本文思路,看图说话,一张图,清晰总结二者差别 以下对图中的各条做具体总结 1.查询语言 不做赘述 2.数据存储位置 不做赘述 3.数据格式 Hive:Hive 中未定义专门的数据格式,数据格式能够由用户指定,用户定义数据格式须要指定三个属性:列分隔符(通常为空格."\t"."\x001″).行分隔符("\n")以及读取文件数据的方法(Hive 中默认有三个文件格式 TextFile,SequenceFile 以及 RCFile). 因为在载入数据的过程中,

http://niuzhenxin.iteye.com/blog/1706203   Sqoop是一款开源的工具,主要用于在HADOOP(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递. Sqoop项目开始于2009年,最早是作为Hadoop的一个第三方模块存在,后来为了让使用者能够快速部署,也为了让开发人员能够更快速的迭代开发,Sqoop独立成为一个Apache项目. Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具,可以将一个关系型数

与关系型数据库相比,MongoDB的优点: 转载自  http://blog.sina.com.cn/s/blog_966e430001019s8v.html①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

早在 SQL Server 2005里面就有了这种 完整的商业智能平台了,那时候Nosql什么的都还停留在概念性的提出阶段,发展至2009年才一下子蹦了出来变得众所周知了.当然这个要扯就扯远了,咱们还是直接来介绍一下这篇文章的重点传统关系型数据库在当时面临的一些问题. 关系型数据库的局限 SQL Server 2005 –完整的商业智能平台 关系型数据库的局限: 随着信息技术的飞速发展,数据处理不仅在数量上要求越来越大,而且在质量上也要求越来越高,数据库所管理的数据已经发生了根本的变化.这一变化

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.

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--

在看着章节的时候,我简单的回顾了一下关系型数据库的事务处理的ACID原则,其中原子性和持久性比较好理解.由于以前没有深入去研究.关于一致性和隔离性上我产生了疑问,在整理后分析如下:   一致性:书中所说的一致性是指数据库要保证事务处理前后,数据从一种一致的状态转移到另外一种一致的状态.书中举的例子是银行转账前后总账是不应该变化的.但是我困惑的是,转账前后总账的一致性应该是在应用程序中控制的,数据库怎么能保证呢?最后我的理解是,数据库本身不保证你的数据的一致性,但是它有一些处理,只要你的应用程序写

书和书签系统 create table book ( bookid int, title ) )engine myisam charset utf8; insert into book values ( , 'PHP圣经'), ( , 'ruby实战'), ( , 'mysql运维') (, 'ruby服务端编程'); create table tags ( tid int, bookid int, content ) )engine myisam charset utf8; insert in

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

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

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 * 

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

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.数据库和文件的主要区别: 1.1数据库有数据库表/行和列的概念,让我们存储操作数据方便 1.2数据库提供了方便的接口,让java.php..net.nodejs很方便的实现增删改查 2.NoSQL介绍: 2.1基本介绍: 在互联网迅速发展的时代,虽然关系型数据库具备良好的事务管理,但在处理大量数据的应用是很难在性能上满足设计要求.NoSQL 就是主要为了解决当下大量高并发高要求的数据库应用需求,关系数据库具有严格的参照性,一致性,可用性,原子性,隔离性等特点,因此会产生一些例如表连接等操作,

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)

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

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

  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