[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,

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

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 * 

一.说明: 将关系型数据库中的数据导入到 HDFS(包括 Hive, HBase) 中,如果导入的是 Hive,那么当 Hive 中没有对应表时,则自动创建. 二.操作 1.创建一张跟mysql中的im表一样的hive表im: sqoop create-hive-table \ --connect jdbc:mysql://192.168.200.100:3306/yang \ --username root \ --password 010209 \ --table im \ --hive-t

它是键值数据库(非关系),数据查询比关系型数据库快. ps:redis是树状结构,查询快 redis是基于内存的一个数据库,I/O的效率影响较小. ps: 备份数据同步是才进行I/O操作.这个数据同步是通过异步完成的 1.启动redis server sudo service redis start 停止 sudo service redis stop 重启 sudo service redis restart 2.启动客户端 redis-cli

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

出处:http://www.cnblogs.com/chay1227/archive/2013/03/17/2964020.html 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. 关系型数据库的不足: 不擅长的处理 1. 大量数据的写入处理 2. 为有数据更新的表做

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: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

当大家学习了一定的NoSQL知识以后,了解了现今许多NoSQL数据库(如HBase,MongoDB,Redis等)时,就会觉得关系型数据库可能已经跟不上时代的步伐.其实并不然,关系型数据库的性能绝对不差,相反它还具备了非常好的通用性和非常高的性能.NoSQL会如此火的原因是因为它能干关系型数据库某些领域不能办到或者很吃力的事(在我看来NoSQL与关系数据库形成了良好的互补的关系).对于现今数据结构的多样性,关系型数据库肯定会力不从心,我们设计的NoSQL数据库具有“专一性”的特点(比如面向文档的

为了更好的理解非关系型数据库,我又深入的度娘了下 原文地址:https://baijiahao.baidu.com/po/feed/share?wfr=spider&for=pc&context=%7B"sourceFrom"%3A"bjh"%2C"nid"%3A"news_3690540158463624329"%7D 本文共11000字,阅读全文约需30分钟. 本文为大家解析非关系型数据库(NoSQL).

RDBMS关系型数据库和Nosql非关系型数据库区别: 一.RDBMS是关系型数据库模式: 1.二维模式,由行列组成. 2.非常强调事务原子性,例如用户提出一个请求,DB完整的去执行,如果报错就全部回滚. 3.适合存储结构性规范性数据,强调数据的一致性,必须所以数据都同步后才能继续. 4.现在流行列式存储在处理大批量加载大批量检索OLAP系统上效果更佳,而且优势很多比如数据即索引数据在存储的时候就被排序了,列式存储可以把同类型的数据放在一起压缩,因为有共性压缩比较大. 5.支持表的复杂关联查询,

Redis Redis是一款高性能的NOSQL系列的非关系型数据库 主流的NOSQL产品 键值(Key-Value)存储数据库 相关产品: Tokyo Cabinet/Tyrant.Redis.Voldemort.Berkeley DB 典型应用: 内容缓存,主要用于处理大量数据的高访问负载. 数据模型: 一系列键值对 优势: 快速查询 劣势: 存储的数据缺少结构化 列存储数据库 相关产品:Cassandra, HBase, Riak 典型应用:分布式的文件系统 数据模型:以列簇式存储,将同一列

Java Redis系列1 关系型数据库与非关系型数据库的优缺点及概念 在学习redis之前我们先来学习两个概念,即什么是关系型数据库什么是非关系型数据库,二者的区别是什么,二者的关系又是什么? ** 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,其以行和列的形式存储数据,以便于用户理解,关系型数据库这一系列的行和列被称为表,一组表组成了数据库.用户通过查询来检索数据库中的数据,而查询是一个用于限定数据库中某些区域的执行代码.关系模型可以简单理解为二维表格模型,而一个关

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

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

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

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

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