一.数据库发展 1.早期出现的数据库包括平面文件数据管理系统.分层数据管理系统和网络数据管理系统,分别对应的数据结构是线性表.树和图. 平面文件数据管理系统是使用磁带对数据进行顺序存储的,带来的问题不言而喻,就是查找效率低下.重复数据较多(重复数据会带来修改数据时的一致性问题).数据结构修改时存储结构和程序都可能要面临修改. 分层数据管理系统是类似树状的结构,通过根节点可以找到相关的从属信息,查找效率有所提升. 网络数据管理系统是把数据记录在节点中,通过有向图的边来标明数据之间的联系,是一种多对

1.sqoop 将关系型数据库的数据导入hive的参数说明:

问:建模要从一个限界上下文中来建模,是否可以简单的把几张表进行笛卡尔乘积方式的平铺? 答:不能,原因之一,数据量会急剧增长:原因之二,这样的平铺是毫无意义的,必须要定义一个维度,在这个维度上根据需求约定某个粒度,然后从这个维度粒度进行建模.这个模型 中的 其他属性是和这个粒度是一样的(这点非常重要).当然了这个模型不一定要满足数据库设计的第二范式的,也就说可以冗余一些数据的,但是必须从这个维度引出的属性: 举个例子:两张表A和B,关系是A一对多B,如果根据B的维度粒度来建模,那么这个模型的主键应

数据库基础 非关系型数据库 MongoDB 和 redis 1 NoSQL简介 访问量增加,频繁的读写 直接访问(硬盘)物理级别的数据,会很慢 ,关系型数据库的压力会很大 所以,需要内存级的读写操作,作为缓存 1 NoSQL的使用 为了加快读写操作时间 减少服务器压力 先访问(非关系型数据库)缓存中的数据 (缓存中没有) 再去(关系型数据库)物理存储中访问数据 即 请求 --->> nosql --->> mysql 2 NoSQL的特点 优点 : 高可扩展性 分布式计算 低成本

问题一: 在上传过程中遇到这种问题: ERROR tool.ExportTool: Encountered IOException running export job: java.io.IOException: No columns to generate for ClassWriter  解决方式: 在网上搜索的时候很多博客说时驱动版本的过低导致的,其实在尝试这个方法的时候我们可以先进行这样:加一行命令,--driver com.mysql.jdbc.Driver \   然后问题解决!!!

一直对非关系型数据库和关系型数据库的了解感觉不太深入,在网上收集了一些关于sql和nosql的区别和优缺点分享给大家. Nosql介绍 Nosql的全称是Not Only Sql,这个概念早起就有人提出,在09年的时候比较火.Nosql指的是非关系型数据库,而我们常用的都是关系型数据库.就像我们常用的mysql,sqlserver一样,这些数据库一般用来存储重要信息,应对普通的业务是没有问题的.但是,随着互联网的高速发展,传统的关系型数据库在应付超大规模,超大流量以及高并发的时候力不从心.而就在

一.关系型数据库 关系型数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库.    关系模型是在1970年由IBM的研究员E.F.Codd博士首先提出的,在之后的几十年中,关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为主流数据库结构的主流模型.    简单来说,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表及其之间的联系所组成的一个数据组织.关系模型中常用的概念:    关系:可以理解为一张二维表,每个关系都具有一个关系名,就是通常说的表名    元组:可以理解为二维表中的一行,在数据库中经常

Nosql的全称是Not Only Sql,Nosql指的是非关系型数据库,而我们常用的都是关系型数据库.就像我们常用的mysql,oralce.sqlserver等一样,这些数据库一般用来存储重要信息,应对普通的业务是没有问题的.但是,随着互联网的高速发展,传统的关系型数据库在应付超大规模,超大流量以及高并发的时候力不从心.而就在这个时候,Nosql应运而生. Nosql和关系型数据库的区别: 存储方式nosql 关系型数据库是表格式的,存储在表的行和列中.他们之间很容易关联协作存储,提取数据

数据库对比.类比 关系型数据库.NoSQL 关系型数据库 表与表之间有关系.表存储一些格式化的数据结构,每个元组字段的组成都一样,这样便于表之间的联结操作.不过也限制了其性能瓶颈. 更支持SQL,支持复杂计算 NoSQL 表与表之间没有直接关系,创建不用遵循三范式,以键值对存储,结构不固定,可以减少一些空间和时间上的开销. NoSQL用于指定那些非关系型的,分布式的,且一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统. 不太支持复杂计算. 一般不用做分析使用. 对比项 NoSQL 关系型数据库 大表效率

数据库应用的发展历程 单机数据库时代:一个应用,一个数据库实例 缓存时代:对某些表中的数据访问频繁,则对这些数据设置缓存(此时数据库中总的数据量不是很大) 水平切分时代:将数据库中的表存放到不同数据库实例中(单张表中存放的数据太多),一个应用可以对应多个数据库实例 垂直切分时代:将一个表按照字段拆分,同一张表中的数据存放到不同表,甚至于不同数据库中(因为此时一个表中的一个字段的数据量已经很大) 读写分离时代:有的数据库负责接收查询命令,有的数据库负责接收数据导入,数据修改等请求,将读写请求分离开

1 MySQL学习路线 基础阶段:MySQL数据库的基本操作(增删改查),以及一些高级操作(视图.触发器.函数.存储过程等). 优化阶段:如何提高数据库的效率,如索引,分表等. 部署阶段:如何搭建真实的环境系统,如服务器集群,负载均衡等. 2 数据库的基础 2.1 什么是数据库? 数据库:database,存储数据的仓库. 数据库(专业定义):高效的存储和处理数据的介质(介质主要是两种:磁盘和内存). 2.2 数据库的分类? 基于存储介质的不同 关系型数据库(SQL) 非关系型数据库(NoSQL

遵从所有教材以及各类数据结构相关的书书籍,我们先从线性表开始入门.今天这篇文章更偏概念,是关于有线性表的一个知识点的汇总. 上文说过,物理结构是用于确定数据以何种方式存储的.其他的数据结构(树.图).算法等基本都是建立在这样一个物理结构之上的,也可以说,物理结构就是数据结构的根本.在这里,我们先介绍两个物理结构,也是我们将来学习数据结构的基石,它们就是顺序表和链表. 顺序表 不扯复杂的定义,不扯什么数学表达式,我们最直观的理解,顺序表就是数组. 是不是非常简单,没错,在 PHP 或者 C 的世界

最近了解了一点非关系型数据库,刚刚接触,觉得这是一个很好的方向,对于大数据 方面的处理,非关系型数据库能起到至关重要的地位.这里我主要是整理了一些前辈的经验,仅供参考. 关系型数据库的特点 1.关系型数据库 关系型数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库. 简单来说,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表及其之间的联系所组成的一个数据组织.常见 的关系型数据库有Oracle.Mysql.sql server等等. 2. 关系型数据库瓶颈  高并发读写需求  网站的用户并

关系型数据库的优缺点 优点: 可以做事务处理,从而保证了数据的一致性: 可以进行JOIN等多表查询: 由于以SQL标准化为前提,数据更新的开销很小(相同的字段基本上都只有一处). 缺点: 大量数据的写入处理不容易: 若表数据量太大,不容易对其进行做索引或表结构更新: 字段不固定时的应用会比较困难: 对简单查询处理不够快速: 扩展成本昂贵. NoSQL数据库的优缺点 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

自1970年埃德加·科德提出关系模型之后,关系型数据库便开始出现,经过了40多年的演化,如今的关系型数据库种类繁多,功能强大,使用广泛.面对如此之多的关系型数据库,我们应该如何权衡找出适合自己应用场景的数据库系统呢?O.S. Tezer最近在DigitalOcean上发表了一篇博文,对比了SQLite.MySQL和PostgreSQL这三个常用的.流行的关系型数据库管理系统(RDBMS),希望能对你有所帮助. O.S. Tezer分别从数据库支持的数据类型.优势.劣势.何时应该使用以及何时不应该

本文转载自: http://www.cnblogs.com/chay1227/archive/2013/03/17/2964020.html(只作转载, 不代表本站和博主同意文中观点或证实文中信息) 关系型数据库 关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来. 关系型数据库的优势: 1. 保持数据的一致性(事务处理) 2.由于以标准化为前提,数据更新的开销很小(相同的字段基本上都只有一处) 3. 可以进行Join等复杂查询 其中能够保持数据的一致性是关系型数据库的最大优势. 关系型

一.下载及安装MongoDB MongoDB下载官网链接:http://www.mongodb.org/downloads 具体安装步骤教程:http://www.shouce.ren/api/view/a/6191(PS:该链接中对MongoDB安装讲解比较详细,通俗易懂.安装教程链接是我从手册网上找到的,下面的总结知识点也是本人从中学习后归纳的一部分,有兴趣的同学不妨收藏一下~) 二.MongoDB可视化工具下载 个人比较习惯在图形化界面进行相关命令操作,所以在安装完MongoDB后,就顺便

汇总: 1. [MongoDB]安装MongoDB2. [MongoDB]Mongo基本使用:3. [MongoDB]MongoDB的优缺点及与关系型数据库的比较4. [MongoDB]MongoDB与JAVA结合使用CRUD 参考:http://www.cnblogs.com/hoojo/archive/2011/06/01/2066119.html 介绍:MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库.由C++语言编写.旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案. 特点:高性能.易部

与关系型数据库相比,MongoDB的优点:①弱一致性(最终一致),更能保证用户的访问速度:举例来说,在传统的关系型数据库中,一个COUNT类型的操作会锁定数据集,这样可以保证得到“当前”情况下的精确值.这在某些情况下,例 如通过ATM查看账户信息的时候很重要,但对于Wordnik来说,数据是不断更新和增长的,这种“精确”的保证几乎没有任何意义,反而会产生很大的延 迟.他们需要的是一个“大约”的数字以及更快的处理速度. 但某些情况下MongoDB会锁住数据库.如果此时正有数百个请求,则它们会堆积起

关系型数据库 所谓关系型数据库,,就是指采用了关系模型来组织数据的数据库. 什么是关系模型,简单说,关系模型就是二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织. 关系模型中常用的概念: 1.关系 可以理解为一张二维表,每个关系都有一个关系名,在数据库中被称为表名 2.元组 可以理解为二维表中的一行,在数据库中被称为记录 3.属性 可以理解为二维表中的一列,在数据库中被称为字段 4.域 属性的取值范围,在数据库中为某一列的取值限制 5.关键字 一族可以唯一标识元组的

关系型数据库ACID 一.事务 定义:所谓事务,它是一个操作序列,这些操作要么都执行,要么都不执行,它是一个不可分割的工作单位. 准备工作:为了说明事务的ACID原理,我们使用银行账户及资金管理的案例(ATM)进行分析. // 创建数据库 create table account( idint primary key not null, namevarchar(40), moneydouble ); // 有两个人开户并存钱 insert into account values(1,'A',10