详见： https://www.cnblogs.com/NorthPoet/p/16901095.html
而不论我们使用的是上面的哪一个关系型数据库，最终在操作时，都是使用SQL语言来进行统一操作，因为我们前面讲到SQL语言，是操作关系型数据库的 统一标准 。所以即使我们现在学习的是MySQL，假如我们以后到了公司，使用的是别的关系型数据库，如：Oracle、DB2、SQLServer，也完全不用担心，因为操作的方式都是一致的。
在这一章节，我们主要介绍两个部分，数据库相关概念及MySQL数据库的介绍、下载、安装、启动及连接。
看上去关系型数据库很多，繁杂，但其实我们都是用关系型数据库SQL语言来对这些数据库进行操作的。而 SQL编程语言是统一标准，所以即便只掌握了MySQL数据库，在上手Oracle等数据库操作方式也是一致的
参考blog:http://blog.csdn.net/u012377333/article/details/50598519
关系型数据库 特点 优点 缺点 非关系型数据库 特点 优势 缺点 选择它就是因为好用啊 关系型数据库 特点 基于单一关系模型，结构化存储，有完整性约束 通过二维表建立数据之间的联系 采用结构化查询语言(SQL)做数据读写 操作保存数据的一致性 优点 通过事务处理保持数据的一致性 数据更新的开销很小 可以进行 Join 等复杂查询 技术成熟 缺点 数据读写必须经过 sql 解析，大量数据、高并发下读写性能不足 为保证数据一致性，需要加锁，影响并发操作 无法适应非结构化的存储 服务
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技术真的是日新月异，关系型数据库在数据库存储界称霸这么多年后，市面上各种数据库如雨后春笋蓬勃发展，似乎关系型数据库也地位不保，我前段时间和同事聊天，听到他们经常说的现在市面上的noSql数据库完全可以替代现有的关系型数据库，可是事实真的如此吗，我们一起就市面上现在比较流行的各类数据库，做一个对比：
数据库根据其数据的存储方式可以分为关系型数据库和非关系型数据库。常见的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。常见的非关系性数据库有 NoSql、Cloudant，Hbase等
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
数据库是现代信息技术的关键基础设施之一，其作用和重要性越来越受到人们的重视，因此学习数据库具有如下几个方面的重要性：
常见的关系型数据库有mysql 、SQL Server、Oracle、Sybase、DB2等。关系型数据库是目前最受欢迎的数据库管理系统，技术比较成熟。
传统的关系数据库（MySQL、Oracle、和Access等）主导了20世纪的数据存储模式，但当数据量达到太字节级，甚至拍字节级时，关系型数据库表现出了难以解决的瓶颈问题。为了解决海量数据存储和分布式计算问题，Google Tab 提出了Map/Reduce 和Google File System(GFS)解决方案，Hadoop作为其中一个优秀的实现框架迅速得到了业界的认可和广泛应用。但Hadoop的存储模式决定了其并不支持对数据的实时检索和计算。还有其他的替代方案吗？为何不尝试Elasticsearch 的分布时存储功能？
服务器软件项目的瓶颈的一般由于海量用户和高并发引起，其中罪魁祸首是关系型数据库。原因是关系型数据库存在以下的缺点：
为什么用关系型数据库？最常见的理由是别人在用，所以我也得用，但是这个并不是理由，而是借口。
Redis是用C语言开发的一个开源的高性能键值对（key-value）数据库，官方提供测试数据，50个并发执行100000个请求,读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s ，且Redis通过提供多种键值数据类型来适应不同场景下的存储需求，目前为止Redis支持的键值数据类型如下： 字符串类型 string 哈希类型 hash 列表类型 list 集合类型 set 有序集合类型 sortedset
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/148807.html原文链接：https://javaforall.cn
PostgreSQL和Oracle是两个备受欢迎的关系型数据库管理系统（RDBMS）。它们都提供了强大的功能和广泛的应用领域。然而，在选择使用哪个数据库管理系统时，需要考虑各自的特点和适用场景。本文将详细比较PostgreSQL和Oracle，并探讨在不同情况下应该选择哪个数据库管理系统。
追求可以在水平方向上无限扩展的大规模分布式数据库，已经导致了专业数据库的爆炸式增长，实际上发布了数十种不同的数据模型和针对超特定用例的整个产品。
关于昨天 Spanner 的文字，有人问 NewSQL 为什么会起名为 New，Spanner 的应用场景又是怎样的？那么这篇就顺着大数据的历史继续聊。
简单的说，数据库（因为Database）就是一个存放数据的仓库，这个仓库是按照一定的数据结构（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来组织、存储的，我们可以通过数据库提供的多种方式来管理数据库里的数据。
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依靠内存来存储数据的数据库管理系统，也称为内存数据库，成为了解决高并发、低时延数据管理需求的技术路线。近年来，随着动态随机存储器（DRAM）容量的上升和单位价格的下降，使大量数据在内存中的存储和处理成为可能，Redis、Memcached等内存数据库管理软件逐渐成熟，应用范围越来越广。
关系型数据库是指采用了关系模型来组织数据的数据库，而关系模型是由二维表及其联系组成的数据组织。
数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今。 六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变为用户所需要的各种数据管理的方式。 数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各方面得到了广泛的应用。 在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学决策和决策管理的重要技术手段。
本篇文章主要介绍Nosql的一些东西，以及Nosql中比较火的三个数据库Redis、Memcache、MongoDB特点、区别以及应用场景。
Nosql介绍 Nosql的全称是Not Only Sql，这个概念早起就有人提出，在09年的时候比较火。Nosql指的是非关系型数据库，而我们常用的都是关系型数据库。就像我们常用的mysql，ora
ElasticSearch是一款开源的高扩展的分布式全文检索引擎，可以近实时地查询分析数据。实现基于Lucene，封装了许多Lucene底层的功能，提供了简单易用的RestFul API接口和很多语言的客户端，如Java的高级客户端(Java High Level REST Client)和底层客户端(Java Low Level REST Client)
不同的Nosql，其实应用的场景各有不同，所以我们应该先了解不同Nosql之间的差别，然后分析什么才是最适合我使用的Nosql。 Nosql介绍 Nosql的全称是Not Only Sql，这个概念早起就有人提出，在09年的时候比较火。Nosql指的是非关系型数据库，而我们常用的都是关系型数据库。就像我们常用的mysql，sqlserver一样，这些数据库一般用来存储重要信息，应对普通的业务是没有问题的。但是，随着互联网的高速发展，传统的关系型数据库在应付超大规模，超大流量以及高并发的时候力不从心。而就在这
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。
我们现在处理什么年代 2020年 大数据时代 适者生存 学习才是在这个社会生存的唯一法则。
相信大家对传统关系型数据库都不陌生，我们常常使用的关系型数据库有 MySQL、Oracle、SQL Server、SQLite、DB2、Teradata、Infomix、Sybase、PostgreSQL、Access、FoxPro 等；相对应的，常见的 NoSQL 数据库有 MongoDB、Memcached、Redis、HBase、CouchDB、Neo4j、Cassandra、Riak 等。
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。
在学习redis之前我们先来学习两个概念，即什么是关系型数据库什么是非关系型数据库，二者的区别是什么，二者的关系又是什么？
在互联网和大数据的背景下，越来越多的网站、应用系统需要支撑海量数据存储、高并发请求、高可用、高可扩展性等特性要求。传统的关系型数据库 RDBMS 已经难以应对类似的需求，各种各样的 NoSQL（Not Only SQL）数据库凭借易扩展、大数据量和高性能以及灵活的数据模型成功的在数据库领域站稳了脚跟。本文将分析传统数据库的存在的问题，以及几类 NoSQL 如何解决这些问题。在不同的业务场景下，作出正确的数据存储技术选型。
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去百度查的时候会发现太多的东西，和架构，你不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
与传统数据的记录不同，数据库是数据记录的载体发生了改变，将数据记录的载体变为磁盘。2017年互联网1天的交易数据1.82ZB（人类从文字记载开始，所有的文字记载，转为电子格式）
尽管NoSQL数据库继续蓬勃发展，但关系型数据库仍然远未结束。但在关系型数据库中，有一个数据库在不断增长的同时，其他更成熟的数据库却付出了代价。是的，我说的是PostgreSQL。真正的问题不是为什么开发人员喜欢PostgreSQL，有很多原因可以解释。而是为什么开发人员现在如此喜欢它。
导读：接下来的网上商城的项目，需要用到MySQL数据库了。这个对于我来说，是一个新接触的东西，按照惯例，在刚开始学习一个东西的时候，先从宏观上去了解它。本篇博客，先介绍SQL Server的基本内容，然后介绍MySQL的基本内容，最后介绍两者之间的区别。
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去百度查的时候会发现太多的东西，不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
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
关系型数据库管理系统在数据库技术领域占据主导地位已经多年了。当SQL在1970年代首次出现时，关系型数据库管理系统的使用和受欢迎程度迅速提升。很快，MySQL成为了大多数公司和团队首选的数据库。
当前的大环境和技术氛围，提供给国产化技术厂商一个千载难逢的推广机会，操作系统、数据库、中间件、办公终端各领域，无论是供应商，还是使用者，比以往任何时候都更积极和主动，并且更具成效。
这只是市场上主流数据库的一小部分，实际上还有很多其他数据库类型和实现。选择适合项目需求的数据库类型通常取决于数据模型、性能需求、可扩展性等因素。
文章结构： 1、关系型数据库：ACID理论 2、非关型系数据库：分布式存储理论、CAP理论、BASE理论、优缺点、常用NoSQL数据库 3、Python链接Mongodb的演示
编者注：本系列与读者共同分析数据库行业的最新动态。关注“数据和云 ( OraNews）”公众号回复：下载 。可以找到下载链接。 本次推荐文档来自 西南证券研究发展中心 数据库专题报告《沐风栉雨，砥砺前行》。 核心观点 数据库是信息化时代的基石产品 数据库具有处理、存储、管理数据的功能，在信息化时代扮演着至关重要的角色。随着数据量的不断增加和数据形式的不断多样化，非关系型数据库和开源 数据库也应运而生... 数据库厂商近年来也在积极推进云数据库产品，以期能够未来优先抢占云数据库这块 “蛋糕 ”。 2. 数据
这篇文章，是对数据库技术的一个小科普，希望能帮大家了解到更多元化的数据库，便于拓宽学习思路和项目的技术选型。
在写这篇文章之前，断断续续地写过一些大数据组件的历史和它的一些评价，但是感觉不过瘾，历史本来就应该是连续的、有其内在的规律，便想写一篇文章总结大数据技术发展的历史，梳理其脉络，并试图找出其内在的规律，分享给大家。
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