如今在国内，云数据库的受欢迎度非常高，目前拥有了上百万的用户，可见中国数据库的新时代来临了。那么云数据库对比传统数据库有哪些优势？在价格方面有优势吗？ 云数据库对比传统数据库的优势 云数据库对比传统数据库的优势比较多，首先是云数据库拥有专业的运维服务，这一点要比传统数据库更有优势一些，可以给用户提供专业的运维服务，提供更为专业的数据库优化建议，让客户的 最后就是成本低，云数据库的硬件资源利用率更高一些，可以降低数据库的硬件成本，所以要比传统数据库花的成本更低一些。 云数据库对比传统数据库有价格优势 云数据库对比传统数据库，在价格方面是很有优势的，云数据库一年的费用在2000左右，但是传统数据库的费用每年在3万左右，价格差距是很大的。 做了云数据库与传统数据库的对比，对比结果很明显，还是云数据库优势更多一些，所以现在云数据库成为国内数据库市场的新宠。
现在市面上的云厂商特别多，像腾讯云都是很有名气的云数据库提供者，那么哪一种数据库更好一些呢？费用更低一些呢？ 云数据库和普通数据库哪种好可以看一下这两者之间的综合对比，也就是说从数据库的安全性，可靠性，运维，以及资源利用和扩容等方面做对比。 所以从这些综合对比来看，云数据库要比普通数据库好很多。 云数据库一年的费用只需要两到三千块钱就可以了，但是普通数据库一年的费用可能会高达2~3万块，价格差距还是很大的，所以经过对比可以看得出来云数据库要比普通数据库费用更低一些。 云数据库和普通数据库在费用方面也是不一样的，差距非常大，也难怪现在云数据库会越来越受欢迎了，拥有这么多的优势，自然要比普通数据库更受欢迎一些。
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1. powerdesigner两数据库对比 1.1. 问题 position属性不一致，但这并不影响两数据库的结构，我们不需要把它当警告显示出来 ? 1.2. 解决办法 ?
MongoDB与关系型数据库对比 与关系型数据库术语对比 ? 存储数据对比 ? MongoDB的数据类型 ? 其中Date类型可以使用下面方式进行完成。存储时使用unix时间，比北京时间少8个小时。
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连接MySql服务器， 使得应用被扩展； 支持大型的数据库， 可以方便地支持上千万条记录的数据库。 作为一个开放源代码的数据库，可以针对不同的应用进行相应的修改； 拥有一个非常快速而且稳定的基于线程的内存分配系统，可以持续使用，不必担心其稳定性； MySQL同时提供高度多样性，能够提供很多不同的使用者介面 二、SQLServer 优点： 易用性、适合分布式组织的可伸缩性、用于决策支持的数据仓库功能、与许多其他服务器软件紧密关联的集成性、良好的性价比等； 为数据管理与分析带来了灵活性，允许单位在快速变化的环境中从容响应 unix样久经考验尤其处理大数据库。 缺点： 对硬件配置的要求很高； 价格比较昂贵； 管理维护比较麻烦； 操作比较复杂，技术成本较高。 IT技术分享社区 个人博客网站：https://programmerblog.xyz
需求 老数据库表test部分字段拆分为多个字段插入到新数据库表test_new， 需要比对拆分后是否有数据丢失 1 安装MySQLdb pip install MySQL-python 备注：如果 Python版本为Python 3，使用如下安装方式 pip3 install MySQL client 2 连接数据库 引入模块 import MySQLdb 连接Mysql数据库 db = MySQLdb.connect commit db.commit() 6 数据库操作完成后，关闭连接 cursor.close() db.close() 迁移数据对比 1、老表字段value值修改 （1）通过其他字段确定新表中对应老表的具体数据 ； （2）除已修改字段外，其他字段应该完全保持一致； （3）该字段若为唯一不可重复字段（主键），查询整张表中或者在迁移过程中是否有重复数据； 2、新表中新增字段 （1）新增字段是否有默认值； 例子：参数默认值为 0，但数据库中存入了空字符 （2）新增字段类型是否正确：int、string、float 例子：参数类型为varchar(128)，限制了总字数，但需求中字符串字数并未做限制
而只是将数据内容复制或者移动到相应的 HDFS目录中。而在数据库中，不同的数据库有不同的存储引擎，定义了自己的数据格式。所有数据都会按照一定的组织存储，因此，数据库加载数据的过程会比较耗时。 4.数据更新 由于 Hive是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。因此，Hive中不支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在加载的时候中确定好的。 数据库中，通常会针对一个或者几个列建立索引，因此对于少量的特定条件的数据的访问，数据库可以有很高的效率，较低的延迟。由于数据的访问延迟较高，决定了 Hive不适合在线数据查询。 相对的，数据库的执行延迟较低。当然，这个低是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，Hive的并行计算显然能体现出优势。 9.数据规模 由于 Hive建立在集群上并可以利用 MapReduce进行并行计算，因此可以支持很大规模的数据；对应的，数据库可以支持的数据规模较小。
mysql分布式数据库中间件对比 目前数据库中间件有很多，基本这些中间件在下都有了解和使用，各种中间件优缺点及使用场景也都有些心的。所以总结一个关于中间件比较的系列，希望可以对大家有帮助。 什么是中间件 传统的架构模式就是 应用连接数据库直接对数据进行访问，这种架构特点就是简单方便。 中间件与读写分离 很多人都会把中间件认为是读写分离，其实读写分离只是中间件可以提供的一种功能，最主要的功能还是在于他可以 分库分表 ，下面是一个读写分离的示意图： 分布式数据库中间件对比总结 ? 这就是一个简单的读写分离，下面我们在看看分库分表中间件。 分布式数据库中间件对比总结 ? image.png 分布式数据库中间件对比总结 Cobar: 阿里巴巴B2B开发的关系型分布式系统，管理将近3000个MySQL实例。
MySQL主从数据不一致是比较常见的情况，如何对比，如何修复是DBA必知必会的一项熟练的技能。 1、工具安装 使用percona-Toolkit进行数据对比，因此先进行此工具的安装 官方地址： https://www.percona.com/downloads/percona-toolkit 安装依赖包 数据对比 数据对比工具使用pt-table-checksum 进行主从数据对比，可以参考如下命令 pt-table-checksum --host=127.0.0.1--port 3306 --databases TABLE ：被检查的表名 如出现DIFFS不为0 的情况，即对应表主从数据不一致 3. 数据修复 如果出现主从数据不一致的情况，则需要进行数据修复，修复的方式通常是通过主库的数据修复从库。
很多朋友在使用云数据库的时候呢，遇到过数据库不断自动重启，云数据库重启怎么解决，其实这很有可能是因为有程序在自动关闭数据库的进程而导致的，我们可以通过错误报告进行分析，它是由于哪种情况所导致的，数据库重启在了解基本情况之后 一.云数据库重启怎么解决 如果是因为内存不足的话，在数据日志当中会有提示，所以说我们可以通过改变内存的参数进行释放内存，如果是因为有软件在不停的打断于数据库的进程的话，可以先尝试重启。 我们再针对相应的问题进行解决就可以了。 二.云数据库比传统数据库有什么优势 云数据库为什么会如此受欢迎？它比传统数据库到底优势在什么地方？ 云数据库最大的优势在于它的安全性，不像传统数据库，随着时间的推移和数据量的增多，会让数据库读写速度都变慢。同样，云数据库还可以维持高效的运行，通过云计算的能力，也可以为更多的人提供数据服务。 针对云数据库重启怎么解决？我们还需要根据不同的原因进行分析，根据不同的错误报告来推断解决的方法。但是因为云数据库我自身的特性，无论是修复还是维护，都会比其他传统数据库更方便。
概述：在评测各个云厂商的云数据库的时候，我们经常被各种复杂的数据迷惑，不知道该怎么看数据库的性能，怎么评比价格，怎么选出性价比超高的产品，对于大部分没法试用（原因你知道的，费用太高）的产品，就只能听厂商宣传了 ，今天我们来一起探讨如何评选出一款性价比超高的云数据库。 由于各个厂商的实例规格有细微差距，我们选用数据库内存6G-12G的中等规格的实例（12G以上，对性能要求更高企业选用，相比较价格也比较昂贵），磁盘选用普通云磁盘250G来做计算，表结构100张，数据量： 通过测试结果，从tmpC（每分钟执行新订单数事务数）的值来看，AWS中国和阿里云在第一梯队，Azure相对落后。3云数据库价格对比MySQL：? 4云数据库性价比到底每一元钱能买多少性能，每个厂商的性能比到底如何，我们可以根据一个计算公式：性价比=性能相对值价格相对值得出来。
update-in-place支持比CouchDB更好 在数据存储时采用内存到文件映射 对性能的关注超过对功能的要求 建议最好打开日志功能(参数 –journal) 在32位操作系统上，数据库大小限制在约 2.5Gb 空数据库大约占 192Mb 采用 GridFS存储大数据或元数据(不是真正的文件系统) 最佳应用场景：适用于需要动态查询支持;需要使用索引而不是 map/reduce功能;需要对大数据库有性能要求 使用JavaScript或Erlang进行 Map/reduce 连接及连接遍历：可作为图形数据库使用 索引：输入元数据进行搜索(1.0版本即将支持) 大数据对象支持( Luwak) 提供“开源”和“企业 支持连接池和多路复用的连接代理 最佳应用场景：适用于需要低延迟数据访问，高并发支持以及高可用性的应用程序 例如：低延迟数据访问比如以广告为目标的应用，高并发的 web 应用比如网络游戏(例如 Zynga ，但这些产业对数据库的要求会比它们更大)写比读更快，所以一个自然的特性就是实时数据分析 8.
摘要 MySQL 由于性能高、成本低、可靠性好，已经成为最流行的开源数据库，因此被广泛地应用在 Internet 上的中小型网站中。 Multi-Version Concurrency Control)，实现无阻塞读操作 Multi-Version Concurrency Control 多版本并发控制，MVCC 是一种并发控制的方法，一般在数据库管理系统中 ，实现对数据库的并发访问；在编程语言中实现事务内存。 数据精确。 变长的数据类型，随着存储的数据有效位增加，而占用更多的存储空间。 double：浮点数，精度丢失。
可在服务器端执行任意的 javascript函数 9. update-in-place支持比CouchDB更好 10. 在数据存储时采用内存到文件映射 11. 对性能的关注超过对功能的要求 12. 采用 GridFS存储大数据或元数据(不是真正的文件系统) 最佳应用场景：适用于需要动态查询支持;需要使用索引而不是 map/reduce功能;需要对大数据库有性能要求;需要使用 CouchDB但因为数据改变太频繁而占满内存的应用程序 连接及连接遍历：可作为图形数据库使用 8. 索引：输入元数据进行搜索(1.0版本即将支持) 9. 大数据对象支持( Luwak) 10. 提供“开源”和“企业”两个版本 11. Apache的软件被解雇) 例如：银行业，金融业(虽然对于金融交易不是必须的，但这些产业对数据库的要求会比它们更大)写比读更快，所以一个自然的特性就是实时数据分析 8. 对配置改变和较小的升级都会重新回滚 14. 不会出现单点故障 15. 堪比MySQL的随机访问性能 最佳应用场景：适用于偏好BigTable:)并且需要对大数据进行随机、实时访问的场合。
HBase：列存储的方式比较适合OLAP业务，而HBase采用了列族的方式平衡了OLTP和OLAP，支持水平扩展，如果数据量比较大、对性能要求没有那么高、并且对事务没有要求的话，HBase可以考虑。 3、容灾对比 3.1 MySQL 单节点： 现在的数据库普遍采用write ahead log策略来避免数据丢失，wal机制简单的解释就是：在提交CUD操作，数据写入内存的同时，也要写一份到log文件中 上如展示了ES和传统数据库的概念对比。下面的介绍中，统一使用index对应DB中table，doc对应table中的记录，field对应row中的一列。 5.2 HBase HBase因为其强大的写入能力和水平扩展能力，比较适合存储日志，用户行为等数据量比较大的数据，这种数据一般不涉及事务级别的读写，对二级索引的需求也不是很高。 NewSQL数据库，结合了关系型数据库的优点外还拥有水平扩展能力，比如淘宝的Oceanbase，PingCAP的TiDB，国外的CockroachDB，让我们做好拥抱NewSQL的准备吧。
这个专题分享点日常运维中用到的Python脚本 在做数据库迁移后，我们可能需要知道我们的表，索引，存储过程等对象是否迁移成功 这时可以用如下脚本来进行检查 ---- 环境准备 操作系统: Windows 检查源库和目标库的对象 select OWNER ||'.'||OBJECT_NAME,OBJECT_TYPE from dba_objects where owner in ('IBIS'); ? 对比结果 使用pycharm运行后: ? ? 这时可以通过查询其主表是否相同来判断是否迁移成功 select * from dba_lobs where owner='IBIS'; select * from dba_indexes where owner='IBIS'; 一般看数量对上就是正确的了 ,当然多出来点也是行的 这是一个比较简单的脚本，后续带来更多，谢谢支持
但是，对于选择云数据仓库的企业来说，这可能是个挑战。他们必须对成本、性能、处理实时工作负载的能力和其他参数进行评估，以确定哪个提供商最适合自己的需求。 传统观点认为，除非具有 TB 级或 PB 级的复杂数据集，否则使用 OLTP 数据库 如 PostgreSQL 就够了。但是，云计算使得数据仓库对于较小的数据量也变得具有成本效益。 比如，他们的云数据仓库非常可靠。尽管可能会出现断电或其他故障，但数据复制和其他可靠性功能能够确保数据得到备份并快速检索。 亚马逊、谷歌、微软和 Snowflake 也提供了高度可扩展的云数据仓库。 谷歌 BigQuery BigQuery 是谷歌提供的无服务器多云数据仓库。该服务能对 TB 级到 PB 级的数据进行快速分析。 与 Redshift 不同，BigQuery 不需要前期配置，可以自动化各种后端操作，比如数据复制或计算资源的扩展，并能够自动对静态和传输中的数据进行加密。
最重要的是，云数据库在使用的时候，成本也会更低。那么，云数据库哪个品牌比较好？我们应该怎么选择呢？我们在时候云数据库的时候，到底能够从哪些方面给我们带来优势呢。 一.云数据库哪个品牌比较好 我们判断一个云数据库的好坏，首先要通过它的几个方面来进行详细分析。首先，我们要关注云数据库本身，给我们带来的价值是什么？ 我们在选择云数据品牌的时候，就应该向这三方面进行靠近，所以说，在国内选择云数据的平台，可以选择比较出名的，如腾讯云数据等。就能够给大家带来非常好的用户体验。 二.为什么要使用云数据库 除了要了解云数据库，哪个品牌好之外？我们还要指导云数据库能够帮我们做什么？我们为什么要选择云数据库呢？云数据库顾名思义，就是通过把数据存在云端。 毕竟不是所有人都能够选择传统数据中心，在搭建数据中心的时候，也需要交多少成本，所以说，云数据库也成为了许多企业和用户的第一选择。云数据库哪个品牌比较好？也是根据大家的不同需求，可以进行不同的选择。
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