1.在Elasticsearch中,文档归属于一种类型(type),而这些类型存在于索引(index)中,我们可以画一些简单的对比图来类比传统关系型数据库: Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns Elasticsearch -> Indices -> Types -> Documents -> Fields 即:Elasticsearch集群可以包含多个索引(indices)(数据库)

在说HBase之前,我想再唠叨几句.做互联网应用的哥们儿应该都清楚,互联网应用这东西,你没办法预测你的系统什么时候会被多少人访问,你面临的用户到底有多少,说不定今天你的用户还少,明天系统用户就变多了,结果您的系统应付不过来了了,不干了,这岂不是咱哥几个的悲哀,说时髦点就叫“杯具啊”. 其实说白了,这些就是事先没有认清楚互联网应用什么才是最重要的.从系统架构的角度来说,互联网应用更加看重系统性能以及伸缩性,而传统企业级应用都是比较看重数据完整性和数据安全性.那么我们就来说说互联网应用伸缩性这事儿.

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1610828839695075926&wfr=spider&for=pc 前言 在数据库的选择上,MySQL成为中国开发者的最爱.相比SQLServer相对保守的数据库特点,中国开发者更喜欢开放性的数据库,同时又考虑到价格问题,那么Oracle不菲的价格也挡住了很大一批开发者.由于开源.价格等因素,在数据库选择上,要么是低价.开源的MySQL,要么就是高大上的Oracle.--云栖社区<2017中国开发者调查报告&g

前言: 目前mysql与elasticsearch常用的同步机制大多是基于插件实现的,常用的插件包括:elasticsearch-jdbc, elasticsearch-river-MySQL , go-mysql-elasticsearch, logstash-input-jdbc. 本文对四种插件的优缺点进行了图表对比. 1. 目前业界有以下几个插件实现ES与Mysql的同步操作. |序号 | 插件名称 |地址 | --:-------- :----------------- | 1 | e

引言: elasticsearch 的出现使得我们的存储.检索数据更快捷.方便.但很多情况下,我们的需求是:现在的数据存储在mysql.oracle等关系型传统数据库中,如何尽量不改变原有数据库表结构,将这些数据的insert,update,delete操作结果实时同步到elasticsearch(简称ES)呢? 本文基于以上需求点展开实战讨论. 1.对delete操作的实时同步泼冷水 到目前为止,所有google,stackoverflow,elastic.co,github上面搜索的插件和实

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--

MongoDb 相比于传统的 SQL 关系型数据库,最大的不同在于它们的模式设计( Schema Design )上的差别,正是由于这一层次的差别衍生出其它各方面的不同. 我们可以简单的认为关系型数据库由数据库.表(table).记录(record)三个层次概念组成,而在构建一个关系型数据库的时候,工作重点和难点都在数据库表的划分与组织上.一般而言,为了平衡提高存取效率与减少数据冗余之间的矛盾,设计的数据库表都会尽量满足所谓的第三范式.相对的,可以认为MongoDb由数据库.集合(collect

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

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt328 关系型数据库,是建立在关系模型基础上的数据库,其借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据.主流的 oracle.DB2.MS SQL Server和mysql都属于这类传统数据库. NoSQL数据库,全称为Not Only SQL,意思就是适用关系型数据库的时候就使用关系型数据库,不适用的时候也没有必要非使用关系型数据库不可,可以考虑使用更加合适的数据存储.

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1970年提出的,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,在数据库中经常被称为记录    属性:可以理解为二维表中的一列,在数据库中经

引言 最近工作接触到了mongodb数据库,记录下个人对其的理解和使用情况.虽然mongodb 出来的时间已经不短,但是相对mysql mssql oracle 这样传统的关系型数据库来说还是比较年轻,接触其的程序员应该也很少,本文从仅作介绍用. 名字看MongoDB疑似Humongous Database(网络资料看到).中文意思就是巨大无比的数据库,顾名思义,MongoDB就是为处理大数据而生,以解决海量数据的存储和高效查询使用为使命. 说道mongodb不得不说到nosql ,因为mong

SQL(结构化的查询语言)数据库是过去四十年间存储数据的主要方式.20世纪90年代末随着Web应用和MySQL.PostgreSQL和SQLite等开源数据库的兴起,用户爆炸式的增长. NoSQL数据库自从20世纪60年代就已经存在了,直到MongoDB, CouchDB, Redis 和 Apache Cassandra等数据库的流行才获取了更多的关注. 你可以很容易地找到许多关于如何使用一款特定的SQL或NoSQL的教程,但是很少有讨论你为什么优先的使用一款而不适用另一款.我希望我能够填补这

关系型数据库 结构: * 数据库以表的形式存在 * 支持FAT.NTFS.EXT.文件系统 * 使用Commit log存储日志 * 参考系统是坐标系统 * 使用主键(PK) * 支持分区 * 使用行.列.单元格 功能: * 支持向上扩展 * 使用SQL查询 * 面向行,即每一行都是一个连续单元 * 数据总量依赖于服务器配置 * 具有ACID支持 * 适合结构化数据 * 传统关系型数据库一般都是中心化的 * 支持事务 * 支持Join HBase 结构: * 数据库以region的形式存在 * 

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

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

8 种 NoSQL 数据库对比 NoSQL是一项全新的数据库革命性运动,NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储.现今的计算机体系结构在数据存储方面要求具备庞大的水平扩展性,而NoSQL致力于改变这一现状.目前Google的 BigTable 和Amazon 的Dynamo使用的就是NoSQL型数据库. NoSQL数据库的四大分类   1) 键值(Key-Value)存储数据库 这一类数据库主要会使用到一个哈希表,这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据.Key/value模型对于I

一.关系型数据库? 1.概念 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,关系模式就是二维表格模型. 主要代表:SQL Server,Oracle,Mysql,PostgreSQL. 2.优点 (1).容易理解,二维表的结构非常贴近现实世界,二维表格,容易理解. (2)使用方便,通用的sql语句使得操作关系型数据库非常方便. (3)易于维护,数据库的ACID属性,大大降低了数据冗余和数据不一致的概率. 3.瓶颈 (1 )海量数据的读写效率. 对于网站的并发量高,往往达到每秒上万次

1.简介 Redis是一个基于内存的Key-Value非关系型数据库,由C语言进行编写. Redis一般作为分布式缓存框架.分布式下的SESSION分离.分布式锁的实现等等. Redis速度快的原因:基于内存.单线程.多路复用. 2.Redis数据结构 Redis中提供了五种数据结构,分别是String.Hash.List.Set.ZSet,每种数据结构底层都是通过字符串来进行实现. 2.1 String Key对应的Value是一个字符串类型. #设置字符串类型的Key set key val

1. 写在前面 Flink被誉为第四代大数据计算引擎组件,即可以用作基于离线分布式计算,也可以应用于实时计算.Flink的核心是转化为流进行计算.Flink三个核心:Source,Transformation,Sink.其中Source即为Flink计算的数据源,Transformation即为进行分布式流式计算的算子,也是计算的核心,Sink即为计算后的数据输出端.Flink Source原生支持包括Kafka,ES,RabbitMQ等一些通用的消息队列组件或基于文本的高性能非关系型数据库.而

一:NoSql数据库 什么是NoSQL? NoSQL,指的是非关系型的数据库.NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写,是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称. NoSQL用于超大规模数据的存储.(例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据).这些类型的数据存储不需要固定的模式,无需多余操作就可以横向扩展. 为什么使用NoSQL ? 今天我们可以通过第三方平台(如:Google,Facebook等)可以很容易的访问和抓取数据.用户的个人信息,社交网络,地理