SEC1- 数据库的相关概念
1. 可以持久化数据到本地
2. 结构化查询
1. DB:data base数据库,存储数据的容器
2. DBMS:database management sysytem,数据库管理系统,又称为数据库软件,用来管理数据库容器的
3. SQL:结构化查询语言,用于和数据库通信的语言,不是某个数据库软件特有的,而是所有的主流数据库软件通用的语言。
1.将数据放在表中,将表放在库中
2.一个数据库中可以有多张表,每个表的名称不一样
3.表是由列(字段)组成,字段相当于属性
4.表中的数据按行存储
正确答案: B 你的答案: D (错误)
关系规范化、数据操纵、数据控制
数据定义、数据操纵、数据控制
数据定义、关系规范化、数据控制
数据定义、关系规范化、数据操纵
数据库又分为关系型和非关系型
关系型数据库的优点:
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
关系型数据库存在的问题
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 server
和app 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。
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,关系型数据库显的更为合适。不适合持久存储海量数据
非关系型数据库的分类
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:
面向高性能并发读写的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, Memcached,Microsoft Azure Cosmos DB和Hazelcast
面向海量数据访问的面向文档数据库:
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JSON
。JSON
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MongoDB,Amazon DynamoDB,Couchbase,Microsoft Azure Cosmos DB和CouchDB
面向搜索数据内容的搜索引擎:
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Elasticsearch,Splunk,Solr,MarkLogic和Sphinx
面向可扩展性的分布式数据库:
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,关系型数据库也被成为面向行的数据库。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Cassandra,HBase,Microsoft Azure Cosmos DB,Datastax Enterprise和Accumulo
CAP理论
NoSQL的基本需求就是支持分布式存储,严格一致性与可用性需要互相取舍
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
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。
关系型与非关系型数据库的比较
1.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。
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
不使用于持久存储,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,
Nosql
不提供对事务的处理。
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