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es类比传统关系型数据库:   Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns Elasticsearch -> Indices -> Types -> Documents -> Fields   Elasticsearch集群可以包含多个索引(indices)(数据库),每一个索引可以包含多个类型(types)(表), 每一个类型包含多个文档(documents)(行),然后每个文档包含多个字…
主流的Nosql数据库的对比    MongoDB,Cassandra,CouchDB,Hypertable, Redis,Riak,Neo4j,Hadoop HBase, Couchbase,MemcacheDB Hadoop HBase Hbase的优点及应用场景: 1. 半结构化或非结构化数据: 对于数据结构字段不够确定或杂乱无章非常难按一个概念去进行抽取的数据适合用HBase,因为HBase支持动态添加列. 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.HB…
定义关系 在关系型数据库中,我们可以通过关系让不同表之间的字段建立联系.一般来说,定义关系需要两步,分别是创建外键和定义关系属性.在更复杂的多对多关系中,我们还需要定义关联表来管理关系.下面我们学习用SQLAlchemy在模型之间建立几种基础的关系模式. 配置python shell上下文 在上面的操作中,每一次使用flask shell命令启动python shell后都要从app模块里导入db对象和相应的模型类.为什么不能把他们自动集成到python shell上下文里呢?就像flask内置…
用mysql workbench导出mysql数据库关系图 1. 打开mysql workbench,选择首页中间"Data Modeling"下方的第二栏"Create EER Model From Existing Database";2. 在"Stored Connection"里选择"Manage Stored Connections...";3. 在Manage DB Connections里选择“New”新建连接,…
+ 一个架构设计器,把表拖进来即可查看数据库关系 如果要建立外键,需要在两个要被建立的外键之间进行操作(经过验证不需要都为主键),然后从用鼠标把子外键拖到父外键中,就可以关联上了. 参考: https://blog.csdn.net/bobo89455100/article/details/72882872 https://read01.com/xy6NoK.html#.WvAXu_mFPDd…
Logstash 实现ES 与数据库同步: 使用定时器(使用sql 定时的去查询数据进行同步).实现方式比较简单. MQ 实现 ES 与数据库同步: 实时性,消息放到MQ中,消费者会自动的消费,复杂性更高. MQ方式保持数据一致性比较强,因为MQ能够自动重试.补偿.而logstash无法实现补偿.重试.…
今天创建数据库关系图,发现提示此数据库没有有效所有者,因此无法安装数据库关系图支持对象.若要继续,请首先使用 数据库属性 对话框的文件页或 ALTER AUTHORIZAITION 语句将数据库所有者设置为有效登录名,然后再添加数据库关系图支持对象: 按照网上的方案,设置了数据库的兼容级别,发现没有用: 最后用了下面的方案解决的,新建一个查询窗口,执行下面命令,如下: use [数据库名] EXEC sp_changedbowner 'sa' 执行成功后,选择"数据库关系图"节点,提示…
最近小组准备启动一个 node 开源项目,从前端亲和力.大数据下的IO性能.可扩展性几点入手挑选了 NoSql 数据库,但具体使用哪一款产品还需要做一次选型. 我们最终把选项范围缩窄在 HBase.Redis.MongoDB.Couchbase.LevelDB 五款较主流的数据库产品中,本文将主要对它们进行分析对比. 鉴于缺乏项目中的实战经验沉淀,本文内容和观点主要还是从各平台资料搜罗汇总,也不会有太多深入或底层原理探讨. 本文所引用的资料来源将示于本文尾部.所汇总的内容仅供参考,若有异议望指正…
最近小组准备启动一个 node 开源项目,从前端亲和力.大数据下的IO性能.可扩展性几点入手挑选了 NoSql 数据库,但具体使用哪一款产品还需要做一次选型. 我们最终把选项范围缩窄在 HBase.Redis.MongoDB.Couchbase.LevelDB 五款较主流的数据库产品中,本文将主要对它们进行分析对比. 鉴于缺乏项目中的实战经验沉淀,本文内容和观点主要还是从各平台资料搜罗汇总,也不会有太多深入或底层原理探讨. 本文所引用的资料来源将示于本文尾部.所汇总的内容仅供参考,若有异议望指正…
转自:http://www.cnblogs.com/vajoy/p/5471308.html 最近小组准备启动一个 node 开源项目,从前端亲和力.大数据下的IO性能.可扩展性几点入手挑选了 NoSql 数据库,但具体使用哪一款产品还需要做一次选型. 我们最终把选项范围缩窄在 HBase.Redis.MongoDB.Couchbase.LevelDB 五款较主流的数据库产品中,本文将主要对它们进行分析对比. 鉴于缺乏项目中的实战经验沉淀,本文内容和观点主要还是从各平台资料搜罗汇总,也不会有太多…
1. 点击MySQL Workbench中间Data Modeling下的Create EER Model From Existing Database: 2. 在Stored Connection中选择要生成关系图的连接: 3. 点击两次Next,选择要生成关系图的数据库: 4. 点击Next,直到Finish,生成了关系图,不过所有的表都是重叠在一起的: 5. 把表拖开,可以看到清楚的关系图.…
http://lianghuanyue123.blog.163.com/blog/static/130423244201162011850600/ 我们眼下所接触的数据库基本上是关系数据库,关系数据库中的关系模式是型,而关系是值.关系模式是对关系的描写叙述. 什么是关系?关系实质上是一张二维表,当中每一行是一个元组,每一列是一个属性,每一个元组是该关系涉及到属性集合笛卡尔积的一个元素.(笛卡尔积是这种一个集合.集合中的元素是有序对,若A={0,1}B={a,b}则:A*B={<0,a>,<…
1.故事背景 有一次迭代步入尾声,提交给用户测试,系统管理员在测试环境中初始了一些数据,然后在上线的时候系统管理员再去正式环境初始这一些数据,然而这次数据太多了,说了一次:”为什么要初始化两次?“ 你说的很有道理!然而在Navicat中只提供直接数据同步功能,没有提供生成sql语句功能,更新数据而且看不到sql,感觉有点不淡定,找到了 dbForge Data Compare 2.使用教程 1.先在数据库中新建两张表初始化一些数据 数据库A,表结构&数据: 数据库B,表结构&数据: 2.下…
1.Posgresql是进程模式,多进程,单线程,类似的还有Oracle.而MYSQL采用的是线程模式,单进程,多线程,对此,大家在运行数据库的时候可以查看任务管理器,SQL Server也是如此. 众所周知,多进程,进程模式,利用CPU时间片轮转,可以利用更充分CPU,因此光拿多核单台机器上来说,他明显在支持高并发性能方面更胜一筹.而线程模式呢,开一个线程显然要比开一个进程所耗费的资源要少,另外在不同线程之间的环境转换和访问公用的存储区域,显然比在不同进程之间要快,所以它的处理速度要快,对资源…
MongoDB 是一个跨平台的,面向文档的数据库,提供高性能,高可用性和可扩展性方便. MongoDB 工作在收集和文件的概念. 数据库:数据库是一个物理容器集合.每个数据库都有自己的一套文件系统上的文件.一个单一的MongoDB服务器通常有多个数据库. 集合:集合是一组MongoDB的文档.它相当于一个RDBMS表.收集存在于一个单一的数据库.集合不执行模式.集合内的文档可以有不同的领域.通常情况下,一个集合中的所有文件是相同或相关的目的. 文档:文档是一组键 - 值对. 文件动态模式.动态模…
大家都知道VS里的功能多到你根本没用过,今天来说说这个New Schema Comparison,他能做的事情就是在vs中对比我们两个数据库的架构.结构,并且能够更新过去或者生成脚本. Step.1(Tool——SQL Server——New Schema Comparison) Step.2 选择 Source数据库和Target数据库 Step.3 点击Compare对比 这个就是出来的对比结果了(左边到右边的差别,有新增.修改等等.勾选不同的来更新到右边) Step.4 你可以点击Upda…
一.全面对比 SQLite.FireBird.FastDB.SQLServer2000绿色版.Access.BDB.PostgreSQL对比结果如下: 二.国产数据库 三.SQLite 与PostgreSQL 功能对比…
一.基本操作 1.mongoDB和关系型数据库对比 对比项 mongoDB mysql oracle 表 集合list 二维表 表的一行数据 文档document 一条记录 表字段 键key 字段field 字段值 值value 值value 主外键 无 PK,FK 灵活度扩展性 极高 差 (1)关系型数据表的record必须保证拥有每一个field (2)mongoDB的每一个document的key可以不一样 (3)关系型数据查询使用sql (4)mongoDB查询使用内置的find函数--…
个人博客网:https://wushaopei.github.io/    (你想要这里多有) 一. Redis 是什么? Redis是一个开源的使用ANSIC语言编写.支持网络.单进程单线程.可基于内存亦可持久化的日志型.一个高性能的key-value数据库. Redis 的优点: Redis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. Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储.…
MySQL是单进程多线程(而Oracle等是多进程),也就是说MySQL实例在系 统上表现就是一个服务进程,即进程(通过多种方法可以创建多实例,再安装一个端口号不同的mysql,或者通过workbench来新建一个端口号不同的 服务器实例等),该架构类似于SQL Server和Windows版本的Oracle MySQL实例是线程和内存组成,实例才是真正用于操作数据库文件的(MySQL数据库是由一些列物理文件组成,类似于frm.MYD.MYI.ibd结尾的文件) 一般情况下一个实例操作一个或多个…
向下不兼容. 要么安装SQL2012,要么把SQL2012数据库通过脚本转成2008…
应用场景: 本周在进行SIT,我帮助仅有的一个测试妹妹对部分表进行数据质量验证,第一步需要做的就是比对source与stage表的table definition 与 数据内容的一致性. 本项目使用的是oracle作为DW,source是oracle,sqlserver和xls. 没有权限建立database link, 测试们常用的方法是比对总行数,然后如果数据集太大的话,则抽样比对,导出数据到xls,然后使用beyondcompare进行比对. 如果值出现不同,则需要查找出哪些行的值不同,最…
近日,知名独立基准测评机构Bankmark,针对目前市面上主流的NoSQL数据库SequoiaDB.MongoDB以及Cassandra三款NoSQL数据库产品做了性能对比测试并发布测试报告.在所有的测试中,三款NoSQL数据库产品的表现各有千秋,没有那款产品能在所有测试场景中完败对手,就整体表现而言SequoiaDB与Cassandra不相上下表现上佳,而MongoDB表现却不理想属于垫底的存在. 测试机构: Bankmark是一家德国的独立基准测评机构,业内著名的NoSQL性能测试团队. 测…
在生产环境中,我们总会因为这样或那样的原因导致主从不同步,亦或者是测试环境要和生产环境进行同步,利用Navicat结构同步工具,不但能找出库结构差异,还可以针对create.modify.drop等进行选择性比对,非常的人性化,那么一起来看下是如何操作的. 首先在Navicat的主界面选择工具,结构同步,这时会看到如下画面: 选择源和目标服务器,选择需要同步的数据库,选择所需的运行选项,勾选遇到错误继续. 点击比对后,就会出现同步过程,此时仅仅是比对,还未真正进行同步.点击右下角的运行同步按钮,…
多对多 我们使用学生和老师来演示多对多关系:每个学生有多个老师,每个老师有多个学生.多对多关系示意图如下: 在实例程序中,Student类表示学生,Teacher类表示老师.在这两个模型之间建立多对多关系后,我们需要在Student类中添加一个集合关系属性teachers,调用它可以获取某个学生的多个老师,而不同的学生可以和同一个老师建立关系. 在一对一关系中,我们可以在“多”这一侧添加外键指向“一”这一侧,外键只能存储一个记录,但是在多个关系中,每一个记录都可以与关系另一侧的多个记录建立关系,…
一对一 我们将使用国家和首都来演示一对一关系:每个国家只有一个首都.反过来,一个城市也只能作为一个国家的首都.一对一关系如下: 在示例程序中,Country类表示国家,Capital类表示首都.建立一对一关系后,我们将在Country类中创建一个标量关系capital,调用它会获取单个Capital对象,我们还在Capital类中创建一个标量关系属性country,调用它会获取单个的Country对象. 一对一关系实际上是通过建立双向关系的一对多关系的基础上转化而来.我们要确保关系两侧的关系属性…
目前数据库中间件有很多,基本这些中间件在下都有了解和使用,各种中间件优缺点及使用场景也都有些心的.所以总结一个关于中间件比较的系列,希望可以对大家有帮助. 1. 什么是中间件 传统的架构模式就是 应用连接数据库直接对数据进行访问,这种架构特点就是简单方便. 但是随着目前数据量不断的增大我们就遇到了问题: 单个表数据量太大 单个库数据量太大 单台数据量服务器压力很大 读写速度遇到瓶颈 当面临以上问题时,我们会想到的第一种解决方式就是 向上扩展(scale up) 简单来说就是不断增加硬件性能.这种…
长编码存储规则为: 父级长编码+":"+自己的uid 例如最顶级GoodsType-->uid = 123  --->longCode= 123: 子级GoodsType -->uid=456 --->longCode=123:456: 孙子级GoodsType -->uid=789 -->longCode=123:456:789: 通过长编码的正向  反向 查询,达到对层级关系的向上  向下查询的目的!! 示例代码: <select id=&…
use [你的数据库名]EXEC sp_changedbowner 'sa'…
执行以下命令: ALTER AUTHORIZATION ON DATABASE::[databasename] TO sa [databasename] 为数据库名: 此方法借鉴于<老高>的新浪博客  原文链接:http://blog.sina.com.cn/s/blog_9df8c70b0101pin5.html…