本文主要用于分析在大数据场景下Mongodb和Hive的优缺点: 支持的数据类型 支持的查询 支持的数据量 性能优化手段

TreeDMS数据库管理系统使用JAVA开发,采用稳定通用的springMVC +JDBC架构,实现基于WEB方式对 MySQL,Oracle,PostgreSQL,mongoDB ,Hive, SAP HANA 等数据库进行维护管理操作.单支持一个数据库就很牛了,而TreeDMS支持多种数据库并存同时管理,太强大了. 功能包括:数据库的展示,库表的展示,表字段结构的展示, SQL语句的在线编辑批量执行,表结构的在线设计维护,数据的在线编辑维护,查询语句保存,数据备份还原,复制表,复制数据,JS

从以下几个维度,对 redis.memcache.mongoDB 做了对比. 1.性能 都比较高,性能对我们来说应该都不是瓶颈. 总体来讲,TPS 方面 redis 和 memcache 差不多,要大于 mongodb. 2.操作的便利性 memcache 数据结构单一.(key-value) redis 丰富一些,数据操作方面,redis 更好一些,较少的网络 IO 次数,同时还提供 list,set, hash 等数据结构的存储. mongodb 支持丰富的数据表达,索引,最类似关系型数据库

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从以下几个维度,对redis.memcache.mongoDB 做了对比,欢迎拍砖 1.性能 都比较高,性能对我们来说应该都不是瓶颈 总体来讲,TPS方面redis和memcache差不多,要大于mongodb 2.操作的便利性 memcache数据结构单一 redis丰富一些,数据操作方面,redis更好一些,较少的网络IO次数 mongodb支持丰富的数据表达,索引,最类似关系型数据库,支持的查询语言非常丰富 3.内存空间的大小和数据量的大小 redis在2.0版本后增加了自己的VM特性,突

从以下几个维度,对 redis.memcache.mongoDB 做了对比.1.性能都比较高,性能对我们来说应该都不是瓶颈.总体来讲,TPS 方面 redis 和 memcache 差不多,要大于 mongodb.2.操作的便利性memcache 数据结构单一.(key-value)redis 丰富一些,数据操作方面,redis 更好一些,较少的网络 IO 次数,同时还提供 list,set,hash 等数据结构的存储.mongodb 支持丰富的数据表达,索引,最类似关系型数据库,支持的查询语言

张家江,网易乐得高级工程师. 贵金属(注:贵金属为笔者部门业务)的行情系统提供的接口通过Redis获取数据,目前使用Redis最多只存储了大概8000条左右的分钟k的行情数据,考虑到将来可能会有更大数据量的查询需求,需要查询几月甚至几年的行情数据,要求数据库在提供功能的同时又能保证性能和稳定性.Redis通常只用做较小数据量的内存数据库,而传统关系数据库又有一定的查询性能瓶颈,所以考虑调研一下其它的NoSQL数据库. 一.为什么调研MongoDB? 图1-1是DB-Engines2017年11月

2.6.与 Hive 的集成2.6.1.HBase 与 Hive 的对比1) Hive(1) 数据仓库Hive 的本质其实就相当于将 HDFS 中已经存储的文件在 Mysql 中做了一个双射关系,以方 便使用 HQL 去管理查询.(2) 用于数据分析.清洗Hive 适用于离线的数据分析和清洗,延迟较高.(3) 基于 HDFS.MapReduceHive 存储的数据依旧在 DataNode 上,编写的 HQL 语句终将是转换为 MapReduce 代码执行. 2) HBase(1) 数据库是一种面

从以下几个维度,对 Redis.memcache.MongoDB 做了对比.1.性能都比较高,性能对我们来说应该都不是瓶颈.总体来讲,TPS 方面 redis 和 memcache 差不多,要大于 mongodb.2.操作的便利性memcache 是内存型数据库,数据结构比较单一,只支持key-value,通常在memcache里,你需要将数据拿到客户端来进行类似的修改再set回去这大大增加了网络io的次数和数据体积redis 是内存型数据库,丰富一些,数据操作方面,redis 更好一些,通常和

SparkConf sparkConf = new SparkConf()//此处使用一个链接切记使用一个链接否则汇报有多个sparkcontext错误 .setAppName("SparkConsumerRabbit") .setMaster("local[2]") .set("hive.metastore.uris", thrift) .set("spark.sql.warehouse.dir", hdfs) .set(&

Pig Latin:数据流编程语言 一个Pig Latin程序是相对于输入的一步步操作.其中每一步都是对数据的一个简单的变换. 用Pig Latin编程更像在RDBMS中“查询规划器”(query planner)这一层对数据进行操作,查询规划器决定了如何将描述型语句转化为一系列系统化执行的步骤. Pig对它所处理的数据要求则宽松得多:可以在运行时定义模式,而且这是可选的.本质上,Pig可以在任何来源的元组上进行操作.(当然数据源必须支持并行的读操作,例如存放在多个文件中).它使用UDF(Use

#!/bin/bash source /etc/profile runlog='/tmp/zewei/check_schema_log' hive_database_schema=/tmp/hive_database_schema/hive/ mysql_database_schema=/tmp/hive_database_schema/mysql/ > $runlog #每天下午一点删除现有的表结构缓存文件. #防止hive有变动. ] then rm -rf /tmp/hive_databa

连接:mysql: mysql -h localhost -u username -pmongodb:con = pymongo.Connection(‘localhost’,27017)显示数据库mysql:show databases;mongodb:con.database_names()使用某个数据库mysql:use database;mongodb:db = con[‘database’] or con.database 没有将会创建显示所有的表mysql:show tables;m

一.Redis: redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型).这些数据类型都支持push/pop(推进/弹出).add/remove(添加/删除)及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的.在此基础上,redis支持各种不同方式的排序.与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在

本篇内容大部分不是原创,转载的会贴有链接. 准备学习下数据库,想对目前的主流数据库做一个简单的了解分析,就搜集了资料整理到了一块. 当下主流的要数NoSql数据库了,拥有强大的高并发能力. mongodb: 它是一个内存数据库,数据都是放在内存里面的. 对数据的操作大部分都在内存中,但mongodb并不是单纯的内存数据库. 持久化方式: mongodb的所有数据实际上是存放在硬盘的,所有要操作的数据通过mmap的方式映射到内存某个区域内. 然后,mongodb就在这块区域里面进行数据修改,避免了

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MongoDB的内部构造<MongoDB The Definitive Guide> MongoDB的官方文档基本是how to do的介绍,而关于how it worked却少之又少,本人也刚买了<MongoDB TheDefinitive Guide>的影印版,还没来得及看,本文原作者将其书中一些关于MongoDB内部现实方面的一些知识介绍如下,值得一看. 今天下载了<MongoDB The Definitive Guide>电子版,浏览了里面的内容,还是挺丰富的.

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