[DB] 数据库概述
基本概念
- 关系模型:包括关系数据结构、关系操作集合、关系完整性约束三部分
- 关系型数据库:建立在关系模型基础上的数据库。由多张能互相联接的二维行列表格组成。
- 非关系型数据库(Nosql(Not Only SQL)):包括键-值(Key-Value)存储数据库、列存储数据库、文档型数据库、图形(Graph)数据库
- RDBMS(Relational Database Management System):关系型数据库管理系统
- SQL(Structured Query Language):标准数据查询语言。一种基于关系数据库的语言,用于执行对关系数据库中数据的检索和操作
- MySQL:一种关系型数据库管理系统。使用标准的SQL数据语言形式
- MongoDB:一种文档型数据库数据库。由C++语言编写,介于关系型数据库和非关系型数据库之间
- Redis:一种键-值存储数据库,通常用hash table来实现。主要用于处理大量数据的高访问负载,如内容缓存、日志系统等,查找速度快
- 数据库引擎:用于存储、处理和保护数据的核心服务,可控制访问权限并快速处理事务,从而满足企业内大多数需要处理大量数据的应用程序的要求。MYSQL默认支持三个引擎:ISAM、MYISAM和HEAP。另外两种常用引擎:INNODB和BERKLEY(BDB)
- ISAM:一种MySQL数据库引擎。考虑到数据库被查询的次数要远大于更新的次数。ISAM执行读取操作的速度很快,而且不占用大量的内存和存储资源
- MyISAM:一种MySQL数据库引擎。除了提供ISAM里所没有的索引和字段管理的大量功能外,MYISAM还使用一种表格锁定的机制,来优化多个并发的读写操作
- InnoDB:一种MySQL数据库引擎。INNODB和BDB包括了对事务处理和外来键的支持
- Hadoop:一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop框架最核心的设计是HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算
- HDFS(Hadoop Distributed File System):分布式文件系统
- MapReduce:谷歌的MapReduce框架可以把一个应用程序分解为许多并行计算指令,跨大量的计算节点运行非常巨大的数据集。使用该框架的一个典型例子就是在网络数据上运行的搜索算法
- YARN:
- IPC(Inter-Process Communication):进程间通信
- 集群(Cluster)
- 高可用(High Availability)
- 心跳(HeartBeat)
- 脑裂()
- GIL(Global Interpretor Lock):全局锁。
- 中间人攻击
资料
阿里云课程
https://www.zhihu.com/question/26788013
Go语言数据库框架
https://my.oschina.net/u/168737/blog/1531834
https://www.cnblogs.com/hhx626/p/6010388.html
https://blog.csdn.net/sea_snow/article/details/81187804
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