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。
关系数据库将数据操作从具体的计算软件模型和物理存储模式中独立出来，只需了解数据间的逻辑关系，就可以通过数据库操作语言来管理和分析数据
关系数据库的事务（transaction）是一组操作序列，比如读，插入，删除，更新等等。事务有四个基本要素，即原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability），即ACID：
一、MySQL基础知识 MySQL 是一个真正的多用户、多线程 SQL 数据库服务器。 SQL（结构化查询语言）是世界上最流行的和标准化的数据库语言。MySQL 主要目标是快速、健壮和易用。 数据库库管理系统（DBMS）的功能：数据定义、数据库操作、数据库运行管理、数据组织，存储和管理、数据库的简历和维护、其他功能。 DBMS一般分为3类：关系数据库系统（RDMS）、面向对象数据库系统（OODMS）和对象关系数据库系统（ORDMS）。 数据库的三级模式和两级映射（保证数据库中的数据具有较高的逻辑独立性和物理
1NF：关系模式R的每个属性值都是不可分的原子值 2NF：消除非主属性对码（候选键）的部分依赖 3NF：消除非主属性对码的传递依赖 BCNF：消除主属性对码的传递依赖 4NF：属性间不允许有非平凡且非函数依赖的多值依赖
SQL是Structured Query Language的缩写。SQL是操作命令集，是一种功能齐全的数据库语言。SQL功能强大、简单、易学、使用方便，已经成为了数据库操作的基础。
翻译自 Kubernetes Is Not Psychic: Distributed Stateful Workloads 。
我在1999年开始上大学，那一年我学习SQL。我还记得设想在一台服务器上开发一个小小的应用程序，一行SQL触发了一连串惊人的操作。这种查询语言向磁盘控制器发出了命令，磁盘控制器继而在磁盘上移动驱动臂。磁头能够获取之前写入到磁性介质的数据。数据沿着线路高速发回到控制器，并通过操作系统发回到我的软件。这一切出现在短短几秒钟内。
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。
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。
关系模型的数据结构非常简单，只包含单一的数据结构—关系。在用户看来，关系模型中数据的逻辑结构是一张扁平的二维表。
“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！
DBS包括DB和DBMS DBMS包括DB和DBS DB包括DBS和DBMS DBS就是DB，也就是DBMS 正确答案: A
随着我国经济的快速发展，人民生活水平的不断提高，宠物逐渐成为许多宠物爱好者的一种生活方式。宠物的品种也越来越多样化，宠物不仅能给生活带来乐趣还可以成为空巢老人，独生子女很好的精神陪伴，养宠物是许多小伙伴的选择，宠物通常是宠物店购买的，带给它们一个温暖的家。
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。
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。
一组具有相同数据类型的值的集合，例如：整数、实数、介于某个取值范围的整数、指定长度的字符串集合、{‘男’，‘女’}
实体 - 关系（ER）图（也称为ERD或ER模型）是Peter最初在1976年提出的经典且流行的概念数据模型。它是系统内不同实体的视觉表示以及它们如何相互关联。实体关系图广泛用于设计关系数据库。ER模式中的实体成为表，属性和转换的数据库模式。由于它们可用于可视化数据库表及其关系，因此它通常也用于数据库故障排除。
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、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
NoSQL最常见的解释是“non-relational”， “Not Only SQL”。泛指非关系型的数据库。它们不保证关系数据的ACID特性。 NoSQL一词最早出现于1998年，是Carlo Strozzi开发的一个轻量、开源、不提供SQL功能的关系数据库。2009年，Last.fm的Johan Oskarsson发起了一次关于分布式开源数据库的讨论，来自Rackspace的Eric Evans再次提出了NoSQL的概念，这时的NoSQL主要指非关系型、分布式、不提供ACID的数据库设计模式。2009年在亚特兰大举行的"no:sql(east)“讨论会是一个里程碑，其口号是"select fun, profit from real_world where relational=false;”。因此，对NoSQL最普遍的解释是"非关联型的"，强调Key-Value Stores和文档数据库的优点，而不是单纯的反对RDBMS。
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。
关系这个词无论是对数据库圈子里的人，还是对我们中国人，都有特殊的意思。我记得本科刚上数据库的时候，老师特地解释说我们讲的是关系数据库，底下很多人一脸懵逼，不知道此关系和彼关系到底是什么关系。
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
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。
您将获得关于ER图和数据库设计的基本知识和技能。你会学到ERD是什么，为什么，ERD符号，如何画ERD，等等，以及一些ERD的例子。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/154633.html原文链接：https://javaforall.cn
矢量数据是通过记录空间对象的坐标及空间关系来表达空间几何位置的数据，主要是点、线、面，在ArcGIS中也成要素类。
《空间数据库》课程整理汇总，106篇课程，内容太长，学习中，把一些关键点，汇总记下笔记
本文是《极客时间》-《TiDb极简入门》的学习笔记。传送门：https://time.geekbang.org/opencourse/videointro/100089601
开始之前，先说说写这篇博文的背景，本来是想写MongoDB的内容，但是MongoDB又是非关系型数据库中最火的一个。我还是本着自己一直习惯的学习步骤，先有全局观，再着眼于微观，所以有必要先了解一下非关系数据库的发展历史，再开始学习MongoDB。否则，我们学习再多的MongoDB也只能是手中的一把沙，抓的越紧，剩下的越少。
由 Mark Seemann 发布：在讨论数据库，特别是 ORM 时，有些人会不言而喻地假设关系数据库是存储数据的唯一选择。
1970 年 IBM 的 E.F. Codd 博士发表了论文《A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks》
一项来自世界各地4800位专业人士的研究结果显示，66%的人认为创新将是未来30年影响经济增长的最重要因素。 为了在不断变化的经济环境中得以繁荣发展，年轻的专业人士需要了解科学技术发展背后的驱动力，在它们会带来的新行业中抢占先机，并预测它们对我们如今习以为常的工作会带来怎样的影响。 最有前景的发展之一是区块链技术的出现。接下来会简要介绍区块链是什么，为什么它会被开发出来，它的独特性质以及未来它可能会以何种方式改变世界。 区块链技术是什么？ 人们依赖于数据库进行信息的存储以及传输。但企业是这些数据库的所有
DB-Engines 公布 2014 年年度最受欢迎数据库管理系统 —— MongoDB ，MongoDB 获得总分 72.7 摘得桂冠。 而亚军是 Redis ，获得季军的是 Elasticsear
本文多数内容为小编精心总结，呕心沥血完成，切勿抄袭沿用。 参考文献《架构知识》、《深入理解java》 ---- 章节目录： 前言 前端架构 应用层架构 服务层架构 存储层架构 后台架构 数据采集、监控 安全架构 大型网站特点 系统的演变 大型网站架构模式 架构要素 性能优化 前端性能优化 服务器端性能优化 存储性能优化 高可用性能优化 伸缩性优化 分布式缓存 NOSQL 安全架构常见的攻击方式 加密 信息过滤 1前言 网站架构包括：前端架构+应用层架构+服务层架构+存储层架构+后台架构+数据中心机房架构+
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
数据库管理系统（DatabaseManagementSystem，DBMS）是实现对数据库资源有效组织、管理和存取的系统软件。它在操作系统的支持下，支持用户对数据库的各项操作。
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。
在数据库世界中，有两种主要的解决方案：SQL和NoSQL（或关系数据库和非关系数据库）。他们俩的构建方式、存储的信息类型以及他们使用的存储方法。
数据库设计是一种系统性的过程，旨在确定和规划数据库系统的结构、组织和存储方式，以满足特定应用需求。它包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计等阶段，确保数据库能够有效、高效地存储和管理数据，同时满足数据一致性、完整性和可维护性的要求。
最近与同行科技交流，经常被问到分库分表与分布式数据库如何选择，网上也有很多关于中间件+传统关系数据库（分库分表）与NewSQL分布式数据库的文章，但有些观点与判断是我觉得是偏激的，脱离环境去评价方案好坏其实有失公允。
在本章中，我们将研究一系列用于数据存储和查询的通用数据模型。特别地，我们将比较关系模型，文档模型和少量基于图形的数据模型。我们还将查看各种查询语言并比较它们的用例。
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。
《Python空间数据处理实战》系列的博文好久都没有更新了，今天乘周末有点时间，补了个觉，然后写几篇博文。
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