你是否在为系统的数据库来一波大流量就几乎打满CPU，日常CPU居高不下烦恼？你是否在各种NoSql间纠结不定，到底该选用那种最好？今天的你就是昨天的我，这也是写这篇文章的初衷。
前言 你是否在为系统的数据库来一波大流量就几乎打满CPU，日常CPU居高不下烦恼？你是否在各种NoSql间纠结不定，到底该选用那种最好？今天的你就是昨天的我，这也是写这篇文章的初衷。
作者： 薛菲 审稿：张远园 Aileen ◆ ◆ ◆ 作者注 如果你关注大数据科技动向，可能听说过一个叫NoSQL数据库的名词，这可能让人有些云里雾里。其实我们处在一个激动人心的技术更迭时代，以甲骨文为代表的SQL数据库已经称霸了企业市场30年，而近年来的NoSQL则是强有力的更新换代的竞争者。这篇文章就通过问答的方式来给小白解释NoSQL数据库系统是什么，无论你的技术背景如何都能看得懂。对于数据分析从业人员来说，了解数据库的趋势可以让你的职业生涯如虎添翼；而对于工程师来说，了解新的基础系统更是必不可少的
是将数据组织为相关的行和列的系统，而管理关系数据库的计算机软件就是关系数据库管理系统，
那我们再来看下其他几款数据库管理软件。 排名第一的 Oracle，它是一个商业的关系型数据库管理软件，公司的名字也叫做 Oracle。Oracle 功能丰富，但是收费也比较高。 排名第三的是 SQL Server，是微软开发的大型商业数据库管理软件，也是付费的，通常只能运行在 Windows 操作系统上。 排名第四的是 PostgreSQL，稳定性极强，最符合 SQL 标准，和 MySQL 一样，开放源码，现在也是非常流行的数据库。 排名在后面的还有 MongoDB 和 Redis，这两款非关系型数据库在企业中运用得非常广泛，特别是 Redis，经常用作缓存中，极大提升了系统的性能。 刚刚提到了关系型和非关系型数据库，那什么是关系型数据库呢？ 关系型数据库的英文名是 RDBMS，R 代表 Relationship，从之前的 数据库 排名中，我们可以看出来，关系数据库绝对是数据库管理系统的主流，使用最多的 Oracle、MySQL、SQL Server。 关系型数据库模型就是把 复杂的数据结构归结为 简单的二元关系，类似图中的 excel 表格。 关系型数据库以 行和 列的形式来存储数据，我们查询出来的数据其实就是一个列表，包含了列名和行的数据。 关系型数据库有很多好处，比如支持非常复杂的关联查询，就是说可以用 SQL 语句来支持查一张表或多张有关联关系的表。 还支持事务，就是说 关系型数据库的可用性和稳定性得到了保证。 简单来说就是：关系型数据库用得最多，支持关联查询和事务。 接来下我们看下与关系型数据库相对应的数据库，非关系型数据库。 非关系型数据库相对关系型来说，功能更简单些。不过它们也是一个大家族，比如键值型数据库 Redis，常用的场景就是用来做缓存。 还有 文档型数据库 MongoDB，适合存放 JSON 格式的数据。 还有适合搜索的数据库 Elasticsearch，核心原理是倒排索引，支持高性能的搜索。 还有列示存储数据库 Hbase，降低系统的 I/O，适合分布式文件系统。 另外还有图形数据库，适合存储人物关系。 记住一点，非关系型数据库用在合适的场景中。
在数字化时代，数据库扮演着至关重要的角色。关系型数据库（Relational Databases）与非关系型数据库（Non-Relational Databases）是两种广泛应用的数据库类型。本文将深入探讨这两种数据库的特点
对于数据存储方案的选择，是现代企业和个人都需要面对的重要决策。本文将为您介绍几种常见的数据存储方案，包括关系型数据库、NoSQL数据库以及分布式文件系统。通过了解每种方案的特点、操作方式和适用业务类型，希望能帮助您选择合适的数据存储方案，以更好地管理和存储数据。
好久没写文章了，今天回来重操旧业。 今天讲的这个主题，是《面试官:谈谈你对mysql索引的认识》，里头提到的一个坑。
综上所述，图数据库处理大型图的查询性能问题可以通过索引优化、分片和分区、缓存机制、查询优化和并行计算等方法来解决。在实际应用中，需要根据具体的场景和需求选择合适的方法来提高查询性能。
介绍了为什么MySQL使用B+TREE 而 MongoDB使用B-TREE
“ MySQL是一个开源的关系型数据库，由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于Oracle 旗下产品。”
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于目前铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。直接点解释就是：适用关系型数据库的时候就使用关系型数据库，不适用的时候也没有必要非使用关系型数据库不可，可以考虑使用更加合适的数据存储。
软件应用的成功往往取决于选择合适的数据库。作为开发者，我们面临着众多的数据库选择。对于我们来说，了解这些选项之间的差异以及如何选择最符合项目需求的选项是至关重要的。一个复杂的应用程序通常会使用多个不同的数据库，每个数据库都满足应用程序特定需求的某一方面。
设计关系数据库时，遵从不同的规范要求，设计出合理的关系型数据库，这些不同的规范要求被称为不同的范式，各种范式呈递次规范，越高的范式数据库冗余越小。
通过前面几天的学习，我们在面对高并发流量时，为了应对大量读写请求，特此将我们的普通存储系统开发成了一套分布式存储系统。主要基于读写分离主从复制以及数据分库分表实现的。不清楚的可以再回去看看啊数据库读写分离方案，实现高性能数据库集群，数据库分库分表后，我们生产环境怎么实现不停机数据迁移
关系型数据库（Relational DataBase Management System），简称 RDBMS。说起关系型数据库，我们脑海中会立即浮现出 Oracle、MySQL、SQLServer 等数据库，这些都是我们常用的关系型数据库。 关系型数据库最大的特点就是在其关系这个词，它可以保存数据库中的各种关系。那么这个关系如何理解呢？我们就拿学校的一个例子来讲吧。在学校里，我们有老师（Teacher）、学生（Student）、课程（Course）这几个实体，而这几个实体之间都是有一定关系的。例如：一个老师
昨天安装了MySQL数据库，也就是说我这台电脑理论上是可以作为数据库服务器的，用户可以连接这台电脑中的数据库。
数据库的七种武器，是我在工作维护和接触到的七种常用数据库，包括4种常用的关系型数据库，3种常用nosql数据库。
数据建模直接影响到数据库完成工作的效率，我们。常见的建模时基于关系数据的建模，这种建模被称为数据建模，有点如下：
数据库是软件世界里的基础。它是现实世界的投射，反应了开发者对现实世界的思考以及对其的抽象；一旦决定了数据库选型，数据库便会对软件/应用造成深远影响，它决定了开发者对数据的处理方式。
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。 关系模型是在1970年由IBM的研究员E.F.Codd博士首先提出的，在之后的几十年中，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
随着互联网大潮的到来，越来越多网站，应用系统需要海量数据的支撑，高并发、低延迟、高可用、高扩展等要求在传统的关系型数据库中已经得不到满足，或者说关系型数据库应对这些需求已经显得力不从心了。关系型数据库经过几十年的发展已经很成熟，强大的sql语句支持，完美的ACID属性的支持，使得关系型数据库广泛应用于各种各样的应用系统中，但是应用的场景广泛并非意味着完美。
哈喽，小伙伴们！猫头虎来啦！🐯 最近我注意到，许多宝藏们都在搜索“PostgreSQL vs NoSQL”，“PostgreSQL NoSQL扩展”等热门关键词。那么，传统的关系型数据库和NoSQL数据库之间到底有何异同？他们是敌是友？🤝🔍 让我们一起探索《PostgreSQL与NoSQL：合作与竞争的关系》！
应用程序都离不开数据库，那不同的数据结构，就会存放在不同的数据数据库中，所以数据库按数据结构分为关系型数据库和非关系型数据库。接下来就总结一下这两者的区别吧。
我们所看到的所有网站，除纯静态网站外，基本上都是用到了数据库，比如MySQL、Oracle、SQLServer、PostgreSQL等，这些都是关系型数据库，所谓的关系型数据库，用一句人话来讲就是“具有关系模型的数据库”，关键就在于这个“关系模型”。关系模型咱也用一句人话来解释就是类似”一对一“、”一对多“、”多对多“的模型。
MongoDB是一款开源的分布式架构的NoSQL数据库管理系统。在前面的NoSQL和SQL对比学习中，我们知道了NoSQL数据库系统和传统的RDBMS的不同和优点
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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使用该数据库
数据库，顾名思义，就是数据存储的一个仓库。个人理解，与普通的文件不同，数据库因为是专门用于存储特定格式的数据，所以术业有专攻，它在处理数据相关的事务时更为专业和高效。当然，有的文件也可一定程度上接近数据库的部分功能，比如Excel，甚至可以说Excel这种表格形式就是关系型数据库的原型。这里，数据库存储的特定格式一般可分为两类：一个是相对苛刻的类型，即关系型数据库，如SQL，因为其严格按照表格的形式存储数据，且各列对应特定的数据类型（如数值、字符串等），所以数据存储限制更多；另一个是文档型存储格式，也叫非关系型数据库（NoSQL，Not only SQL），如MongoDB（也有说MongoDB是介于关系型和非关系型之间的一种类型数据库），里面实际上用到的就是类似JSON（官方说法叫BSON，即二进制的JSON）的存储格式，对于数据内容和格式要求更为宽松。二者各有其独特用武之地，只有合适与不合适，不存在孰优孰劣。
1 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。它的优势： 保持数据的一致性（事务处理） 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） 可以进行Join等复杂查询 能够保持数据的一致性是关系型数据库的最大优势 关系型数据库的性能非常高，但是它毕竟是一个通用型的数据库，并不能完全适应所有的用途，具体来说它并不擅长以下处理： 大量数据的写入处理。 为有数据更新的表做索引或表结构(schema)变更 字段不固定时应用 对简单查询需要快速返回结果的处理 大量数据
1.2.1High Performance - 对数据库高并发读写的需求
一个程序员很有必要熟悉或者精通一种数据库，MySQL无疑是首选。为什么使用MySQL呢，因为它是开源的，同时具备轻量、简单、稳定和高性能等特点，尤其是其学习成本相对其他数据库，比如Oracle和Sybase更简单，入门更低。MySQL的应用范围从中小型Web网站到大型的企业级应用随处都可见它的身影。 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。它的优势： 保持数据的一致性（事务处理） 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） 可以进行Join等复杂查
咱们工作或者学习的过程中，接到一个需求，或者学习一个技能的时候，我们是如何去学习的呢？
MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，现属于甲骨文公司（Oracle）旗下产品。MySQL是基于C语言开发的，它具有高性能、可扩展性、易用性等特点，并且支持大量的用户访问。
Redis命令用于在Redis服务器上执行一些操作。 要在Redis服务器上运行命令，需要一个Redis客户端。下面介绍在windows的cmd中的使用，安装配置不再介绍，在Linux中类似。
毫不夸张的说咱们后端工程师，无论在哪家公司，呆在哪个团队，做哪个系统，遇到的第一个让人头疼的问题绝对是数据库性能问题。如果我们有一套成熟的方法论，能让大家快速、准确的去选择出合适的优化方案，我相信能够快速准备解决咱么日常遇到的80%甚至90%的性能问题。
编者: 本文中报告,关注 “数据和云” 回复：下载。可以找到下载链接。 2021年12月，墨天轮社区发布了由CCF数据库专委会、清华大学和墨天轮社区共同撰写的《数据库系统的分类和评测研究》，这个报告的初衷是希望通过对数据库产品的分类、评测、发展等方向的研究，为行业提供参考和促进。 感谢执笔人李国良，李战怀，彭智勇，盖国强，感谢清华大学、西北工业大学、武汉大学、云和恩墨、华为、阿里云、腾讯云、京东云、 虚谷伟业、PingCAP、巨杉、建设银行、民生银行、哈尔滨银行、浙江移动等企业和单位的专家的共同参与和支持。
Redis是一款高性能的NoQSQL系列的非关系型数据库，那么关系型和非关系型数据库有什么区别呢？
物联网云平台是一个连接设备和互联网的系统，通过传感器、设备和网络进行数据采集和传输，需要一个可靠和高效的存储系统来存储和管理大量的物联网数据。存储的意义在于提供数据的持久性和可访问性，使得数据可以在任意时间被查询、分析和应用。
大家在大数据开发的学习中，肯定会遇到各种各样的数据库，比如MySQL，但是它是全能的吗？当然不是。所以才会出现各种各样的数据库，以适用于不同的场景，今天介绍的MongoDB就是如此。
数据库切分概述 数据切分概述 OLTP和OLAP 在互联网时代，海量数据的存储与访问成为系统设计与使用的瓶颈问题，对于海量数据处理，按照使用场景，主要分为两种类 型：联机事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）。 联机事务处理（OLTP）也称为面向交易的处理系统，其基本特征是原始数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间 内给出处理结果。 联机分析处理（OLAP）是指通过多维的方式对数据进行分析、查询和报表，可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用，增强 决策分析功能。 对于两者的主要区别可以
导语：随着云上应用的迅速发展，DT时代的到来，面对数智化、多场景情况下，我们如何做好数据库选型？
这篇文章从“为什么数据库会慢”这个问题入手，把作者在这个方向多年的思考汇聚到了这篇文章里面，提出了八大解决方案。
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