[转载]IMDB文件格式 来源:LMDB的全称是Lightning Memory-Mapped Database,闪电般的内存映射数据库.它文件结构简单,一个文件夹,里面一个数据文件,一个锁文件.数据随意复制,随意传输.它的访问简单,不需要运行单独的数据库管理进程,只要在访问数据的代码里引用LMDB库,访问时给文件路径即可. 图像数据集归根究底从图像文件而来.既然有ImageDataLayer可以直接读取图像文件,为什么还要用数据库来放数据集,增加读写的麻烦呢?我认为,Caffe引入数据库存放数

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

轮子?,我很任性,我要造不一样的轮子,同时支持关系型和非关系型的框架有没有 新版数据查询作了些调整,抽象了LabmdaQueryy和DBExtend,升级到版本4,非关系数据库MongoDB被支持了! 最近又好多人发各种框架,谁的好,用谁的? 个人意见,想标准和稳定,EF,NH就行了,要个性,选一款好用的轮子吧 个人开发的框架始终是高级玩具,学习的好东西,不要较真,欢迎下载此高级玩具,猛击底部GITHUB地址 历史版本3介绍 CRL快速开发框架开源完全转到Github 当前版本结构更改如下 一句

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

(一)从关系型数据库导入至HDFS 1.将下面的参数保持为 import.script import --connectjdbc:mysql://192.168.1.14:3306/test--username root--password 1234 -m1--null-string''--table user--columns "id,username,age"--target-dir/user/root/sqoop_test  -- 此目录不能存在 2. 执行sqoop --opt

1.sqoop 将关系型数据库的数据导入hive的参数说明:

一.缘由: 要做好DBA,就要更好地理解数据库设计范式.数据库范式总结概览: 为了更好地理解数据库的设计范式,这里借用一下知乎刘慰老师的解释,很通俗易懂.非常感谢!   二.具体说明: 首先要明白”范式(NF)”是什么意思.按照教材中的定义,范式是“符合某一种级别的关系模式的集合,表示一个关系内部各属性之间的联系的合理化程度”. 很晦涩吧?实际上你可以把它粗略地理解为一张数据表的表结构所符合的某种设计标准的级别.就像家里装修买建材,最环保的是E0级,其次是E1级,还有E2级等等. 数据库范式也分

sqoop2-1.99.4和sqoop2-1.99.3版本操作略有不同:新版本中使用link代替了老版本的connection,其他使用类似. sqoop2-1.99.4环境搭建参见:Sqoop2环境搭建 sqoop2-1.99.3版本实现参见:Sqoop2入门之导入关系型数据库数据到HDFS上 启动sqoop2-1.99.4版本客户端: $SQOOP2_HOME/bin/sqoop.sh client set server --host hadoop000 --port --webapp sq

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

Sqoop实现关系型数据库到hive的数据传输 sh脚本 #!/bin/sh v_columns=NOTE_ID_1,NOTE_NAME_1,NOTE_ID_2,NOTE_NAME_2,NOTE_ID_3,NOTE_NAME_3,NOTE_ID_4,NOTE_NAME_4,NOTE_ID_5,NOTE_NAME_5,NOTE_ID_6,NOTE_NAME_6, TYPE_VALUES,NOTE_NAME sqoop import --append --connect jdbc:oracle:th

F1是Google开发的分布式关系型数据库,主要服务于Google的广告系统.Google的广告系统以前使用MySQL,广告系统的用户经常需要使用复杂的query和join操作,这就需要设计shard规则时格外注意,尽量将相关数据shard到同一台MySQL上.扩容时对数据reshard时也需要尽量保证这一点,广告系统扩容比较艰难.在可用性方面老的广告系统做的也不够,尤其是整个数据中心挂掉的情况,部分服务将不可用或者丢数据.对于广告系统来说,短暂的宕机服务不可用将带来重大的损失.为了解决扩容/高

一.数据库修改密码 ①先执行use mysql; ②再执行update  mysql.user  set  password=PASSWORD(要修改的密码) where  user='root' ; mysql用户名:root mysql密码:自己修改 mysql服务器地址:localhost 二. mySQL数据库(关系型数据库) 1.姓名(name):字符串:varchar:字符串长度:常见的为20位和50位:允许空值: 2.性别(sex):bit,一般用布尔型数据,常用代码1=男,0=女

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

  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