJIE-PC域名下的Windows身份验证的账户Win_Userl添加到“”数据库的Software角色中。(假设Win_User1已是“”数据库中的用户)

    EXEC sp_addrolemember 'Software','HEYUJIE-PC\Win_User1'
    
    

    将SQLServer身份验证的SOL_User2账户添加到” “数据库的CompDept角色中(假设SQL_User2已是” “数据库中的用户)。

    EXEC sp_addrolemember 'CompDept','SQL_User2'
    

    删除用户定义角色中的成员

    用ssms工具实现


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    用sql语句实现

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    在这里插入图片描述

    在“学生数据库”中,删除CompDept角色中的SQL_User2成员。

    --在“学生数据库”中,删除CompDept角色中的SQL_User2成员。
    
    EXEC sp_droprolemember 'ComDept','SQL_User2'
    
    
    
    
    

    小结

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