现在Bigtable型(列族)数据库应用越来越广,功能也非常强大. 可是非常多人还是把它当做关系型数据库在使用,用原来关系型数据库的思维建表.存储.查询. 本文以hbase举例讲述数据模式的变化. 传统关系型数据库(mysql,oracle)数据存储方式主要例如以下: 图一 上图是个非常典型的数据储存方式.我把每条记录分成3部分:主键.记录属性.索引字段.我们会对索引字段建立索引,达到二级索引的效果. 可是随着业务的发展.查询条件越来越复杂,须要很多其它的索引字段,且非常多值都不存在,例如以下图

NoSQL,全称Not Only SQL,意为不仅仅是SQL,泛指非关系型数据库.NoSQL是基于键值对的,而且不需要经过SQL层的解析,数据之间没有耦合性,性能非常高. 非关系型数据库又可细分如下. 键值存储数据库:代表有Redis.Voldemort和Oracle BDB等. 列存储数据库:代表有Cassandra.HBase和Riak等. 文档型数据库:代表有CouchDB和MongoDB等. 图形数据库:代表有Neo4J.InfoGrid和Infinite Graph等. 对于爬虫的数据

非关系型数据库存储 NoSQL 全称 Not Only SQL 意为非SQL 泛指非关系型数据库.基于键值对 不需要经过SQL层解析 数据之间没有耦合性 性能非常高. 非关系型数据库可细分如下: 键值存储数据库: 代表有Redis.Voldemort.和Oracle BDB等. 列存储数据库:代表有Cassandra.HBase.和Riak等. 文档型数据库:代表有CouchDB.Mongodb等. 图形数据库:代表有Neo4J.InfoGrid.Infinite.Graph等. 对于爬虫的数据

NoSQL,全称Not Only SQL,意为不仅仅是SQL,泛指非关系型数据库.NoSQL是基于键值对的,而且不需要经过SQL层的解析,数据之间没有耦合性,性能非常高. 非关系型数据库又可细分如下. 键值存储数据库:代表有Redis.Voldemort和Oracle BDB等. 列存储数据库:代表有Cassandra.HBase和Riak等. 文档型数据库:代表有CouchDB和MongoDB等. 图形数据库:代表有Neo4J.InfoGrid和Infinite Graph等. 对于爬虫的数据

关系型数据库存储 关系型数据库是基于关系模型的数据库,而关系模型是通过二维表保存的,所以它的存储方式就是行列组成的表.每一列是一个字段,每一行是一条记录.表可以看作某个实体的集合,而实体之间存在联系,就需要表与表之间的关联关系来体现.例如 主键和外键的关联关系,多个表组成一个数据库,也就是关系型数据库. 关系型数据库有很多种.如SQLite.MySQL.Oracle.SQL Server.DB2等. 1.MySQL的存储 在python2中,连接MySQL的库大多是使用MySQLdb,但是此库的

MongoDB存储----文档型数据库 利用pymongo连接MongoDB import pymongo client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017) # 或 pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:23017/') # 默认端口为:27017 # pymongo.MongoClient()方法 指定数据库 # 指定操作test数据库# db = client.test 或 db

MySQL的存储 利用PyMySQL连接MySQL 连接数据库 import pymysql # 连接MySQL MySQL在本地运行 用户名为root 密码为123456 默认端口3306 db = pymysql.connect(host=', port=3306) # cursor()方法获得MySQL的操作游标,利用游标来执行SQL语句,其中执行方法为execute() cursor = db.cursor() # 获取MySQL的当前版本 cursor.execute('SELECT

转载:https://mp.weixin.qq.com/s/FkoOMY8_vnqSPPTHc2PL1w 行式数据库(关系型数据库) 行式数据库有如下几个缺点: 大数据场景下 I/O 较高,因为数据是按行存储,即使只针对其中某一列进行运算,关系型数据库也会将整行数据从存储设备中读入内存,导致 I/O 较高. 存储的是行记录,无法存储数据结构. 表结构 Schema 扩展不方便,如要修改表结构,需要执行 DDL(data definition language),语句修改,修改期间会导致锁表,部分

前言: 在我们的日常开发中,关系型数据库和非关系型数据库的使用已经是一个成熟的软件产品开发过程中必不可却的存储数据的工具了.那么用了这么久的关系数据库和非关系型数据库你们都知道他们之间的区别了吗?下面我们来详细的介绍一下. 关系型数据库(SQL): 什么是(SQL)关系型数据库: 关系型数据库指的是使用关系模型(二维表格模型)来组织数据的数据库. 什么是关系模型: 关系模型可以简单理解为二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的关系组成的一个数据组织. 常见关系型数据库管理系统(OR

.关系型数据库 有库有表,有关系 非关系型数据库  存储对象.集 下面的所有演示截图都是基不超过SQLyog 11进行的. 1. 2.点击上图中的应用程序,进行安装. 安装sqlyog , 账户dd000, 密码8d8120df-a5c3-4989-8547-5afc79c56e7c sqlyog,只是一个可视化的页面和工具, 3.打开下述界面,点击新建---musql 4. 5.输入创建mysql数据库时的用户名和密码 5.后续均为确认.

哈喽!大家好,我是小奇,一位热爱分享的程序员 小奇打算以轻松幽默的对话方式来分享一些技术,如果你觉得通过小奇的文章学到了东西,那就给小奇一个赞吧 文章持续更新 一.前言 书接上回,由于球姐都有孩子了,所以我决定不去球姐的公司的,尽管她很舍不得我,但是我也要走,虽然我很渣,但是我还是有点道德... 所以我决定还是先回老家吧,毕竟身上的经费已经不多了,不足以我再在北京漂下去了. 我又辗转几趟地铁,然后坐上了回老家的大巴车,看着车窗外从高楼大厦变为破旧的平房,犹如我的心情一样从激情满满的少年变为了忧郁

[HBase]与关系型数据库区别 1.本质区别 mysql:关系型数据库,行式存储,ACID,SQL,只能存储结构化数据 事务的原子性(Atomicity):是指一个事务要么全部执行,要么不执行,也就是说一个事务不可能只执行了一半就停止了.比如你从取款机取钱,这个事务可以分成两个步骤:1划卡,2出钱.不可能划了卡,而钱却没出来.这两步必须同时完成,要么就不完成. 事务的一致性(Consistency):是指事务的运行并不改变数据库中数据的一致性.例如,完整性约束了a+b=10,一个事务改变了a,

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.

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 * 

在过去的很长一段时间中,关系型数据库(Relational Database Management System)一直是最主流的数据库解决方案,他运用真实世界中事物与关系来解释数据库中抽象的数据架构.然而,在信息技术爆炸式发展的今天,大数据已经成为了继云计算,物联网后新的技术革命,关系型数据库在处理大数据量时已经开始吃力,开发者只能通过不断地优化数据库来解决数据量的问题,但优化毕竟不是一个长期方案,所以人们提出了一种新的数据库解决方案来迎接大数据时代的到来——NoSQL(非关系型数据库). 为什

原文地址:http://www.cnblogs.com/mokafamily/p/4076954.html 爆炸式发展的NoSQL技术 在过去的很长一段时间中,关系型数据库(Relational Database Management System)一直是最主流的数据库解决方案,他运用真实世界中事物与关系来解释数据库中抽象的数据架构.然而,在信息技术爆炸式发展的今天,大数据已经成为了继云计算,物联网后新的技术革命,关系型数据库在处理大数据量时已经开始吃力,开发者只能通过不断地优化数据库来解决数据

在介绍 HBase 是不是列式存储数据库之前,我们先来了解一下什么是行式数据库和列式数据库. 行式数据库和列式数据库 在维基百科里面,对行式数据库和列式数据库的定义为:列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库,主要适合于批量数据处理(OLAP)和即时查询.相对应的是行式数据库,数据以行相关的存储体系架构进行空间分配,主要适合于小批量的数据处理,常用于联机事务型数据处理(OLTP). 比如我们有以下的表格: 那么行式数据库和列式数据库存储模型分别如上面的左图和右图.可以看到,行式数据一行的

除了可以使用文件或SharedPreferences存储数据,还可以选择使用SQLite数据库存储数据. 在Android平台上,集成了一个嵌入式关系型数据库—SQLite, 1.SQLite3支持 NULL.INTEGER.REAL(浮点数字).TEXT(字符串文本)和BLOB(二进制对象)数据类型,虽然它支持的类型虽然只有五种,但实际上sqlite3也接受varchar(n).char(n).decimal(p,s) 等数据类型,只不过在运算或保存时会转成对应的五种数据类型. 2.SQLit

Spring Boot干货系列:(八)数据存储篇-SQL关系型数据库之JdbcTemplate的使用 原创 2017-04-13 嘟嘟MD 嘟爷java超神学堂 前言 前面几章介绍了一些基础,但都是静态的,还不足以构建一个动态的应用.本篇开始就要介绍数据交互了,为了演示效果更加好,博主花了大把时间整合了一个后端模板框架,基于Bootstrap3的ACE模板,并实现了一个基本的增删改查分页功能.让我们一起动手,学技术的同时,顺便把我们的项目完善起来,这样跟着博主学到最后,你就有了一个属于自己的Sp

Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ 一.非关系型数据库NoSQL全程是Not Only SQL,非关系型数据库.NoSQL是基于键值对的,不需要经过SQL层的解析,数据之间没有耦合性,性能非常高.具体介绍请看(也包括Redis) http://www.cnblogs.com/Infi-chu/p/8277576.html 二.MongoDBMongoDB 是由C++语言编写的非关系型数据库,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统,内容存储形式类