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  • 关系数据库与非关系型数据库一、数据库概述1、关系型数据库2、非关系型数据库二、数据库区别1、数据存储方式不同2、扩展方式不同3、对事务性的支持不同三、非关系型数据库产生背景四、Redis简介1、Redis 优点五、...

    一、数据库概述

    1、关系型数据库

    关系型数据库是一个结构化的数据库,创建在关系模型(二维表格模型)基础上,一般面向于记录。

    SQL 语句(标准数据查询语言)就是一种基于关系型数据库的语言,用于执行对关系型数据库中数据的检索和操作。

    主流的关系型数据库包括 Oracle、MySQL、SQL Server、Microsoft Access、DB2 等。

    2、非关系型数据库

    NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意思是“不仅仅是 SQL”,是非关系型数据库的总称。

    除了主流的关系型数据库外的数据库,都认为是非关系型。

    主流的 NoSQL 数据库有 Redis、MongBD、Hbase、CouhDB 等。

    二、数据库区别

    1、数据存储方式不同

    关系型和非关系型数据库的主要差异是数据存储的方式。关系型数据天然就是表格式的,因此存储在数据表的行和列中。数据表可以彼此关联协作存储,也很容易提取数据。

    与其相反,非关系型数据不适合存储在数据表的行和列中,而是大块组合在一起。非关系型数据通常存储在数据集中,就像文档、键值对或者图结构。你的数据及其特性是选择数据存储和提取方式的首要影响因素。

    2、扩展方式不同

    SQL和NoSQL数据库最大的差别可能是在扩展方式上,要支持日益增长的需求当然要扩展。

    为了支持更多并发量,SQL数据库是纵向扩展,也就是说提高处理能力,使用速度更快速的计算机,这样处理相同的数据集就更快了。因为数据存储在关系表中,操作的性能瓶颈可能涉及很多个表,这都需要通过提高计算机性能来客服。虽然SQL数据库有很大扩展空间,但最终肯定会达到纵向扩展的上限。
    而NoSQL数据库是横向扩展的。因为非关系型数据存储天然就是分布式的,NoSQL数据库的扩展可以通过给资源池添加更多普通的数据库服务器(节点)来分担负载。

    3、对事务性的支持不同

    如果数据操作需要高事务性或者复杂数据查询需要控制执行计划,那么传统的SQL数据库从性能和稳定性方面考虑是你的最佳选择。SQL数据库支持对事务原子性细粒度控制,并且易于回滚事务。

    虽然NoSQL数据库也可以使用事务操作,但稳定性方面没法和关系型数据库比较,所以它们真正闪亮的价值是在操作的扩展性和大数据量处理方面。

    三、非关系型数据库产生背景

    可用于应对 Web2.0 纯动态网站类型的三高问题。

    • (1)High performance——对数据库高并发读写需求
    • (2)Huge Storage——对海量数据高效存储与访问需求
    • (3)High Scalability && High Availability——对数据库高可扩展性与高可用性需求

    关系型数据库和非关系型数据库都有各自的特点与应用场景,两者的紧密结合将会给Web2.0的数据库发展带来新的思路。让关系数据库关注在关系上,非关系型数据库关注在存储上。例如,在读写分离的MySQL数据库环境中,可以把经常访问的数据存储在非关系型数据库中,提升访问速度。

    总结:
    关系型数据库:

    • 实例–>数据库–>表(table)–>记录行(row)、数据字段(column)

    非关系型数据库:

    • 实例–>数据库–>集合(collection)–>键值对(key-value)
    • 非关系型数据库不需要手动建数据库和集合(表)。

    四、Redis简介

    Redis 是一个开源的、使用 C 语言编写的 NoSQL 数据库。 Redis
    基于内存运行并支持持久化,采用key-value(键值对)的存储形式,是目前分布式架构中不可或缺的一环。

    Redis服务器程序是单进程模型,也就是在一台服务器上可以同时启动多个Redis进程,Redis的实际处理速度则是完全依靠于主进程的执行效率。若在服务器上只运行一个Redis进程,当多个客户端同时访问时,服务器的处理能力是会有一定程度的下降;若在同一台服务器上开启多个Redis进程,Redis在提高并发处理能力的同时会给服务器的CPU造成很大压力。即:在实际生产环境中,需要根据实际的需求来决定开启多少个Redis进程。若对高并发要求更高一些,可能会考虑在同一台服务器上开启多个进程。若 CPU 资源比较紧张,采用单进程即可。

    1、Redis 优点

    • (1)具有极高的数据读写速度:数据读取的速度最高可达到 110000 次/s,数据写入速度最高可达到 81000 次/s。
    • (2)支持丰富的数据类型:支持 key-value、Strings、Lists、Hashes、Sets 及 Ordered Sets
      等数据类型操作。
    • (3)支持数据的持久化:可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
    • (4)原子性:Redis 所有操作都是原子性的。
    • (5)支持数据备份:即 master-salve 模式的数据备份。

    Redis作为基于内存运行的数据库,缓存是其最常应用的场景之一。除此之外,Redis常见应用场景还包括获取最新N个数据的操作、排行榜类应用、计数器应用、存储关系、实时分析系统、日志记录。

    五、Redis 安装部署

    systemctl stop firewalld
    setenforce 0
    
    yum install -y gcc gcc-c++ make
    
    tar zxvf redis-5.0.7.tar.gz -C /opt/
    
    cd /opt/redis-5.0.7/
    make PREFIX=/usr/local/redis install
    

    在这里插入图片描述

    cd /opt/redis-5.0.7/utils
    ./install_server.sh
    
    慢慢回车
    Please select the redis executable path []
    手动输入
    /usr/local/redis/bin/redis-server
    

    在这里插入图片描述

    Selected config:
    Port           : 6379								#默认侦听端口为6379
    Config file    : /etc/redis/6379.conf				#配置文件路径
    Log file       : /var/log/redis_6379.log			#日志文件路径
    Data dir       : /var/lib/redis/6379				#数据文件路径
    Executable     : /usr/local/redis/bin/redis-server	#可执行文件路径
    Cli Executable : /usr/local/bin/redis-cli			#客户端命令工具
    
    ln -s /usr/local/redis/bin/* /usr/local/bin/
    
    /etc/init.d/redis_6379 stop				#停止
    /etc/init.d/redis_6379 start			#启动
    /etc/init.d/redis_6379 restart			#重启
    /etc/init.d/redis_6379 status			#状态
    

    在这里插入图片描述
    修改配置 /etc/redis/6379.conf 参数

    vim /etc/redis/6379.conf
    
    70行,添加 监听的主机地址
    bind 127.0.0.1 192.168.90.10				
    
    93行,Redis默认的监听端口
    port 6379									
    
    137行,启用守护进程
    daemonize yes							
    
    159行,指定 PID 文件
    pidfile /var/run/redis_6379.pid				
    
    167行,日志级别
    loglevel notice								
    
    172行,指定日志文件
    logfile /var/log/redis_6379.log				
    
    /etc/init.d/redis_6379 restart
    

    在这里插入图片描述

    六、Redis 命令工具

    redis-server		用于启动 Redis 的工具
    redis-benchmark		用于检测 Redis 在本机的运行效率
    redis-check-aof		修复 AOF 持久化文件
    redis-check-rdb		修复 RDB 持久化文件
    redis-cli	 		Redis命令行工具
    

    (1)redis-cli 命令行工具

    语法:redis-cli -h host -p port -a password
    
    -h	指定远程主机
    -p	指定 Redis 服务的端口号
    -a	指定密码,未设置数据库密码可以省略-a 选项
    

    若不添加任何选项表示,则使用 127.0.0.1:6379 连接本机上的 Redis 数据库

    redis-cli -h 192.168.90.10 -p 6379
    此时无密码,不需要-a 直接登陆
    

    在这里插入图片描述

    (2)redis-benchmark 测试工具

    redis-benchmark 是官方自带的 Redis 性能测试工具,可以有效的测试 Redis 服务的性能。

    基本的测试语法:redis-benchmark [选项] [选项值]
    -h	指定服务器主机名。
    -p	指定服务器端口。
    -s	指定服务器 socket
    -c	指定并发连接数。
    -n	指定请求数。
    -d	以字节的形式指定 SET/GET 值的数据大小。
    -k	1=keep alive 0=reconnect 。
    -r	SET/GET/INCR 使用随机 key, SADD 使用随机值。
    -P	通过管道传输请求。
    -q	强制退出 redis。仅显示 query/sec 值。
    –csv	以 CSV 格式输出。
    -l	生成循环,永久执行测试。
    -t	仅运行以逗号分隔的测试命令列表。
    -I	Idle 模式。仅打开 N 个 idle 连接并等待。
    

    向 IP 地址为 192.168.90.10、端口为 6379 的 Redis 服务器发送 100 个并发连接与 100000 个请求测试性能

    redis-benchmark -h 192.168.90.10 -p 6379 -c 100 -n 100000
    

    在这里插入图片描述
    测试存取大小为 100 字节的数据包的性能

    redis-benchmark -h 192.168.90.10 -p 6379 -q -d 100
    

    在这里插入图片描述
    测试本机上 Redis 服务在进行 set 与 lpush 操作时的性能

    redis-benchmark -t set,lpush -n 100000 -q
    

    在这里插入图片描述

    (3)Redis 数据库常用命令

    set		存放数据,命令格式为 set key value
    get		获取数据,命令格式为 get key
    keys 	命令可以取符合规则的键值列表,通常情况可以结合*、?等选项来使用。
    exists 	命令可以判断键值是否存在。
    del 	命令可以删除当前数据库的指定 key。
    type 	命令可以获取 key 对应的 value 值类型。
    
    例:
    keys * 查询所有建和键值
    keys a* 查询a开头的所有键和键值
    keys a?? 查询a开头后面跟两位数的键和键值
    

    在这里插入图片描述

    例:
    exists teacher
    exists qqqqqqq
    

    在这里插入图片描述

    rename 命令是对已有 key 进行重命名。(覆盖)
    命令格式:rename 源key 目标key
    
    renamenx 命令的作用是对已有 key 进行重命名,并检测新名是否存在,如果目标 key 存在则不进行重命名。(不覆盖)
    命令格式:renamenx 源key 目标key
    
    dbsize 命令的作用是查看当前数据库中 key 的数目。
    
    使用config set requirepass password命令设置密码
    使用config get requirepass命令查看密码(一旦设置密码,必须先验证通过密码,否则所有操作不可用)
    

    使用rename命令进行重命名时,无论目标key是否存在都进行重命名,且源key的值会覆盖目标key的值。在实际使用过程中,建议先用
    exists 命令查看目标 key 是否存在,然后再决定是否执行 rename 命令,以避免覆盖重要数据。

    (4)Redis 多数据库常用命令

    Redis 支持多数据库,Redis 默认情况下包含 16 个数据库,数据库名称是用数字 0-15 来依次命名的。

    多数据库相互独立,互不干扰。

    多数据库间切换

    命令格式:select 序号
    使用 redis-cli 连接 Redis 数据库后,默认使用的是序号为 0 的数据库。
    

    在这里插入图片描述
    多数据库间移动数据

    格式:move 键值 序号
    
    例:
    keys *
    move a1 5
    select
    keys *
    

    在这里插入图片描述

    清除数据库内数据
    FLUSHDB :清空当前数据库数据
    FLUSHALL :清空所有数据库的数据,慎用!
    

    七、Redis 高可用

    在web服务器中,高可用是指服务器可以正常访问的时间,衡量的标准是在多长时间内可以提供正常服务(99.9%、99.99%、99.999%等等)。

    但是在Redis语境中,高可用的含义似乎要宽泛一些,除了保证提供正常服务(如主从分离、快速容灾技术),还需要考虑数据容量的扩展、数据安全不会丢失等。

    在Redis中,实现高可用的技术主要包括持久化、主从复制、哨兵和集群,下面分别说明它们的作用,以及解决了什么样的问题。

    • 持久化:持久化是最简单的高可用方法(有时甚至不被归为高可用的手段),主要作用是数据备份,即将数据存储在硬盘,保证数据不会因进程退出而丢失。
    • 主从复制:主从复制是高可用Redis的基础,哨兵和集群都是在主从复制基础上实现高可用的。主从复制主要实现了数据的多机备份,以及对于读操作的负载均衡和简单的故障恢复。缺陷:故障恢复无法自动化;写操作无法负载均衡;存储能力受到单机的限制。
    • 哨兵:在主从复制的基础上,哨兵实现了自动化的故障恢复。缺陷:写操作无法负载均衡;存储能力受到单机的限制。
    • 集群:通过集群,Redis解决了写操作无法负载均衡,以及存储能力受到单机限制的问题,实现了较为完善的高可用方案。

    八、Redis 持久化

    持久化的功能:Redis是内存数据库,数据都是存储在内存中,为了避免服务器断电等原因导致Redis进程异常退出后数据的永久丢失,需要定期将Redis中的数据以某种形式(数据或命令)从内存保存到硬盘;当下次Redis重启时,利用持久化文件实现数据恢复。除此之外,为了进行灾难备份,可以将持久化文件拷贝到一个远程位置。

    九、Redis 提供两种方式进行持久化

    由于AOF持久化的实时性更好,即当进程意外退出时丢失的数据更少,因此AOF是目前主流的持久化方式,不过RDB持久化仍然有其用武之地。

    RDB 持久化:
    原理是将 Reids在内存中的数据库记录定时保存到磁盘上。
    AOF 持久化(append only file):
    原理是将 Reids 的操作日志以追加的方式写入文件,类似于MySQL的binlog。

    RDB持久化

    是指在指定的时间间隔内将内存中当前进程中的数据生成快照保存到硬盘(因此也称作快照持久化),用二进制压缩存储,保存的文件后缀是rdb;当Redis重新启动时,可以读取快照文件恢复数据。

    触发条件
    RDB持久化的触发分为手动触发和自动触发两种。

    (1)手动触发

    save命令和bgsave命令都可以生成RDB文件。
    save命令会阻塞Redis服务器进程,直到RDB文件创建完毕为止,在Redis服务器阻塞期间,服务器不能处理任何命令请求。
    而bgsave命令会创建一个子进程,由子进程来负责创建RDB文件,父进程(即Redis主进程)则继续处理请求。

    bgsave命令执行过程中,只有fork子进程时会阻塞服务器,而对于save命令,整个过程都会阻塞服务器,因此save已基本被废弃,线上环境要杜绝save的使用。

    (2)自动触发

    在自动触发RDB持久化时,Redis也会选择bgsave而不是save来进行持久化。

    save m n
    

    自动触发最常见的情况是在配置文件中通过save m n,指定当m秒内发生n次变化时,会触发bgsave。

    vim /etc/redis/6379.conf
    
    ==219行==以下三个save条件满足任意一个时,都会引起bgsave的调用
    
    save 900 1 :当时间到900秒时,如果redis数据发生了至少1次变化,则执行bgsave
    save 300 10 :当时间到300秒时,如果redis数据发生了至少10次变化,则执行bgsave
    save 60 10000 :当时间到60秒时,如果redis数据发生了至少10000次变化,则执行bgsave
    
    ==254行==指定RDB文件名
    
    dbfilename dump.rdb
    
    ==264行==指定RDB文件和AOF文件所在目录
    
    dir /var/lib/redis/6379
    
    ==242行==是否开启RDB文件压缩
    
    rdbcompression yes
    

    其他自动触发机制

    除了save m n 以外,还有一些其他情况会触发bgsave:

    • 在主从复制场景下,如果从节点执行全量复制操作,则主节点会执行bgsave命令,并将rdb文件发送给从节点。
    • 执行shutdown命令时,自动执行rdb持久化。

    (3)执行流程

    • Redis父进程首先判断:当前是否在执行save,或bgsave/bgrewriteaof的子进程,如果在执行则bgsave命令直接返回。
      bgsave/bgrewriteaof的子进程不能同时执行,主要是基于性能方面的考虑:两个并发的子进程同时执行大量的磁盘写操作,可能引起严重的性能问题。
    • 父进程执行fork操作创建子进程,这个过程中父进程是阻塞的,Redis不能执行来自客户端的任何命令
    • 父进程fork后,bgsave命令返回”Background saving started”信息并不再阻塞父进程,并可以响应其他命令
    • 子进程创建RDB文件,根据父进程内存快照生成临时快照文件,完成后对原有文件进行原子替换
    • 子进程发送信号给父进程表示完成,父进程更新统计信息

    (4)启动时加载

    RDB文件的载入工作是在服务器启动时自动执行的,并没有专门的命令。但是由于AOF的优先级更高,因此当AOF开启时,Redis会优先载入 AOF文件来恢复数据;只有当AOF关闭时,才会在Redis服务器启动时检测RDB文件,并自动载入。服务器载入RDB文件期间处于阻塞状态,直到载入完成为止。
    Redis载入RDB文件时,会对RDB文件进行校验,如果文件损坏,则日志中会打印错误,Redis启动失败。

    AOF 持久化

    RDB持久化是将进程数据写入文件,而AOF持久化,则是将Redis执行的每次写、删除命令记录到单独的日志文件中,查询操作不会记录; 当Redis重启时再次执行AOF文件中的命令来恢复数据。
    与RDB相比,AOF的实时性更好,因此已成为主流的持久化方案。

    (1)开启AOF

    Redis服务器默认开启RDB,关闭AOF;要开启AOF,需要在配置文件中配置:

    vim /etc/redis/6379.conf
    
    700行修改,开启AOF
    
    appendonly yes
    
    704行指定AOF文件名称
    
    appendfilename "appendonly.aof"
    
    796行是否忽略最后一条可能存在问题的指令
    
    aof-load-truncated yes
    
    /etc/init.d/redis_6379 restart
    

    (2)执行流程

    由于需要记录Redis的每条写命令,因此AOF不需要触发,下面介绍AOF的执行流程。

    AOF的执行流程包括:

    • 命令追加(append):将Redis的写命令追加到缓冲区aof_buf;
    • 文件写入(write)和文件同步(sync):根据不同的同步策略将aof_buf中的内容同步到硬盘;
    • 文件重写(rewrite):定期重写AOF文件,达到压缩的目的。

    (3)命令追加(append)

    Redis先将写命令追加到缓冲区,而不是直接写入文件,主要是为了避免每次有写命令都直接写入硬盘,导致硬盘IO成为Redis负载的瓶颈。
    命令追加的格式是Redis命令请求的协议格式,它是一种纯文本格式,具有兼容性好、可读性强、容易处理、操作简单避免二次开销等优点。在AOF文件中,除了用于指定数据库的select命令(如select 0为选中0号数据库)是由Redis添加的,其他都是客户端发送来的写命令。

    (4)文件写入(write)和文件同步(sync)

    Redis提供了多种AOF缓存区的同步文件策略,策略涉及到操作系统的write函数和fsync函数

    说明如下:

    为了提高文件写入效率,在现代操作系统中,当用户调用write函数将数据写入文件时,操作系统通常会将数据暂存到一个内存缓冲区里,当缓冲区被填满或超过了指定时限后,才真正将缓冲区的数据写入到硬盘里。这样的操作虽然提高了效率,但也带来了安全问题:如果计算机停机,内存缓冲区中的数据会丢失;因此系统同时提供了fsync、fdatasync等同步函数,可以强制操作系统立刻将缓冲区中的数据写入到硬盘里,从而确保数据的安全性。

    AOF缓存区的同步文件策略存在三种同步方式,它们分别是:

    vim /etc/redis/6379.conf
    

    ● appendfsync always: 命令写入aof_buf后立即调用系统fsync操作同步到AOF文件,fsync完成后线程返回。这种情况下,每次有写命令都要同步到AOF文件,硬盘IO成为性能瓶颈,Redis只能支持大约几百TPS写入,严重降低了Redis的性能;即便是使用固态硬盘(SSD),每秒大约也只能处理几万个命令,而且会大大降低SSD的寿命。

    ● appendfsync no: 命令写入aof_buf后调用系统write操作,不对AOF文件做fsync同步;同步由操作系统负责,通常同步周期为30秒。这种情况下,文件同步的时间不可控,且缓冲区中堆积的数据会很多,数据安全性无法保证。

    ● appendfsync everysec: 命令写入aof_buf后调用系统write操作,write完成后线程返回;fsync同步文件操作由专门的线程每秒调用一次。everysec是前述两种策略的折中,是性能和数据安全性的平衡,因此是Redis的默认配置,也是我们推荐的配置。

    (5)文件重写(rewrite)

    随着时间流逝,Redis服务器执行的写命令越来越多,AOF文件也会越来越大;过大的AOF文件不仅会影响服务器的正常运行,也会导致数据恢复需要的时间过长。

    文件重写是指定期重写AOF文件,减小AOF文件的体积。需要注意的是,AOF重写是把Redis进程内的数据转化为写命令,同步到新的AOF文件;不会对旧的AOF文件进行任何读取、写入操作!

    关于文件重写需要注意的另一点是:对于AOF持久化来说,文件重写虽然是强烈推荐的,但并不是必须的;即使没有文件重写,数据也可以被持久化并在Redis启动的时候导入;因此在一些实现中,会关闭自动的文件重写,然后通过定时任务在每天的某一时刻定时执行。

    文件重写之所以能够压缩AOF文件,原因在于:

    • 过期的数据不再写入文件
    • 无效的命令不再写入文件:如有些数据被重复设值(set mykey v1, set mykey v2)、有些数据被删除了(sadd
      myset v1, del myset)等。
    • 多条命令可以合并为一个:如sadd myset v1, sadd myset v2, sadd myset v3可以合并为sadd
      myset v1 v2 v3。

    通过上述内容可以看出,由于重写后AOF执行的命令减少了,文件重写既可以减少文件占用的空间,也可以加快恢复速度。

    文件重写的触发,分为手动触发和自动触发:

    • 手动触发:直接调用bgrewriteaof命令,该命令的执行与bgsave有些类似:都是fork子进程进行具体的工作,且都只有在fork时阻塞。
    • 自动触发:通过设置auto-aof-rewrite-min-size选项和auto-aof-rewrite-percentage选项来自动执行BGREWRITEAOF。
      只有当auto-aof-rewrite-min-size和auto-aof-rewrite-percentage两个选项同时满足时,才会自动触发AOF重写,即bgrewriteaof操作。
    vim /etc/redis/6379.conf
    

    ● auto-aof-rewrite-percentage 100 :当前AOF文件大小(即aof_current_size)是上次日志重写时AOF文件大小(aof_base_size)两倍时,发生BGREWRITEAOF操作
    ● auto-aof-rewrite-min-size 64mb :当前AOF文件执行BGREWRITEAOF命令的最小值,避免刚开始启动Reids时由于文件尺寸较小导致频繁的BGREWRITEAOF

    关于文件重写的流程,有两点需要特别注意:(1)重写由父进程fork子进程进行;(2)重写期间Redis执行的写命令,需要追加到新的AOF文件中,为此Redis引入了aof_rewrite_buf缓存。

    文件重写的流程如下

    (1)Redis父进程首先判断当前是否存在正在执行bgsave/bgrewriteaof的子进程,如果存在则bgrewriteaof命令直接返回,如果存在 bgsave命令则等bgsave执行完成后再执行。
    (2)父进程执行fork操作创建子进程,这个过程中父进程是阻塞的。
    (3.1)父进程fork后,bgrewriteaof命令返回”Background append only file rewrite started”信息并不再阻塞父进程, 并可以响应其他命令。Redis的所有写命令依然写入AOF缓冲区,并根据appendfsync策略同步到硬盘,保证原有AOF机制的正确。
    (3.2)由于fork操作使用写时复制技术,子进程只能共享fork操作时的内存数据。由于父进程依然在响应命令,因此Redis使用AOF重写缓冲区(aof_rewrite_buf)保存这部分数据,防止新AOF文件生成期间丢失这部分数据。也就是说,bgrewriteaof执行期间,Redis的写命令同时追加到aof_buf和aof_rewirte_buf两个缓冲区。
    (4)子进程根据内存快照,按照命令合并规则写入到新的AOF文件。
    (5.1)子进程写完新的AOF文件后,向父进程发信号,父进程更新统计信息,具体可以通过info persistence查看。
    (5.2)父进程把AOF重写缓冲区的数据写入到新的AOF文件,这样就保证了新AOF文件所保存的数据库状态和服务器当前状态一致。
    (5.3)使用新的AOF文件替换老文件,完成AOF重写。
    

    (6)启动时加载

    当AOF开启时,Redis启动时会优先载入AOF文件来恢复数据;只有当AOF关闭时,才会载入RDB文件恢复数据。
    当AOF开启,但AOF文件不存在时,即使RDB文件存在也不会加载。
    Redis载入AOF文件时,会对AOF文件进行校验,如果文件损坏,则日志中会打印错误,Redis启动失败。但如果是AOF文件结尾不完整(机器突然宕机等容易导致文件尾部不完整),且aof-load-truncated参数开启,则日志中会输出警告,Redis忽略掉AOF文件的尾部,启动成功。aof-load-truncated参数默认是开启的。

    RDB和AOF的优缺点

    ●RDB持久化

    优点:RDB文件紧凑,体积小,网络传输快,适合全量复制;恢复速度比AOF快很多。当然,与AOF相比,RDB最重要的优点之一是对性能的影响相对较小。

    缺点:RDB文件的致命缺点在于其数据快照的持久化方式决定了必然做不到实时持久化,而在数据越来越重要的今天,数据的大量丢失很多时候是无法接受的,因此AOF持久化成为主流。此外,RDB文件需要满足特定格式,兼容性差(如老版本的Redis不兼容新版本的RDB文件)。
    对于RDB持久化,一方面是bgsave在进行fork操作时Redis主进程会阻塞,另一方面,子进程向硬盘写数据也会带来IO压力。

    ●AOF持久化

    与RDB持久化相对应,AOF的优点在于支持秒级持久化、兼容性好,缺点是文件大、恢复速度慢、对性能影响大。
    对于AOF持久化,向硬盘写数据的频率大大提高(everysec策略下为秒级),IO压力更大,甚至可能造成AOF追加阻塞问题。
    AOF文件的重写与RDB的bgsave类似,会有fork时的阻塞和子进程的IO压力问题。相对来说,由于AOF向硬盘中写数据的频率更高,因此对 Redis主进程性能的影响会更大。

    十、Redis 性能管理

    ----- 查看Redis内存使用 -----

    redis-cli -h 192.168.90.10 -p 6379
    192.168.90.10:6379> info memory
    

    ----- 内存碎片率 -----
    操系统分配的内存值used_memory_rss除以Redis使用的内存值used_memory计算得出

    内存碎片是由操作系统低效的分配/回收物理内存导致的(不连续的物理内存分配)

    跟踪内存碎片率对理解Redis实例的资源性能是非常重要的:
    
    ●内存碎片率稍大于1是合理的,这个值表示内存碎片率比较低
    ●内存碎片率超过1.5,说明Redis消耗了实际需要物理内存的150%,其中50%是内存碎片率。需要在redis-cli工具上输入shutdown save 命令,并重启 Redis 服务器。
    ●内存碎片率低于1的,说明Redis内存分配超出了物理内存,操作系统正在进行内存交换。需要增加可用物理内存或减少 Redis 内存占用。
    

    ----- 内存使用率 -----
    redis实例的内存使用率超过可用最大内存,操作系统将开始进行内存与swap空间交换。

    避免内存交换发生的方法:
    
    ●针对缓存数据大小选择安装 Redis 实例
    ●尽可能的使用Hash数据结构存储
    ●设置key的过期时间
    

    ----- 内回收key -----
    保证合理分配redis有限的内存资源。
    当达到设置的最大阀值时,需选择一种key的回收策略,默认情况下回收策略是禁止删除。
    配置文件中修改 maxmemory-policy 属性值:

    vim /etc/redis/6379.conf
    
    598取消注释
    
    maxmemory-policy noenviction
    
    ●volatile-lru	使用LRU算法从已设置过期时间的数据集合中淘汰数据
    ●volatile-ttl	从已设置过期时间的数据集合中挑选即将过期的数据淘汰
    ●volatile-random	从已设置过期时间的数据集合中随机挑选数据淘汰
    ●allkeys-lru	使用LRU算法从所有数据集合中淘汰数据
    ●allkeys-random	从数据集合中任意选择数据淘汰
    ●noenviction	禁止淘汰数据
    
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  • 非关系型数据库

    2021-07-07 22:13:30
    常见非关系型数据库 目录常见非关系型数据库常见非关系型数据库最佳NoSQL数据库 常见非关系型数据库 用于存储和检索数据的关系数据库系统 键值型 每个单独的项都存储为键值对。是所有nosql数据库中最简单的数据库...

    常见非关系型数据库

    常见非关系型数据库

    用于存储和检索数据的非关系数据库系统

    • 键值型
      每个单独的项都存储为键值对。是所有nosql数据库中最简单的数据库。例如:DynamoDB,Redis,Memcached
    • 列式存储
      针对大型数据集上的查询进行了优化,它们将数据列存储在一起而不是行。例如:ClickHouse,Parquet,HBase,Cassndra
    • 文档存储
      将每个键与称为文档的复杂数据结构配对。文档可以包含键数组队、键值对甚至嵌套文档。例如:MongoDB,ElasticSearch
    • 图形存储
      存储关于图形、网络的信息,例如社会关系、路线图、交通链接。例如:Giraph,Spark GraphX

    最佳NoSQL数据库

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  • 关系型数据库&非关系型数据库概述

    千次阅读 2021-04-23 18:04:03
    数据库的英文单词: DataBase 简称 : DB。用于存储和管理数据的仓库,本质上是一个文件系统,还是以文件的方式存在服务器的电脑上的。

    一、数据的储存方式

    存储位置优点缺点
    内存速度快不能永久保存,数据是临时状态。
    文件数据可以永久保存操作数据不方便,查询某个数据。
    数据库数据可以永久保存查询速度快对数据的管理方便占用资源,需要购买。

    二、 关系型数据库

    ​ 数据库的英文单词: DataBase 简称 : DB。用于存储和管理数据的仓库,本质上是一个文件系统,还是以文件的方式存在服务器的电脑上的。
    ​ 关系型数据库系统(RDBMS)是指使用了关系模型的数据库系统关系模型中,数据是分类存放的,数据之间可以有联系

    数据库的特点:

    • 持久化存储数据的,其实数据库就是一个文件系统
    • 方便存储和管理数据
    • 使用了统一的方式操作数据库 – SQL

    ​ 所有的关系型数据库都可以使用通用的 SQL 语句进行管理 DBMS DataBase Management System。

    常见的数据库:

    数据库简介
    MySQL开源免费的数据库,小型的数据库,MySQL6.x 版本也开始收费。
    Oracle收费的大型数据库,Oracle 公司的产品。
    DB2IBM 公司的数据库产品,收费的。常应用在金融领域中。
    SQL ServerMicroSoft 公司收费的中型的数据库。C#、.net 等语言常使用。
    SQLite嵌入式的小型数据库,应用在手机端,如:Android。

    2.1 数据库管理系统

    ​ 数据库管理系统(DataBase Management System,DBMS):指一个操作和管理数据库的大型软件,用于建立、使用和维护数据库,对数据库进行统一管理和控制,以保证数据库的安全性和完整性。用户通过数据库管理系统访问数据库中表内的数据

    2.2 数据库管理系统、数据库和表的关系

    ​ 数据库管理程序 (DBMS) 可以管理多个数据库,一般开发人员会针对每一个应用创建一个数据库。为保存应用中实体的数据,一般会在数据库创建多个表,以保存程序中实体 User 的数据。
    ​ 一个数据库服务器包含多个库,数据库:文件夹一个数据库包含多张表,表:文件一张表包含多条记录,记录:数据

    数据库管理系统、数据库和表的关系如图所示:

    数据库管理系统、数据库和表的关系

    2.3 关系型数据库的优势

    • 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。
    • 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。

    三、非关系型数据库(NoSQL)

    ​ NoSQL(Not Only SQL)数据库指的是数据分类存放,但是数据之间没有关联关系的数据库系统。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。
    ​​ 一般会将数据存储在关系型数据库中,在NoSQL数据库中备份存储关系型数据库的数据。

    3.1 主流的NoSQL产品

    键值(Key-Value)存储列存储文档型图形(Graph)
    相关产品Tokyo Cabinet/Tyrant、Redis、Voldemort、Berkeley DBCassandra, HBase, RiakCouchDB、MongoDBNeo4J、InfoGrid、Infinite Graph
    典型应用内容缓存,主要用于处理大量数据的高访问负载分布式的文件系统Web应用(与Key-Value类似,Value是结构化的)社交网络
    数据模型一系列键值对以列簇式存储,将同一列数据存在一起一系列键值对图结构
    优势快速查询查找速度快,可扩展性强,更容易进行分布式扩展数据结构要求不严格利用图结构相关算法
    劣势存储的数据缺少结构化功能相对局限查询性能不高,而且缺乏统一的查询语法需要对整个图做计算才能得出结果,不容易做分布式的集群方案

    3.2 非关系型数据库的优势

    • 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。
    • 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。

    四、NoSQL和关系型数据库比较

    4.1 优点

    • 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。
    • 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。
    • 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。
    • 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。

    4.2 缺点

    • 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。
    • 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。
    • 不提供关系型数据库对事务的处理。
    展开全文
  • Python编程数据库篇之非关系型数据库 数据库 分为 关系型数据库非关系型数据库。 随着互联网和大数据时代的来临,传统的关系型数据库已经不能满足中大型网站日益增长的访问量和数据量。这个时候就需要一种能够...

    Python编程数据库篇之非关系型数据库

    数据库 分为 关系型数据库非关系型数据库
    随着互联网和大数据时代的来临,传统的关系型数据库已经不能满足中大型网站日益增长的访问量和数据量。这个时候就需要一种能够快速存取数据的组件来缓解数据库服务I/O的压力,来解决系统性能上的瓶颈,非关系型数据库应运而生。
    NoSQL,全程为Not Only SQL,意为不仅仅是SQL,泛指非关系型数据库。NoSQL是基于键值对的,数据之间不需要经过SQL层的解析,数据没有耦合性,因此性能非常高。
    非关系型数据库又可细分如下

    • 键值存储数据库:代表有Redis、Voldemort、OracleBDB等
    • 列存储数据库:代表有Cassandra、HBase、Riak等
    • 文档型数据库:CouchDB、MongoDB等
    • 图形数据库:Neo4J、InfoGrid、Infinite Graph等

    本节中我们主要介绍 RedisMongoDB 数据库存储操作。


    Redis

    Redis概述

    Redis是什么?

    Redis是一个开源的基于内存的高效的键值型非关系型数据库,也是一种缓存型数据库,它基于C语言开发,存取效率极高,而且支持多种存储数据结构,使用非常简单。Redis提供了诸如字符串、散列、列表、集合、带范围查询的有序集合、位图、超级日志、地理空间索引和流等数据结构。Redis内置复制、Lua脚本、LRU驱逐、事务和不同级别的磁盘持久化,并通过Redis Sentinel和Redis Cluster自动分区提供高可用性。

    Redis特性

    • 速度快
    • 支持数据库的持久化
    • 支持多种数据类型

    Redis使用

    官网地址:https://redis.io/
    命令地址:http://doc.redisfans.com/

    Redis的安装及启动

    • 查看帮助命令:redis-server --help
    • 启动服务:redis-server.exe
    • 链接客户端:redis-cli.exe

    Redis配置文件

    /etc/redis/redis.conf
    
    当redis作为守护进程运行的时候,它会写一个pid到/var/run/redis.pid文件里面。
    daemonize no
    
    监听端口号,默认为6379,如果你设为0,redis将不在socket上监听任何客户端链接。
    port 6379
    
    设置数据库的数目
    databases 16
    
    根据给定的时间间隔和写入次数将数据保存到磁盘
    save 900 1  # 900秒内如果至少1个key的值变化,则保存
    save 300 10  # 300秒内如果至少10个key的值变化,则保存
    save 60 10000  # 60秒内如果至少10000个key的值变化,则保存
    
    redis默认只允许本地连接,不允许其它机器连接
    bind 127.0.0.1
    

    更多配置文件:https://www.cnblogs.com/kreo/p/4423362.html

    Redis数据库简单使用

    DBSIZE   查看当前数据库的key数量
    keys *  查看key的内容
    FLUSHDB  清空当前数据库的key的数量
    FLUSHALL  清空所有库的key(慎用)
    exists key  判断key是否存在
    

    Redis常用数据类型

    redis-string

    string是redis最基本数据类型,一个key对应一个value。string可以包含任何数据,最大不能超过512M。在命令行中启动redis服务后输入help @string可查看相应关键字。
    set/get/del/append/strlen

    set  -------  设置值    set name henry  其中name为key,henry为value
    mset  -------  设置多个值  mset age 30 home wf
    get  -------  获取值   get name  取值
    mget  -------  获取多个值   mget age home
    del  -------  删除值   del home
    append  -------  追加值   append name 123  ---> henry123
    strlen  -------  字符串长度
    expire  -------  失效   expire  name 3  ---> 3秒后name过期
    incr  -------  值 + 1  incr num
    decr  -------  值 - 1  incr num
    incrby  -------  值 + n  incrby num 6  ---> num值+6
    decrby  -------  值 - n  decrby num 6  ---> num值-6
    getrange  -------  获取指定区间范围内的值,类似between...and的关系    getrange name 0 3 ---> henr
    setrange  -------  代表从第几位开始替换,下角标从0开始,从0到-1表示取全部
    

    redis-list(单值多value)

    list(列表)是简单的字符串列表,按照插入顺序排序,可以添加一个元素列表的头部(左边)或者尾部(右边),它的底层实际是个链表。

    lpush  -------  lpush li 1 2 3 4 5
    lrange  -------  查看列表   lrange li 0 -1
    rpush  ------- rpush ls 1 2 3 4 5
    lpop/rpop  -------  移除最左/最右
    lindex  -------  按照索引下标获得元素(从上到下)
    llen  -------  求列表长度
    lrem  -------  删除n个key值   lrem li 2 1 --->删除li中的2个1
    ltrim  -------  开始index结束index,截取指定范围的值后再赋值给key
    rpoplpush list1 list2  -------  将list1中最后一位压入list2中第一位
    lset key index value  -------  将key中第index位换成value
    linsert key before/after x y  -------  在x之前/之后添加y值
    

    redis-Hash

    hash(哈希)是一个键值对的集合。

    hset  -------  添加值   hset user id 1
    hget  -------  获取值   hget user id
    hmset  ------- 添加多个值   hmset user id 1 name jerry age 30
    hvals  -------  获取多个值   hvals user
    hgetall  -------  获取所有的值   hgetall user
    hmget  -------  获取多个值   hmget user id name age
    hkeys  -------  取出所有的key  hkeys user
    del  -------  删除   del user
    

    redis-set

    set是string类型的无序不重复集合
    sadd/smembers/sismember

    sadd/smembers/sismember  -------  添加/查看集合/查看是否存在  
    scard  -------  获取集合里的元素个数 
    srem key value  ------- 删除集合中的元素,返回布尔值
    srandmember key  -------  获取多个值   hvals user
    spop  -------  随机删除
    smove key1 key2  -------  smove set1 set2 2  将set1中的2移动到set2中
    sdiff set1 set2  -------  求差集
    sinter set1 set2  -------  求交集
    sunion set1 set2  -------  求并集
    

    redis-Zset

    redis-Zset(有序集合)和set一样,也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。zset的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。

    zadd  -------  添加数据    zadd z2 70 juran 60 jerry 80 tony 90 amy
    zrange  -------  查看数据   zrange z2 0 -1     zrange z2 0 -1 withscores   带分数查看数据
    zrangebyscore key start end  -------  根据开始结束来取值  zrangebyscore z2 70 80      zrangebyscore z2 70 (80 表示不包含80   zrangebyscore z2 70 90 limit 1 2  从第一条开始截取2条
    zrem key value  -------  删除某score下对应的value值
    zcard  -------  求总条数
    zcount  60 90  -------  求60-90的个数
    zrank  -------  返回元素的下角标索引值
    

    python操作redis

    redispy安装及连接

    安装

    pip install redis
    

    连接

    r = redis.StrictRedis(host='localhost',port=6379,db=0)
    

    字符串相关操作

    import redis
    
    class TestString(object):
    	def __init__(self):
    		self.r = redis.StrictRedis(host='192.168.75.130',port=6379)
    	# 设置值
    	def test_set(self):
    		res = self.r.set('user1','juran-1')
    		print(res)
    	# 取值
    	def test_get(self):
    		res = self.r.get('user1')
    	# 设置多个值
    	def test_mset(self):
    		d = {
    				'user2' : 'juran-2',
    				'user3' : 'juran-3'
    				}
    		res = self.r.mset(d)
    	# 取多个值
    	def test_mget(self):
    		l = ['user2', 'user3']
    		res = self.r.mget(l)
    		print(res)
    	# 删除
    	def test_del(self):
    		self.r.delete('user2')
    

    列表相关操作

    class TestList():
    	def __init__(self):
    		self.r = redis.StrictRedis(host='192.168.75.130',port=6379,decode_response=True)
    	# 插入记录
    	def test_push(self):
    		res = self.r.lpush('common', '1')
    		res = self.r.rpush('common', '2')
    		# res = self.r.rpush('jr', '123')
    	# 弹出记录
    	def test_pop(self):
    		res = self.r.lpop('common')
    		res = self.r.rpop('common')
    	# 范围取值
    	def test_range(self):
    		res = self.r.lrange('common',0,-1)
    		print(res)
    

    集合相关操作

    class TestSet():
    	def __init__(self):
    		self.r = redis.StrictRedis(host='192.168.75.130',port=6379,decode_response=True)
    	# 添加数据
    	def test_sadd(self):
    		res = self.r.sadd('set01', '1', ' ')
    		lis = ['Cat', 'Dog']
    		res = self.r.sadd('set02', lis)
    	# 删除数据
    	def test_del(self):
    		res = self.r.srem('set01', 1)
    	# 随机删除数据
    	def test_pop(self):
    		res = self.r.spop('set02')
    

    哈希相关操作

    MongoDB

    MongoDB是由C++语言编写的非关系型数据库,是一个基于分布式文件存储的开源数据系统,其内容存储形式类似JSON对象,它的字段值可以包含其它文档、数组或文档数组,非常灵活。它是一个介于关系型数据库和非关系型数据库之间的产品,是非关系型数据库中功能最丰富、最像关系型数据库的。
    MongoDB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,几乎可以实现类似关系型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。

    MongoDB基本命令

    • show dbs: 展示数据库
    • cls:清屏
    • use admin:使用数据库/创建数据库
    • db:查看数据库
    • show collections/show tables:查看当前使用数据库的集合(表)
    • db.dropDatabase():删除数据库

    MongoDB中集合基础命令

    不手动创建集合:向不存在的集合中第一次加入数据时,集合会被创建出来。
    手动创建集合:db.createCollection(name, options)

    • name:要创建的集合名称
    • options:可选参数,指定有关内存大小及索引的选项
      db.createCollection(‘sub’,{capped:true,size:10})
    • 参数capped:默认值为false,表示不设置上限,true表示设置上限
    • 参数size:当capped值为true时,需要指定此参数。表示上限大小,当文档达到上限时,会将之前的数据覆盖,单位为字节。

    MongoDB的数据类型

    • String:字符串,必须是有效的utf-8
    • Boolean:存储一个布尔值,true/false
    • Integer:整型,可以是32位或64位,这取决于服务器
    • Double:存储浮点型
    • Arrays:数组或列表
    • Object:嵌入式文档
    • Null:存储null值
    • Timestamp:时间戳,表示从1970-1-1到现在的总秒数
    • Object ID:是一个12字节的16进制数

    数据库命名规范

    • 不能是空字符串
    • 不得含有特殊字符
    • 全部小写
    • 最多64个字节
    • 数据库名不能与现有系统保留库名相同,如domain,local等

    MongoDB的增删改查

    MongoDB中一张表称为一个集合

    插入数据

    db.集合名.insert({}):数据格式为json,id不能重复,支持多条插入数据库

    • 插入单条数据
    db.i_collection.insert({x:1})
    db.i_collection.save({_id:已存在id,gender:'male'})   # 重写某条已存在的数据
    db.i_collection.save({gender:'male'})   # 插入一条新数据
    
    • 插入多条数据
    db.i_collection.insert([{x:1},{y:2}])    # 使用数组来实现
    for(i=1;i<5;i++)db.i_collection.insert({x:i})   # 使用c++语言循环语句实现
    

    查询数据

    • 查询所有数据
    db.i_collection.find()   #  查询所有数据
    db.i_collection.find({name:'lucy'})  # 精确查找/带条件查询
    
    • 方法pretty():db.i_collection.find().pretty() 将结果格式化打印
    • 查询单条数据
    db.i_collection.findOne()   #  查询满足条件的第一条数据,以格式化形式返回结果
    
    • 比较运算符
    等于:默认是等于判断,没有运算符
    小于:$lt
    小于等于:$lte
    大于:$gt
    大于等于:$gte
    
    db.i_collection.find({y:{$gte:18}})    #  查询y大于等于18的数据
    
    • 范围运算符
    #  使用$in, $nin判断是否在某个范围内
    db.i_collection.find({age:{$in:[18,28]}})    # 查询年龄为18、28的学生
    
    • 逻辑运算符
    or:使用$or,值为数组,数组中每个元素为json
    db.i_collection.find({$or:[{age:{$gt:18}},{gender:false}]}) 
    
    • 自定义查询
      mongo shell是一个js的执行环境
      使用$where写一个函数,返回满足条件的数据
    # 查询年龄大于30的学生
    db.i_collection.find({
    					 $where:function(){
    					return this.age>30;}
    					})
    

    操作查询结果

    • 查出的数据求总数
    db.i_collection.find().count()/db.i_collection.count()
    db.i_collection.find({age:18}).count()/db.i_collection.count({age:18})
    
    • limint和skip(可以链式调用)
    db.i_collection.find().limit(2)  # 返回满足结果的前两条数据
    db.i_collection.find().skip(2)  # 跳过前两条数据,返回剩余数据
    
    • 映射:指定返回的字段,如果为1,返回该字段
    db.i_collection.find({},{age:1})
    db.i_collection.find({},{age:1,_id:0})    # 映射主key(_id),需要_id:0
    
    • 排序
    db.i_collection.find().sort({age:1}) 
    

    修改数据

    db.i_collection.update({age:18},{age:20})   # 会覆盖掉本条数据的其它字段
    db.i_collection.update({age:18},{$set:{age:20}})   # 只将本条数据age字段修改,其它字段仍保留
    
    db.i_collection.update({},{$set:{gender:0}})   #  只修改第一条数据的gender值
    db.i_collection.update({},{$set:{gender:0},multi:true})   #  修改所有数据的gender值,如果没有就添加
    

    删除数据

    db.i_collection.remove({age:18}) 
    db.i_collection.remove({age:18},{justOne:true}) 
    

    删除表

    db.i_collection.drop()
    

    聚合

    聚合是基于数据处理的聚合管道,每个文档通过一个由多个阶段组成的管道,可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能,然后经过一系列的处理,输出相应的结果。

    • 常用的管道
    • 测试数据
    • $group
    • $match

    Python和MongoDB的交互

    安装

    • pip install pymongodb

    使用

    • 导入模块
    • 连接mongodb
    import pymongo
    
    # 连接数据库
    client = pymongo.MongoClient()  
    # 插入数据
    client['demo']['student'].insert({'name':'lucy'})  # 在数据库demo中表student中插入字段name:lucy
    
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  • 关系型数据库非关系型数据库区别 关系型数据库 关系型数据库 (MySQL 、Oracle、PostgreSQL、Microsoft Access、Microsoft SQL Server、Google Fusion Tables、FileMaker、 Sybase、dBASE、Clipper、FoxPro、...
  • 综合百度百科和自己的理解整理以下内容,便于日常用到时进行查找,如下:一、关系型数据库1、含义:关系型数据库,是指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...
  • 区别:关系型数据天然就是表格...关系型数据库非关系型数据库的区别关系型和非关系型数据库的主要差异是数据存储的方式。关系型数据天然就是表格式的,因此存储在数据表的行和列中。数据表可以彼此关联协作存储,...
  • 首先用一个通俗易懂的比喻来形容它们的区别:关系型数据库就类似于Excel,非关系型数据库类似于word,用哪一个,取决你想要编辑和处理什么数据。 关系型数据库:将数据存储在表中的数据库,以二维表为数据结构。表...
  • 当前数据库分为 关系型数据库非关系型数据库 。 一、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。 结构: 关系模型指的就是二维表格模型,关系型数据库最典型的数据结构就是表,是由二维...
  • 什么是关系型数据库? 系型数据库指的是使用关系模型(二维表格模型)来组织数据的数据库。 什么是关系模型 关系模型可以简单理解为二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的关系组成的一个数据组织...
  • 数据库分为关系型数据库非关系型数据库 补充关于二维表格组成的数据中常见的定义: 关系:二维表 元组:二维表中行(数据库称为记录) 属性:二维表中列(数据库称为字段),其属性的取值范围叫做 ”域“ 1. ...
  • 非关系型数据库NoSQL

    2021-03-06 12:58:59
    非关系型数据库,也称NoSQL,泛指关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在处理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,出现了很多难以克服的...
  • 关系型数据库非关系型数据库 表就是关系,或者说表与表之间存在关系; 1、所有的关系型数据库都需要通过sql语言来操作; 2、所有的关系型数据库在操作之前都需要设计表结构; 3、而且数据表还支持约束:唯一的、...
  • 关系型数据库 优 点 容易理解,它的逻辑类似常见的表格 使用方便,都使用sql语句,sql语句非常的成熟 数据一致性高,冗余低,数据完整性好,便于操作 技术成熟,功能强大,支持很多复杂操作 缺 点 读写性能比较差,尤其是...
  • 关系型数据库非关系型数据库的简单理解 要想理解关系型数据库非关系型数据库,首先得理解:关系型数据库中的“关系”指什么? 先来看一道题: 关系型数据库中所谓的“关系”是指( ) A.各个记录中的数据彼此...
  • 关系型数据库采用关系模型来组织数据结构的数据库(二维表)cle DB2 SQLServer Mysql SQLite都是关系型数据库优点:容易理解,它的逻辑类似常见的表格使用方便,都使用sql语句,sql语句非常的成熟数据一致性高,冗余低,数据...
  • 关系型数据库 SQLite、Oracle、mysql 特征 1、关系型数据库,是指采用了关系模型来组织 数据的数据库; 2、关系型数据库的最大特点就是事务的一致性; 3、简单来说,关系模型指的就是二维表格模型, 而一个关系型...
  • 关系型和非关系型数据库的主要差异是数据存储的方式。关系型数据天然就是表格式的,因此存储在数据表的行和列中。数据表可以彼此关联协作存储,也很容易提取数据。 与其相反,关系型数据不适合存储在数据表的行和...
  • 关系型数据库非关系型数据库的区别是什么发布时间:2020-11-13 10:20:26来源:亿速云阅读:81作者:小新这篇文章主要介绍了关系型数据库非关系型数据库的区别是什么,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下。...
  • 关系型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
  • 4.1 关系型数据库 常见的有:MySQL、DB2、Oracle、Microsoft SQL Server、PostgreSQL、Microsoft Access、浪潮K-DB等。 4.1.1关系型数据库的优缺点 优点: 1.容易理解:二维表结构是非常贴近逻辑世界一个概念,关系...
  • NoSQL,泛指关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在处理web2.0网站,特别是超大...中文名 非关系型数据库 外文名 NoSQL=Not Only SQL 全 称 Not Only SQL 类 别 关系型的数据库 应用领
  • 关系型数据库非关系型数据库的优劣对比? 关系型数据库非关系型数据库的优劣对比? 关系型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。 优点: 1、易于维护:都是使用表...
  • 原标题:关系型和非关系型数据库介绍与对比关系型数据库:Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL非关系型数据库:NoSql、Cloudant、MongoDb、redis、HBase两种数据库之间的区别:关系型数据库...
  • 关系型数据库优点: SQL方便在多个表之间 , 做非常复杂的数据查询 ...非关系型数据库优点: nosql数据库 , 简单已部署 , 基本都是开源 , 成本低; nosql数据库 , 存储于缓存之中 , 速度快; nosql数据库 , 可以存储
  • 简述关系型数据库非关系型数据库 当前数据库分为关系型数据库非关系型数据库 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...
  • 文章目录一、关系数据库与非关系型数据库概述1、关系型数据库2、非关系型数据库二、关系数据库与非关系型数据库区别1、数据存储方式不同2、扩展方式不同3、对事务性的支持不同三、非关系型数据库产生背景四、Redis...
  • 7.关系型数据库支持事务处理,关系型不支持

空空如也

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非关系型数据库

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