(二)MongoDB基本概念 mongodb 2018年03月07日 08时43分53秒 mognoDB是一个面向文档的数据库,而不是关系型数据库,是不是用关系型数据库主要是为了获得更好的扩展性,还会有其他的诸多的好处.基本的使用了解下面的一部分概念就可以了,不需要太较真. 初级学习,mongoDB的灵活性主要从下面的两个方面凸显: 与关系型数据库相比较不再具有行(row)的概念,使用文档模型(document)取代关系型数据库中的行,且每一个文档中都可以再次嵌入文档与数组.故面向文档可以使用一

近期在tornado\mongodb\ansible mongodb中有个find()方法非常牛逼,能够将集合中全部的表都传出来,一開始我这么写 class Module_actionHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self, *args, **kwargs): coll = self.application.db.waitfish hosts = coll.find({}, {'hostname':1,"_id":0}) mo

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

本文目录:1.集合的特征2.集合的无序性3.表中记录的无序性4.集合的"序"和物理存储顺序之间的关系5.查询结果(虚拟表)的无序性.随机性6.为什么总是强调"无序"?7.什么时候的结果是有序的?8.索引的"序" 1.集合的特征 关系型数据库,一方面它是数据库,可以存储数据,另一方面,它是关系的,也就是基于关系模型的.在关系型数据库中,专门为关系模型设计了对应的"关系引擎",关系引擎中包含了语句分析器.优化器.查询执行器.语句分

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

  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

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Hive中,ORDER BY语句是对查询结果集进行整体的排序,最终将会产生一个reducer进行全局的排序,达到的最终结果是和传统的关系型数据库是一样的. 在数据量非常大的时候,全局排序的单个reducer将会成为性能瓶颈,有可能由于数据量过大而跑不出来结果. Hive中可以设置hive.mapred.mode为strict严格模式,这时候,Hive要求用户必须对order by语句加上limit 条数限制,防止排序数据集过大导致性能瓶颈. 在这里我不提sort by ,distribute

mongodb非关系型数据库(对象型数据库): 优势:易扩展:灵活的数据模型:大数据量,高性能(读写) 关系型:(一对多.多对多.一对一)扩展性差,大数据下压力大,表结构更改困难(数据小时使用Mysql) 非关系型:易扩展,大数据量高性能,灵活的数据模型,高可用 下载地址:https://www.mongodb.com/download-center/community 版本4.04  windows    package:zip(压缩)   download(下载) 安装→启动服务→启动服务器

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

刚接触关系型数据库的同学,会听过主键和外键的概念.这是关系型数据库的基本概念,需要清楚理解.今天我就以简洁的语言总结一下这个概念. 主键.一句话概括:一张表中,可以用于唯一标识一条记录的字段组(或者说是属性组).给你一个主键的值,你就可以找到一条确定的记录.如: 学生表:学号,姓名,性别,课程.这里学号就是主键.给你一个学号,就可以找到一条学生记录. 课程表:课程编号,课程名称,学分.这里课程编号就是主键.给你一个课程编号,就可以找到一条课程记录. 成绩表:学号,姓名,课程编号,成绩.这里学号,

mysql  mongodb 表     table    Collection 字段  Colum   Fields 行 row Document Mongo中的一些概念 --------------+------------------------+------------------------------------------- SQL术语/概念 MongoDB术语/概念 解释/说明 --------------+------------------------+-----------

前言 一般我们都会将数据爬取下来保存在临时文件或者控制台直接输出,但对于超大规模数据的快速读写,高并发场景的访问,用数据库管理无疑是不二之选.首先简单描述一下MySQL和MongoDB的区别:MySQL与MongoDB都是开源的常用数据库,MySQL是传统的关系型数据库,MongoDB则是非关系型数据库,也叫文档型数据库,是一种NoSQL的数据库.它们各有各的优点.我们所熟知的那些SQL语句就不适用于MongoDB了,因为SQL语句是关系型数据库的标准语言. 一.关系型数据库 关系模型就是指二维

MongoDB没有固定的关系约束 没有事务, 安全性不高 不一定保证数据的一致性. ACID不符合 NoSQL 放弃了传统关系型数据库严格的事务一致性和范式约束,采用弱一致性模型. http://os.51cto.com/art/201306/397999.htm

1.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②文档结构的存储方式,能够更便捷的获取数据③内置GridFS,支持大容量的存储.④内置Sharding.⑤第三方支持丰富.(这是与其他的NoSQL相比,MongoDB也具有的优势)⑥性能优越 2.与关系型数据库相比,MongoDB的缺点:①mongodb不支持事务操作.②mongodb占用空间过大.③MongoDB没有如MySQL那样成熟的维护工具,这对于开发和IT运营都是个值得注意的地方.

本人并非专业,开发经验也不太足,有一次在弄一个user数据表时,需要增加一些字段,又懒得去修改数据,就索性把这些属性封装在一个类中,序列化为json数据,存放在数据库的一个字段中了,后来,发现这么做至少有以下几点好处:          1. 想增加或减少字段时,不必频繁地去修改数据库,尤其 是使用三层框架,改一个字段要改好多内容的.          2.在查询相关信息时不必用联合查询,避免使用主外键,(主外键在修改.删除数据时,有时会很麻烦的)   你如果需要以你系列化成JSON的字段作为查

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

设计 MongDB 模式时应注意的问题 根据用户需求来设计模式. 如果想一起使用对象,请将这些对象合并到一个文档中,否则要将它们分开(但是要确保不需要连接). 经常复制数据(但要有一定限度),因为与计算时间相比,硬盘空间显得非常便宜. 在写入时进行连接,而不能在读取时连接. 针对经常发生的用例来设计模式. 在模式中实现复杂的聚合. 范例 假使一个客户需要为他的博客站点设计一个数据库,让我们来看看 RDBMS 与 MongoDB 在模式设计上的差异.网站需求如下所示: 每篇博客都具有唯一的标题.描

该题涉及到mysql中一些指令,先熟悉一下 MySQL指令 参考:https://www.cnblogs.com/zhuyongzhe/p/7686105.html mysql -u root -p 以root权限登录,默认密码为空 show databases; 列出所有数据库 drop table if exists hst; 如果存在表hst则先删除 create database hst; 创建数据库 use hst; 进入数据库 create table student( id int

① createTable(String tableName, String[] fields) 创建表,参数tableName为表的名称,字符串数组fields为存储记录各个域名称的数组.要 求当HBase已经存在名为tableName的表的时候,先删除原有的表,再创建新的表. import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBase

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--