您可能想知道图数据库和关系数据库之间的区别。两者都有各自的优势和特定的用例。了解这些差异可以帮助您做出明智的决策，选择最适合您需求的数据库类型。
在当今数据驱动的世界中，信息为王。从客户资料到金融交易，每个组织都依赖数据来做出明智的决策并在竞争中保持领先地位。但随着数据量以前所未有的速度增长，管理和分析所有这些信息很快就会变得不堪重负。这就是关系数据库的用武之地。
每个人家里都会有冰箱，冰箱是用来干什么的？冰箱是用来存放食物的地方。同样的，数据库是存放数据的地方。正是因为有了数据库后，我们可以直接查找数据。例如你每天使用余额宝查看自己的账户收益，就是从数据库读取数据后给你的。
联机分析处理（OLAP）的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的。当时，Codd认为联机事务处理(OLTP）已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，SQL对大数据库进行的简单查询也不能满足用户分析的需求。用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果，E.F.codd提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP。
多维数据库（Multi Dimensional Database,MDD）可以简单地理解为：将数据存放在一个n维数组中，而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵，人们可以通过多维视图来观察数据。多维数据库增加了一个时间维，与关系数据库相比，它的优势在于可以提高数据处理速度，加快反应时间，提高查询效率。
微服务架构强调技术的多样性，选择最合适的技术解决业务的实际问题，这一原则同样适用于微服务数据存储领域。目前随着数据海量的增长、数据类型的多样性、对数据访问性能更快的诉求，关系数据库越来越不能满足用户的需求，于是NoSQL数据库应运而生。
1.hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
我最近研究了hive的相关技术，有点心得，这里和大家分享下。 首先我们要知道hive到底是做什么的。下面这几段文字很好的描述了hive的特性： 1.hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 2.Hive是建立在 Hadoo
Elasticsearch 是一个强大的工具，尤其在全文检索、实时分析、机器学习、地理数据应用、日志和事件数据分析、安全信息和事件管理等场景有大量的应用。
1. 多维数据库简介 多维数据库（Multi Dimesional Database,MDD）可以简单地理解为：将数据存放在一个n维数组中，而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵，人们可以通过多维视图来观察数据。多维数据库增加了一个时间维，与关系数据库相比，它的优势在于可以提高数据处理速度，加快反应时间，提高查询效率。MDD的信息是以数组形式存放的，所以它可以在不影响索引的情况下更新数据。因此MDD非常适合于读写应用。 1.1. 关系数据库存在的问题 利用SQL进行关系数据库查询的局限性： 1) 查询因需要“join”多个表而变得比较烦琐 ，查询语句(SQL) 不好编程； 2) 数据处理的开销往往因关系型数据库要访问复杂数据而变得很大。 关系型数据库管理系统本身局限性： 1) 数据模型上的限制 关系数据库所采用的两维表数据模型，不能有效地处理在大多数事务处理应用中，典型存在的多维数据。其不可避免的结果是，在复杂方式下，相互作用表的数量激增，而且还不能很好地提供模拟现实数据关系的模型。关系数据库由于其所用数据模型较多，还可能造成存储空间的海量增加和大量浪费，并且会导致系统的响应性能不断下降。而且，在现实数据中，有许多类型是关系数据库不能较好地处理的 。 2) 性能上的限制 为静态应用例如报表生成，而设计的关系型数据库管理系统，并没有经过针对高效事务处理而进行的优化过程。其结果往往是某些关系型数据库产品，在对GUI和Web的事务处理过程中，没有达到预期的效果。除非增加更多的硬件投资，但这并不能从根本上解决问题。 用关系数据库的两维表数据模型，可以处理在大多数事务处理应用中的典型多维数据，但其结果往往是建立和使用大量的数据表格，仍很难建立起能模拟现实世界的数据模型。并且在数据需要作报表输出时，又要反过来将已分散设置的大量的两维数据表，再利用索引等技术进行表的连接后，才能找到全部所需的数据，而这又势必影响到应用系统的响应速度。 3) 扩展伸缩性上的限制 关系数据库技术在有效支持应用和数据复杂性上的能力是受限制的。关系数据库原先依据的规范化设计方法，对于复杂事务处理数据库系统的设计和性能优化来说，已经无能为力。此外，高昂的开发和维护费用也让企业难以承受。 4) 关系数据库的检索策略，如复合索引和并发锁定技术，在使用上会造成复杂性和局限性。 1.2. 多维数据库的相关定义 维（Dimension）：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性，属性集合构成一个维（时间维、地理维等）。 维的层次（Level）：人们观察数据的某个特定角度（即某个维）还可以存在细节程度不同的各个描述方面（时间维：日期、月份、季度、年）。 维的成员（Member）：维的一个取值，是数据项在某维中位置的描述。（“某年某月某日”是在时间维上位置的描述）。 度量（Measure）：多维数组的取值。（2000年1月，上海，笔记本电脑，0000）。 OLAP的基本多维分析操作有钻取（Drill-up和Drill-down）、切片（Slice）和切块（Dice）、以及旋转（Pivot）等。 钻取：是改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向下钻取（Drill-down）和向上钻取（Drill-up）/上卷(Roll-up)。Drill-up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而Drill-down则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。 切片和切块：是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个或以上，则是切块。 旋转：是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。 1.3. 多维数据库的特点 后关系型数据库的主要特征是将多维处理和面向对象技术结合到关系数据库上。这种数据库使用强大而灵活的对象技术，将经过处理的多维数据模型的速度和可调整性结合起来。由于它独有的可兼容性，对于开发高性能的交换处理应用程序来说，后关系型数据库非常理想.在后关系型数据库管理系统中，采用了更现代化的多维模型，作为数据库引擎。并且，这种以稀疏数组 为基础的独特的多维数据库架构，是从已成为国际标准的数据库语言基础上继承和发展的，是已积累了实践经验的先进而可靠的技术。 多维数据模型能使数据建模更加简单，因为开发人员能够方便地用它来描述出复杂的现实世界结构，而不必忽略现实世界的问题，或把问题强行表现成技术上能够处理的形态，而且多维数据模型使执行复杂处理的时间大大缩短。例如开发一个服装连锁店信息管理系统时，如果用关系数据库，就需要建立许多表，一张表用来说明每种款式所具有的颜色和尺寸，另一张表用来建立服装和供应商之间的映射，并表示它是否已被卖出，此外还需要建一些表来表示价格变化、各店的库存等等。每成交一笔生意，所有这些表都需要修改，很快这些关系数据库就会变得笨重而
在国内数字化转型以及信创建设持续推进的大背景下，众多厂商入局国内数据库市场，为企业提供了面向多种应用场景的数据库，以及相关的生态工具或服务。国内数据库市场因此迎来了诸多新的变化，新的产品类型、新的技术、新的服务，以及新的市场格局，而这些变化也让企业在选择数据库时需要考虑更多复杂的因素。
一、HIVE架构 Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据
1.2.1High Performance - 对数据库高并发读写的需求
实际项目开发中，我们可以利用数据库建模工具（如：PowerDesigner）来绘制概念数据模型（其本质就是ER模型），然后再设置好目标数据库系统，将概念模型转换成物理模型，最终生成创建二维表的SQL（很多工具都可以根据我们设计的物理模型图以及设定的目标数据库来导出SQL或直接生成数据表）。
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。最近用到了这个数据库存储json，下载时，出现了许多问题，走了很多坑，希望通过这篇文章，小伙伴可以更快安装好该软件。
众所周知，NoSQL运动旨在成为大数据时代传统关系数据库管理系统的替代品。如今Microsoft对开源的态度有所转变，RavenDB就是很好的例子。Microsoft对RavenDB（NoSQL数据库）的认可令很多人感到惊讶。RavenDB可以轻易的替代关系数据库管理系统并兼容以往的.NET应用。 NoSQL的出现与发展是非常必要的，NoSQL系统的速度和高扩展性是其具备的优势，而这并不是传统关系数据库的强项。NoSQL为Amazon、Google等需要处理大数据的公司提供行之有效的解决方案。如键值存储鼻祖
1、关系型数据库 关系型数据库：关系型数据库的官方解释比较难理解，其实简单点来讲，关系型数据库就是以行和列的形式储存数据的组织结构，这里体现为二维结构的表，而且多个表之间可能会存在一些关系。
ORM简介 ORM概念 对象关系映射（Object Relational Mapping，简称ORM）模式是一种为了解决面向对象与关系数据库存在的互不匹配的现象的技术。 简单的说，ORM是通过使用描述对象和数据库之间映射的元数据，将程序中的对象自动持久化到关系数据库中。 ORM在业务逻辑层和数据库层之间充当了桥梁的作用。 ORM由来 让我们从O/R开始。字母O起源于"对象"(Object),而R则来自于"关系"(Relational)。 几乎所有的软件开发过程中都会涉及到对象和关系数据库。在用户层面和业务逻
导读：本次讲座从图数据库中的核心查询算子——子图匹配入题，介绍了图数据库的基本概念、子图匹配的算法，以及在图数据库环境下的子图匹配查询优化等内容。具体包括下面三个方面：
1. 云基础设施机制包括哪些主要构件？简要说明这些构件的概念。 逻辑网络边界：将一个网络环境与通信网络的其他部分分割开来，形成一个虚拟网络边界，包含并隔离了一组关于云的IT资源，且这些资源可能是分布式的。 逻辑网络边界通常由提供和控制数据中心连接的网络设备来建立，一般是作为虚拟化IT环境进行部署的。 虚拟服务器：一种模拟物理服务器的虚拟化软件。通过提供独立的虚拟服务器，可以实现多个用户共享一个物理服务器。从映像文件进行虚拟服务器的实例化是一个可以快速且按需完成资源分配过程。 云存储设备：云存储设备（clo
张耀星，MongoDB大中华区高级顾问，加入IT行业10余年，从事过电商，手游及各类网站的设计制作工作。曾担任跨境电商网站dx.com架构师，Universal Orlando Resort前端总工程师等。现就职于MongoDB为国内各大企业提供MongoDB咨询服务。 本文由IT大咖说整理自MongoDB大中华区高级顾问 张耀星先生 在 MongoDB中文社区深圳用户组大会 上的演讲。你知道MongoDB吗？它到底是怎样的一个软件，和传统关系数据库有什么区别，在实际应用中又能做些什么事。本文带你走近Mon
利用 CDC，您可以从现有的应用程序和服务中获取最新信息，创建新的事件流或者丰富其他事件流。CDC赋予您实时访问后端数据库的能力。
前言 确实，关于SQL的学习资料，各类文档在网上到处都是。但它们绝大多数的出发点都局限在旧有关系数据库里，内容近乎千篇一律。而在当今大数据的浪潮下，SQL早就被赋予了新的责任和意义。 本篇中，笔者将结合过去在A公司和T公司大数据部门的学习工作经历，对传统SQL语法进行一次回顾性学习。同时，思考这门语言在大数据时代的重要意义。 大数据技术中SQL的作用 SQL的全称为Structured Query Language，也即结构化查询语言。关系数据库中，SQL是用户使用数据库的基本手段，它能用于创建数据库或者关
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MySQL 是由 Oracle 公司开发，发布和支持的受欢迎的开源关系数据库管理系统（RDBMS Relational Database Management System）。在 WEB 应用方面，MySQL 是最好的 RDBMS。 与其他关系数据库管理系统一样，MySQL 将数据存储在表中，并使用结构化查询语言（SQL）来进行数据库访问。 在 MySQL 中，您可以根据需要预先定义数据库模式，并设置规则来管理表中字段之间的关系。 在 MySQL 中，相关信息可能存储在单独的表中，但通过使用关联查询来关联。通过使用这种方式，使得数据重复量被最小化。
对象关系映射（Object Relational Mapping，简称ORM），是一种程序技术，实现面向对象编程语言中的内存对象与关系型数据库中的业务实体之间的关系映射。这样在我们操作数据库的时候，不再需要和复杂的SQL语句打交道，只需要简单地操作对象的属性和方法就可以直接实现对数据库中对应实体表的CRUD（增删改查）的操作。常见的ORM框架有Node.js 的TypeOrm、Sequlize，Java的Hibernate、Mybatis和Go的Gorm、GoRose等。
上一节我们讲述了数据库容器化之持久保存数据，本节将讲诉MongoDB容器化实践，并且接下来将逐步讲解其他数据库（MySql、Redis等等）的容器化实践，然后将讲诉一些分布式架构的项目实践。
几十年来，关系型数据库已经成为企业应用程序的基础，自从MySQL在1995年发布以来，它已经成为一种受欢迎并且廉价的选择。然而随着近年来数据量和数据的不断激增，非关系数据库技术如MongoDB应运而生，以满足新应用的需求。 MongoDB用于新的应用程序，以及扩充或替换现有的关系型基础设施（关系型数据库）。
“上古”时期，计算机还处于幼年，当时对于数据的管理效率很低，也许一个程序会产生一些数据，但计算机所干的事，就是大量的计算工作，计算之后得到一定的结果，人工再把结果记录下来，因此，数据只会在内存中出现。慢慢的，计算机所干的事变的复杂起来，复杂计算的中间结果需要记录，大量的中间结果如果交给人工来记录，出错的可能性就大大提升了，于是，时代弄潮儿想到的办法就是把中间结果数据直接存到文件里边，需要的时候再直接去取，于是数据与程序的半分离成为了可能，为什么叫“半分离”呢？因为具体文件的存储格式和具体应用的逻辑结构有很大的相关性。对与一份存有数据的文件来说，可能只能被特定的程序使用。后来，程序之间的协作变得频繁起来，程序之间交流的媒介就是数据，多程序共享数据成为了刚需！于是，数据库技术应运而生！
经过多年的发展，Hadoop生态系统不断完善和成熟，目前已经包括了多个子项目，除了核心的HDFS和MapReduce以外，Hadoop生态系统还包括要ZoopKer、HBase、Hive、Pig、Mahout、Sqoop、Flume、Ambari等功能组件。
SQL已成为每个人都需要了解的第二种编程语言。 IEEE Spectrum网站近日公布了2022年年度顶级编程语言排名榜，老牌编程语言SQL 在“工作”这个维度居然名列榜首。 工作维度排名： 综合维度排名： 趋势（人气）维度排名： 榜首位置通常由Python或其他主力语言（比如C、C++、Java和JavaScript）占据，但数量众多的雇主们表示希望开发人员除了一种更通用的语言外还应该掌握SQL技能，SQL荣登榜首也就顺理成章。 那么什么因素促使SQL蹿升至首位？数据库的使用越来越广
简介 MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。 Packages包说明 MongoDB官方源中包含以下几个依赖包： mongodb-org: MongoDB元数据包，安装时自动安装下面四个组件包： 1.mongodb-org-server: 包含MongoDB守护进程和相关的配置和初始化脚本。 2.mongodb-org-mongos: 包含mongos的守护进程。 3.mongodb-org-shell: 包含mongo shell。 4.mongodb-org-tools: 包含MongoDB的工具： mongoimport, bsondump, mongodump, mongoexport, mongofiles, mongooplog, mongoperf, mongorestore, mongostat, and mongotop。
为应用程序选择数据库可能是一个真正的挑战。不同的数据库设计服务于不同的目的，在这种情况下，由于他们的僵化模式和对数据类型的约束，关系数据库不能完全满足开发人员的需求。
转载自http://www.cnblogs.com/sharpxiajun/archive/2013/06/02/3114180.html Hive简介 首先我们要知道hive到底是做什么的。下面这几段文字很好的描述了hive的特性： 1.hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的M
MongoDB 是一个跨平台的，面向文档的数据库，是当前 NoSQL 数据库产品中最热门的一种。它介于关系数据库和非关系数据库之间，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的产品。它支持的数据结构非常松散，是类似JSON 的 BSON 格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。
关系数据库历史悠久，可以找到靠谱的DBA，保证关系数据库稳定性，安全性，完整性和性能，同时可以保证监控和分析关系数据库的瓶颈及设计的合理性。成熟的关系数据库有着自己完善的生态圈，用于保证高可用，数据备份，性能检测分析等成熟的工具。
结构化查询语言（SQL）是用于关系数据库管理和数据操作的标准计算机语言。SQL 用于查询，插入，更新和修改数据。大多数关系数据库都支持 SQL，这对数据库管理员（DBA）来说是一个额外的好处，因为它们通常需要支持跨多个不同平台的数据库。
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。
转载自cpolar极点云文章：公网远程连接MongoDB数据库【内网穿透】 前言
1、外模式 对应数据库的升级、外模式包括（子模式 用户模式） 用来描述用户看到或者使用那部分的数据的逻辑结构，用户根据外模式用户数据操作语句或者程序去操作数据库中的数据，外模式的主要特点用来描述组成用户视图各个记录的组成、相互联系、数据的完整性和安全性、数据项的特征等。 2、概念模式 对应数据库的概念模式，概念模式（概念、逻辑模式）用以描述整个数据库中的逻辑结构、用来描叙现实生活中的实体，以及它们之间的关系、从而定义记录数据项的完整性约束条件以及记录之间的联系是数据项的框架 概念模式是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描叙是所有用户数据的公共数据视图。 3、内模式 内模式对应物理级数据库，内模式是所有模式中的最低层的表示，不同于物理层，假设外存是一个无限性的地址空间，内模式是存储记录的类型，存储域以及表示以及存储记录的物理顺序，指示元索引，和存储路径的等数据的存储组织从而形成一个完整的系统。
科德十二定律（Codd's 12 rules）是由数据库的关系模型的先驱埃德加·科德（Edgar F. Codd）提出的，使数据库管理系统关系化需满足的十三条（从0至12）准则。全关系系统应该完全支持关系模型的所有特征。关系模型的奠基人埃德加·科德具体地给出了全关系系统应遵循的基本准则。
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一、ORM简介 对象关系映射（Object Relational Mapping，简称ORM）模式是一种为了解决面向对象与关系数据库存在的互不匹配的现象的技术。简单的说，ORM是通过使用描述对象和数据库之间映射的元数据，将程序中的对象自动持久化到关系数据库中。那么，到底如何实现持久化呢？一种简单的方案是采用硬编码方式，为每一种可能的数据库访问操作提供单独的方法。 这种方案存在以下不足： 1.持久化层缺乏弹性。一旦出现业务需求的变更，就必须修改持久化层的接口 2.持久化层同时与域模型与关系数据库模型绑定，不管域模型还是关系数据库模型发生变化，毒药修改持久化曾的相关程序代码，增加了软件的维护难度。 ORM提供了实现持久化层的另一种模式，它采用映射元数据来描述对象关系的映射，使得ORM中间件能在任何一个应用的业务逻辑层和数据库层之间充当桥梁。Java典型的ORM中间件有:Hibernate,ibatis,speedframework。 ORM的方法论基于三个核心原则： · 简单：以最基本的形式建模数据。 · 传达性：数据库结构被任何人都能理解的语言文档化。 · 精确性：基于数据模型创建正确标准化了的结构。 二、ORM的概念 让我们从O/R开始。字母O起源于"对象"(Object),而R则来自于"关系"(Relational)。几乎所有的程序里面，都存在对象和关系数据库。在业务逻辑层和用户界面层中，我们是面向对象的。当对象信息发生变化的时候，我们需要把对象的信息保存在关系数据库中。 当你开发一个应用程序的时候(不使用O/R Mapping),你可能会写不少数据访问层的代码，用来从数据库保存，删除，读取对象信息，等等。你在DAL中写了很多的方法来读取对象数据，改变状态对象等等任务。而这些代码写起来总是重复的。 ORM解决的主要问题是对象关系的映射。域模型和关系模型分别是建立在概念模型的基础上的。域模型是面向对象的，而关系模型是面向关系的。一般情况下，一个持久化类和一个表对应，类的每个实例对应表中的一条记录，类的每个属性对应表的每个字段。 ORM技术特点： 1.提高了开发效率。由于ORM可以自动对Entity对象与数据库中的Table进行字段与属性的映射，所以我们实际可能已经不需要一个专用的、庞大的数据访问层。 2.ORM提供了对数据库的映射，不用sql直接编码，能够像操作对象一样从数据库获取数据。 三、ORM的优缺点 ORM的缺点是会牺牲程序的执行效率和会固定思维模式。 从系统结构上来看,采用ORM的系统一般都是多层系统，系统的层次多了，效率就会降低。ORM是一种完全的面向对象的做法，而面向对象的做法也会对性能产生一定的影响。 在我们开发系统时，一般都有性能问题。性能问题主要产生在算法不正确和与数据库不正确的使用上。ORM所生成的代码一般不太可能写出很高效的算法，在数据库应用上更有可能会被误用，主要体现在对持久对象的提取和和数据的加工处理上，如果用上了ORM,程序员很有可能将全部的数据提取到内存对象中，然后再进行过滤和加工处理，这样就容易产生性能问题。 在对对象做持久化时，ORM一般会持久化所有的属性，有时，这是不希望的。 但ORM是一种工具，工具确实能解决一些重复，简单的劳动。这是不可否认的。但我们不能指望工具能一劳永逸的解决所有问题，有些问题还是需要特殊处理的，但需要特殊处理的部分对绝大多数的系统，应该是很少的。
OLAP(OnLine Analytical Processing)，即联机分析处理。OLAP对业务数据执行多维分析，并提供复杂计算，趋势分析和复杂数据建模的能力。它主要用于支持企业决策管理分析，是许多商务智能（BI）应用程序背后的技术。OLAP使最终用户可以对多个维度的数据进行即席分析，从而获取他们所需知识，以便更好地制定决策。OLAP技术已被定义为实现“快速访问共享的多维信息”的能力。
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