数据库就是存储和管理数据的仓库，数据按照一定的格式进行存储，用户可以对数据库中的数据进行增加、修改、删除、查询等操作。
SQL结构化查询语言(Structured Query Language)，一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。
登入：mysql –u 用户名 –p （用户名为你安装mysql时候设置的用户名），再输入与你设置的码 成功了如下图：
MySQL相信大家都耳熟能详了, 毕竟其还不错的性能和免费的特点深受国人的喜爱, 本篇文章将作为我《MySQL》系列的一篇文章, 主要用作整理和简单的概述MySQL相关的一些知识点 ok, 接下来我们开始进入正题, 从最简单的开始
一个真实的业务系统中，往往存在大量的类似字典表的数据表，它们与业务表之间可能有关系，这种关系，可以理解为“标签”，而不应理解为通常的 “主从关系”，这些表基本上很少变动，可以根据主键 ID进行缓存，下面这张图说明了一个典型的“标签关系”图： image.png 1、全局表描述 在分片的情况下，当业务表因为规模而进行分片以后，业务表与这些附属的字典表之间的关联，就成了比较棘手的问题，考虑到字典表具有以下几个特性： • 变动不频繁 • 数据量总体变化不大 • 数据规模不大，很少有超过
今天，我们通过模拟案例以及原理分析，去弄清楚MySQL中DDL的风险，以及如何避免事故发生。
DBMSDatabase Management System 数据库管理系统，简称DBMS ，是用来管理数据的专用软件。
①本系统项目源码已经上传CSDN资源啦，有需要可以下载！传送门 （MaskOrder完整项目.zip-MySQL文档类资源-CSDN下载）
在画像系统搭建的过程中，数据存储的技术选型是非常重要的一项内容，不同的存储方式适用于不同的应用场景。本章主要介绍使用Hive、MySQL、HBase、Elasticsearch存储画像相关数据的应用场景及对应的解决方案。
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元数据打通数据源、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的完整链路。它包含静态的表、列、分区信息（也就是MetaStore）；动态的任务、表依赖映射关系；数据仓库的模型定义、数据生命周期；以及ETL任务调度信息、输入输出等。
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）。
开发画像后的标签数据，如果只是“躺在”数据仓库中，并不能发挥更大的业务价值。只有将画像数据产品化后才能更便于业务方使用。在本文中，Web端展示的数据都读取自MySQL这类的关系型数据库，MySQL中存储的数据源自Hive加工后，通过Sqoop同步的结果集。
本项目主要是为了统计毕业生就业情况（就业方向分为四种：参加工作，考研，自主创业，待就业），教师可登入该系统查看学生就业情况，包括：考研、职业领域、工作城市，薪资等统计情况，并且可以发布本专业相关的校园招聘信息以及发布公告等。学生可提交就业信息和及时查看校园招聘信息。
4. 如果一个关系中的属性或属性组并非该关系的主键，但它是另一个关系的主键，则称其为该关系的 。
导读：MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，目前属于Oracle旗下产品。MySQL是最流行的关系型数据库管理系统之一，许多全球规模庞大、发展迅速的组织，Facebook、Google、Adobe、Alcatel Lucent和Zappos等都依靠MySQL来管理数据，为其高容量网站、关键业务系统和套装软件提供支持。
Sqoop的输入输出/导入导出是相对于文件系统HDFS的, 因此HDFS的导入导出如图1,图2
客户端就是我们正常使用的mysql，我们通过客户端向服务端发送需求，服务端通过某些算法访问"数据库文件"来解决需求拿到结果，最后将结果发送给客户端让客户拿到，逻辑图如下：
参考：http://database.guide/what-is-a-database-schema/
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。
卡思数据是国内领先的视频全网数据开放平台，依托领先的数据挖掘与分析能力，为视频内容创作者在节目创作和用户运营方面提供数据支持，为广告主的广告投放提供数据参考和效果监测，为内容投资提供全面客观的价值评估。
今天给大家分享一个关于Navicat ER图使用的小技巧，这里以Navicat for MySQL10.1.7为例。
百度的貌似不好理解啊，让我说啊，数据库是存储数据的地方，超哥，你这不是废话么？这位同学，你你你你你说的对，哈哈，存数据的地方是存在哪里呢，存在硬盘上，为什么不是存在内存里面，因为内存无法永久保存。之前我们存数据都是使用的文件，在一个word文档里面写一些羞羞的网址，然后保存，就存储到硬盘上了。有同学就会说了，超哥，我这通过文件不是也将数据保存上了吗？是的，没毛病，但是你想，通过文件来操作数据，效率是不是很低，首先打开关闭就比较慢，其次是我们操作起来也比较麻烦，对不对，如果我想记录一条关于我个人信息的数据，我使用文档来存，是不是很不友好，并且我们要查数据的时候，看图1：图1是一个word里面记录的信息，如果我想查询出所有人的名字，这个操作是不是就很难搞定了，来来来，配合起来~~，你应该说是的，那我就接着说，有同学可能就会说了，老师我用excel啊，看图2，一列就搞定了，没毛病，但是你想打开操作excel效率低不低。并且通过你自己写的程序来操作这些文件是不是很麻烦，就你们学的open函数。其实效率低的原因是因为我们知道文件都是保存在硬盘上的，硬盘的效率本身就低，所以没办法。
在大型数据仓库和数据湖中，完整的数据血缘关系可以用来进行数据溯源、表和字段变更的影响分析、数据合规性的证明、数据质量的检查等。
其他的配置可以参考官方文档中数据库配置的部分。 NAME属性代表数据库的名称，如果使用SQLite它对应着一个文件，在这种情况下NAME的属性值应该是一个绝对路径。如果使用其他关系型数据库，还要配置对应的HOST（主机）、PORT（端口）、USER（用户名）、PASSWORD（口令）等属性。
SQL Server医疗信息管理系统数据库【英文版-源码】–（Medical Management System Database）
前面已经学习了四篇关于Java的内容，算是一个基本路线和重难点划分，接下来就进入真正的Java后端开发之旅了，一起go吧！
MySQL 优化器是 MySQL 中的一个核心组件。MySQL 优化器的主要职责在于确定查询的执行计划。在数据库中，同样的查询可以有多种不同的执行方式，如使用不同的索引，使用不同的连接顺序等。每种执行方式都有其相应的执行开销。MySQL 优化器的作用就是比较多个可能的执行计划和它们的开销，然后选择执行开销最小的那个以执行查询。
什么是NoSQL？ 关系型数据库代表MySQL。 非关系型数据库就是NoSQL。 对于关系型数据库来说，是需要把数据存储到库、表、行、字段里，查询的时候根据条件一行一行地去匹配，当量非常大的时候就很耗费时间和资源，尤其是数据是需要从磁盘里去检索。 NoSQL非关系型数据库存储原理非常简单（典型的数据类型为k-v）（key-value），不存在繁杂的关系链，比如mysql查询的时候，需要找到对应的库、表（通常是多个表）以及字段。 NoSQL数据可以存储在内存里，查询速度非常快。 NoSQL在性能表现上虽然能优
大家好，我是魔王哪吒，话不多说，今天带来的是一篇《考前复习必备MySQL数据库（关系型数据库管理系统）》文章，欢迎大家喜欢。
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。
其实不论客户端进程和服务器进程是采用哪种方式进行通信，最后实现的效果都是：客户端进程向服务器进程发送一段文本（MySQL语句），服务器进程处理后再向客户端进程发送一段文本（处理结果）。那服务器进程对客户端进程发送的请求做了什么处理，才能产生最后的处理结果呢？客户端可以向服务器发送增删改查各类请求，我们这里以比较复杂的查询请求为例来画个图展示一下大致的过程：
用户通过访问http://www.bookStore.com页面可能访问到书城首面。
前言 这里筑梦师,是一名正在努力学习的iOS开发工程师,目前致力于全栈方向的学习,希望可以和大家一起交流技术,共同进步,用简书记录下自己的学习历程. 全栈开发自学笔记 已开源 深入浅出后端开发(SQL指令笔记) 本文阅读建议 1.一定要辩证的看待本文. 2.本文并不会涉及到MySQL详细知识点,只陈述在学习MySQL过程中遇到的关键点. 3.MySQL依照其开发应用分为'基础篇,高级篇,实际应用',根据本人学习进度更新. 4.本文只阐述学习路线和学习当中的重点问题.需要读者自己使用百度进行拓展学习.
MySQL的优化主要分为结构优化（Scheme optimization）和查询优化（Query optimization）。本章讨论的高性能索引策略主要属于结构优化范畴。本章的内容完全基于上文的理论基础，实际上一旦理解了索引背后的机制，那么选择高性能的策略就变成了纯粹的推理，并且可以理解这些策略背后的逻辑。 示例数据库
小熊昨天晚上做了一个非常真实的噩梦，有读者朋友催我”怎么又没有发文！让我们等的好辛苦“，今天一睁开眼眼看后台留言，特么，居然是真的！
当前项目的开发都是数据库驱动，即分析出项目中所需要存储的数据，然后设计数据表结构，接下来对通过编写 SQL 语句对数据库中的表进行 CURD 操作。
注意：各主机中的操作系统版本需保持一致。安装过程中都在hadoop用户下，本教材中密码统一采用：password(注意大小写)
前两章我们简单讲解了SpringBoot的易用性，SpringBoot框架内部提供了很多我们需要用到的组件，需要什么你就可以拿到项目里。 在我们平时的项目中，数据的存储以及访问都是最为核心的关键部分，现在有很多企业采用主流的数据库，如关系型数据库：MySQL，oracle，sqlserver。非关系型数据库：redis，mongodb等。 SpringBoot已经为我们提供了很多种的数据库来做数据存储以及读取，上面只是简单的几种，那么我接下来以MySQL为例来讲述下本章的内容。 本章目标 学习并且使用Spr
回答干脆利索，16K呗，我想这是大多数人的第一个反应和回答，这个回答没有毛病。但这16k里面到底有多少是你表中存储的那些实实在在的数据 ？？
BootStrap是轻量级开发响应式页面的框架,全局css组件,js插件.栅格系统是将页面的宽度分为12等分.
虚拟机以及Linux系统安装在之前的两篇分享中已经详细的介绍了方法，并且每一步的都配图了。如果有朋友还是看不懂，那我也爱莫能助了。本篇主要就hadoop服务器操作系统配置进行详细说明，hadoop安装会在下一篇文章中详细的介绍。
几十年来，关系数据库一直主导着数据管理，但它们最近已经失去了NoSQL的替代品。虽然NoSQL数据存储不适合每个用例，但它们通常更适合大数据，这是处理大量数据的系统的简写。四种类型的数据存储用于大数据：
原文： https://www.cnblogs.com/xpp142857/p/7373005.html http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-m
问题导读 1.Atlas是什么？ 2.Atlas能干什么？ 3.Atlas血统关系是什么？ Atlas现在被企业使用的越来越多，我们可能听说过，但是具体它是什么，能干什么的，我们可能不清楚。 因此我们要解决第一个问题，Atlas是什么？ Apache Atlas是Hadoop社区为解决Hadoop生态系统的元数据治理问题而产生的开源项目，它为Hadoop生态系统集群提供了包括数据分类、集中策略引擎、数据血缘、安全和生命周期管理在内的元数据治理核心能力。 上面我们或许听着比较懵圈，都是啥，元数据治理是啥？为啥要元数据治理？元数据不就是用来描述数据的数据，我们这么理解没有错的，不过这个是其中重要的一项。比如Hive的元数据，那是需要第三方数据库的，大多存储到mysql中。为啥又出来一个Atlas，它能管理Hive的元数据吗？别说，还真可以的。那为啥要用Atlas来管理。这就涉及到我们的第二个问题，Atlas能干什么？。 Atlas能干什么？ 其实很多大数据组件都有元数据管理，比如： Hive保存在外部数据库中，比如Mysql Hadoop元数据保存在Namenode，元数据的存储格式：data/hadoopdata/目录下 name：元数据存储目录 namenode存储元数据的存储目录 Kakfa元数据一般保存在zookeeper中 等等以上，我们的元数据每个大数据组件都有保存的地方，为啥还需要Atlas。 上面元数据是为了功能而生，都是单独的系统，散落在各个组件中，而我们能不能把这些元数据统一管理，而且数据的变化我们也能看到那就更好了。而且如果能把我们整个集群的大数据组件的元数据我们都能看到，那就更好了。看到这些有什么好处？比如我们想找到Hive有哪些表，想查看我们数据是怎么来的。这时候数据管理工具就产生了--Atlas，用来管理元数据的平台。 我们知道了Atlas是什么，能干什么，可能是比较通透了。可是还不够详细，那么接下来我们看看Atlas有哪些功能，有什么特点。这里直接借用《大数据治理与安全从理论到开源实践》书中内容。
使用hadoop版本是DKH标准三节点发行版，DKHadoop版本的易用性比较好，环境部署要简单的多，参考此篇安装前请先下载DKHadoop版本，网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1-427Sh6lTLrLAPh6KMOYVg 提取码：vg2w
在一个数据库仓库可以创建多个数据库，一个数据库可以创建多张表，基于表存储数据的数据库叫做：关系型数据库。
MySQL的优化主要分为结构优化（Scheme optimization）和查询优化（Query optimization）。本章讨论的高性能索引策略主要属于结构优化范畴。本章的内容完全基于上文的理论基础，实际上一旦理解了索引背后的机制，那么选择高性能的策略就变成了纯粹的推理，并且可以理解这些策略背后的逻辑。
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