多维数组架构使用多维数组来存储数据，以提高查询和分析性能。例如，MOLAP（多维在线分析处理）数据库采用这种架构。
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。
参考blog:http://blog.csdn.net/u012377333/article/details/50598519
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
创新的背后往往会刺激痛苦。这一点在PDD(我们亲切地称为痛处驱动开发)软件开发领域尤为真实。从上世纪80年代以来，我们就都知道如何处理关系型数据——只要把数据放到关系型数据库管理系统(RDBMS)中，就可以使用SQL语句操作数据。然而，在过去几年来，我们的行业采纳NoSQL数据库的趋势在增长，数据不见得都在关系型数据库中存储了。
随着产品复杂度的提升和微服务架构的流行，一个业务系统背后的数据存储系统也越来越复杂。
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》！
作者：Slavik Dimitrovich 摘自：infoq 关系型数据库到底有什么问题？ 正如你们中的很多人可能已经知道的，关系型数据库（RDB）技术自从1970年代就已经存在，直到1990年代末一直是结构化存储的事实标准。RDB几十年来很出色地支持了高度一致性事务的工作负载，并依然保持强劲。随着时间的推移，该项古老的技术为应对客户的需求获得了新的能力，比如BLOB存储、XML/文档存储、全文检索、在数据库中执行代码、使用星形数据结构的数据仓库、以及地理空间扩展。只要一切都能挤进关系型数据结构的定义中，并
最近在设计数据仓库的数据逻辑模型，考虑到海量数据存储在分布式数据仓库中的技术架构模式，需要针对传统的面相关系型数据仓库的数据存储模型进行技术改造。设计出一套真正适合分布式数据仓库的数据存储模型。
从本篇起，我们就开始对『数据库』相关概念内容的介绍，除了介绍基本的名词概念以及他们的使用情况外，我们还会深入到源码层面去探究一些底层实现，例如索引、视图、触发器等技术在数据库引擎层是如何支持的。
NoSQL数据库的选择通常取决于具体的应用需求，包括数据模型、性能要求、可伸缩性需求以及对一致性和事务的要求。
大家好，不管是离线数仓与实时数仓，建设的时候都少不了架构设计，今天来学习一下常见的架构及发展演变过程。
关系型数据库几乎是许多开发者和DBA对于传统三层架构应用的唯一选择。使用这一场景有很多原因，数据建模方法，查询语言与数据交互，保证数据的一致性部署，并能够为复杂的应用服务。
大数据处理，涉及到从数据获取到数据存储、数据计算的诸多环节，各个环节需要解决的问题不同，相关岗位要求的技能也不同。在数据存储阶段，对数据库选型是非常重要的一项工作。今天的大数据数据库培训分享，我们就来聊聊NoSQL数据库入门。
一、 NoSQL数据库分类 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。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。 NoSQL 数据库数量很多，但可以划分为如下图所示的 4 大类： 键值存储数据库：数据库代表——Redis； 列存储数据库：数据库代表——HBase； 文档型存储数据库：数据库代表——MongoDB； 图形数据库：数据库代表——Neo4J。
构件管理支持、互操作支持以及公共服务支持三个方面说明现有分布式基础设施为构 建分布式系统所提供的基本支撑
数据仓库（Data Warehouse，DW）：始于 20 世纪 80 年代，发展于 20 世纪 90 年代，后与商务智能（Business Inteligence,BI）作为业务决策主要驱动力协同发展。赋能组织将不同来源的数据整合到公共的数据模型，整合后的数据能为业务运营提供洞察，为企业决策支持和创造组织价值开辟新的可能性。
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？
数据库根据数据结构可分为关系型数据库和非关系型数据库。非关系型数据库中根据应用场景又可分为键值（Key-Value）数据库、列存储数据库、面向文档数据库、搜索引擎数据库等。
轻量级数据存储适用于对Key-Value结构的数据进行存取和持久化操作。应用获取某个轻量级存储对象后，该存储对象中的数据将会被缓存在内存中，以便应用获得更快的数据存取速度。应用也可以将缓存的数据再次写回文本文件中进行持久化存储，由于文件读写将产生不可避免的系统资源开销，建议应用减少对持久化文件的读写频率。
图片储存数据演变史文本文件文本文件是创建在计算机本地目录下的，它可以用来存储我们自己的数据，但是文本文件局限性非常大，包括存储路径、存储内容的格式，都只能在本地计算机中使用，无法跨计算机使用，是第一阶段储存数据的方式软件开发目录规范软件开发目录规范帮助程序员统一了软件开发过程中数据存储的路径，但是任然存在问题，例如不方便实现跨计算机使用，同时储存数据的格式也没有进行统一数据库数据库的出现，解决了程序存储数据路径的统一，同时也规范了数据存储的格式，相比较来说数据库就相当于在线的文档，可以同时很多人进行访问并且
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。
一个软件产品存储架构是需要仔细斟酌和考虑的事情，既要保持稳定性也要保持跟上主流技术的发展趋势。元数据产品从最初主要支持关系型的数据管理到现在的大数据平台、数据湖、微服务这种新的数据架构形态的管理。原有的存储架构从分析元数据关系效率、检索速度都不能满足应用的需求了。
什么是nosql NoSQL(NoSQL = Not Only SQL)，意思是不仅仅是SQL的扩展，一般指的是非关系型的数据库。 随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，传统的电信行业动辍就千万甚至上亿的数据，甚至有客户提出需要存储相关的日志数据50年以上，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。 关系型数据库难以克服的问题： 不能很好处理对数据库高并发
胖子哥是我网名，叫了很多年的网名，网名的来历与自己的沧桑和身材有关，不知是IT改变了我，显得苍老，还是我本就苍老，顺应了IT行业的需要。25岁那面，曾被跟我一样高的漂亮美眉叫叔叔，从此再也不敢打小姑娘的注意，走上了重口味热爱阿姨级别女性的不归路；曾被三十五、六岁的同事阿姨说苍老：看你也就三十五六吧，那年我25；周一的时候，还有一个60后的同事问及我的年龄，他很含蓄的，明显带着保留的口吻问我：你是75年的吧？因为他一直认为和我一般大。然后...然后泪奔。关于体型方面也是个悲剧、三围相等，体重大于身高的角色，算是已经胖出了一定层次，每次听到别人叫我胖子，就感觉小小的自尊多少受到了伤害，然后就给自己在后面加了一个哥子，算是给自己遮半张脸吧。闲话就聊到这里，还是继续胖子哥的大数据之路吧，这次要谈的还是数据仓库。
SQLite是一种轻量级的嵌入式数据库系统，广泛应用于各种移动设备和桌面应用程序中。下面我们将探讨SQLite数据库的类型系统特点，并分析它在实际应用中的优势和适用性。了解SQLite的类型系统特点，有助于我们更好地理解和应用这个数据库系统。
MongoDB 是一个开源的、跨平台的、面向文档的、基于分布式文件存储的数据库系统，MongoDB 是由 C++ 语言开发，旨在为 Web 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。在高负载的情况下，通过添加更多的节点，可以保证服务器性能。
大数据传统企业实施，其路漫漫，绝不会如昙花一现，探索大数据在传统行业的实施之路，寻找一条适合传统行业的企业大数据实施方法体系，是我执着坚守的信念，大数据是一种信仰，吾将上下而求索。记下项目中的点滴，算是日志，自勉。
我们最先接触的数据库系统，大部分都是行存储系统。大学的时候学数据库，老师让我们将数据库想象成一张表格，每条数据记录就是一行数据，每行数据包含若干列。所以我们对大部分数据存储的思维也就是一个复杂一点的表格管理系统。我们在一行一行地写入数据，然后按查询条件查询过滤出我们想要的行记录。
作为程序员，我们写的大多数商业项目，往往都需要用到大量的数据。计算机的内存，可以实现数据的快速存储和访问。
微服务架构下，很适合用 DDD（Domain-Drive Design）思维来设计各个微服务，使用领域驱动设计的理念，工程师们的关注点需要从 CRUD 思维中跳出来，更多关注通用语言的设计、实体以及值对象的设计。至于数据仓库，会有更多样化的选择。分布式系统中数据存储服务是基础，微服务的领域拆分、领域建模可以让数据存储方案的选择更具灵活性。
在当今信息时代，数据库扮演着至关重要的角色，无论是企业管理、科学研究还是个人应用，都离不开数据库的支持。本文将介绍数据库的分类、作用以及特点，帮助读者更深入地了解这一关键技术。
NoSQL是一些分布式非关系型数据库的统称，它采用非关系的数据模型，弱化模式或表结构、弱化完整性约束、弱化甚至取消事务机制，可能无法支持，或不能完整的支持SQL语句。
2021年7月8日，在2021世界人工智能大会（WAIC2021）上，上海交通大学与华为公司联合发布了“数据密集型超算示范中心”。这是双方继4月份联合成立“高性能计算&存储技术联合创新中心”以来的又一重磅合作。上海交通大学党委常委、副校长奚立峰，上海交通大学网络信息中心副主任林新华，华为数据存储与机器视觉产品线总裁周跃峰博士等嘉宾出席并见证。 上海交大与华为联合发布“数据密集型超算示范中心 携手建设数据密集型超算示范中心，引领超算产业升级 随着超算产业与行业场景、新兴技术的融合持续加深，高性能数据分析HP
最近有用到Hbase，整理了下Hbase的架构，整体思路可以看之前的NoSQL概述NoSQL概述-从Mongo和Cassandra谈谈NoSQL。
一个数据库中可以有多个数据库，一个数据库中可以有多个集合（数组），一个集合中可以有多个文档（表记录）
NoSQL（Not Only SQL）数据库是一类非关系型数据库，它是一种不依赖于传统关系型数据库管理系统（RDBMS）的数据库管理系统。NoSQL数据库的设计目标是解决传统数据库在大规模、高并发、分布式等方面的一些问题，并提供更灵活的数据模型。以下是对NoSQL数据库的详细介绍。
作为一个完整的应用程序，数据存储操作是必不可少的。因此，Android系统一共提供了四种数据存储方式。分别是：SharePreference、文件存储、SQLite、 Content Provider。对这几种方式的不同和应用场景整理如下。
今天这个坑可能以后你也会遇到, 随着爬取数据量的增加, 以及爬取的网站数据字段的变化, 以往在爬虫入门时使用的方法局限性可能会骤增.
数据管理：数据收集、整理、组织、维护、检索等操作过程。 数据存储：应数据管理的需要而产生，存储技术的优劣直接影响数据管理的效率。
引言：设计数据存储方案时，Feed流、IM消息、订单等一些典型业务场景的，都有比较多的技术文章和教学课程；在线Excel场景下的文章却很匮乏，所以把自己近期对在线Excel存储选型的一些思考写下来，和大家一起交流。
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。
数据仓库理论的创始人W.H.Inmon在其《Building the Data Warehouse》一书中，给出了数据仓库的四个基本特征：面向主题，数据是集成的，数据是不可更新的，数据是随时间不断变化的。
初始化或复位时自动选中0组。 使用时之能选其中一组寄存器，一旦选中一组，其他三组只能作为数据存储器使用，而不能作为寄存器使用。 设置多组寄存器可以方便保护现场。 除选中的寄存组以外的存储器均可以作为通用 RAM 区。
本文档为数据存储与操作思维导图与知识点整理。共分为6个部分，由于页面显示原因，部分层级未能全部展开。结构如下图所示。
流量调度：不要将流量调度和服务治理混为一谈 (服务治理是流量调度的前提)；主要功能；关键技术。
个人理解：最主要的区别在于程序空间和数据空间是否是一体的，冯·诺依曼结构数据空间和地址空间是不分开的，而哈佛结构数据空间和地址空间是分开的 哈弗结构的优势：如果采用流水线设计，如三级流水线：取指，译指，执指，当取指使用程序空间，执指使用数据空间时，可以同时处理，但是传统冯诺依曼结构不支持。
之前的系列文章当中，已经为大家介绍了大数据存储当中的MongoDB、Redis等数据库，今天接着来讲Hbase。Hbase在大数据存储当中，与Hadoop生态紧密相关，也是Hadoop生态当中必学的重要组件。下面我们从基础入门开始，来讲讲Hbase。
下面是一些机构的定义： 维基百科： 传统数据处理应用软件不足以处理的大型而复杂的数据集； 包含的数据大小超过了传统软件在可接受时间内处理的能力。 互联网数据中心(IDC)： 为了能够更经济地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术。
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