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。
腾讯公司TDSQL团队与中国人民大学联合研制的面向数据库事务处理的验证系统。该系统旨在通过设计和构建事务（包括分布式事务）处理统一框架，并通过框架提供的访问接口，方便使用者快速构建新的并发控制算法；通过验证系统提供的测试床，可以方便用户根据应用场景的需要，在相同的测试环境下对目前主流的并发控制算法进行公平的性能比较，选择一种最佳的并发控制算法。目前，验证系统已集成13种主流的并发控制算法，提供了TPC-C、PPS、YCSB等常见基准测试。3TS还进一步提供了一致性级别的测试基准，针对现阶段分布式数据库系统的井喷式发展而造成的系统“选择困难症”问题，提供一致性级别判别与性能测试比较。
2022腾讯犀牛鸟开源人才培养计划 开源项目介绍 滑至文末报名参与开源人才培养计划 提交 3TS 项目Proposal 3TS 项目介绍 腾讯公司CynosDB（TDSQL）团队与中国人民大学数据工程与知识工程教育部重点实验室，联合研制的面向数据库事务处理的验证系统。该系统旨在通过设计和构建事务（包括分布式事务）处理统一框架，并通过框架提供的访问接口，方便使用者快速构建新的并发控制算法；通过验证系统提供的测试床，可以方便用户根据应用场景的需要，对目前主流的并发控制算法在相同的测试环境下进行公平的性能比较，选
邢天骋：我选择参加的是3TS项目实战，是腾讯TDSQL团队与中国人民大学联合研制的面向数据库事务处理的验证系统。该系统旨在通过设计和构建事务（包括分布式事务）处理统一框架，并通过框架提供的访问接口，方便使用者快速构建新的并发控制算法；通过验证系统提供的测试床，可以方便用户根据应用场景的需要，对目前主流的并发控制算法在相同的测试环境下进行公平的性能比较，选择一种最佳的并发控制算法。目前，验证系统已集成13种主流的并发控制算法，提供了TPC-C、PPS、YCSB等常见基准测试。
时序数据库全称为时间序列数据库。时间序列数据库主要用于指处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。时序数据的兴起还是榜上了物联网的大风。物联网（Internet of Things，简称IOT）是指通过各种信息传感器实时采集任何需要管理设备的信息，并进行管理。物联网的基础数据具有数据量大、结构单一、时间属性强、查询简单等特点，传统的关系型数据库在面对物联网数据时，显得应对发力，基本上属于功能过剩但性能不足。 目前最新的DB-Engine上时序数据库排名如下:
在Elasticsearch的实际应用中，嵌套文档是一个常见的需求，尤其是当我们需要对对象数组进行独立索引和查询时。在Elasticsearch中，这类嵌套结构被称为父子文档，它们能够“彼此独立地进行查询”。实现这一功能主要有两种方式：
在MongoDB中，文档可以包含其他文档作为其字段。这些嵌套的文档称为嵌入式文档。嵌入式文档的设计是MongoDB嵌入式数据模型的核心，因为它决定了如何组织和存储数据。
官网地址：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/nested-objects.html
点击下方公众号关注并分享获取 MongoDB 最新资讯 一.查询文档 本段提供了使用 mongo shell中 db.collection.find() 方法查询的案例。案例中使用的 inventory 集合数据可以通过下面的语句产生。db.inventory.insertMany([ { item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" }, { item: "notebook", qty: 50, s
ES的 Nested 类型用于处理在一个文档中嵌套复杂的结构数据，而 Join 类型用于建立父子文档之间的关联关系。
最近一段时间都在搞Elasticsearch搜索相关的工作，总结一下搜索知识点供大家参考。
ES本身不支持SQL数据库的join操作，在ES中定义关系的方法有对象类型、嵌套文档、父子关系和反规范化。
数据库是软件世界里的基础。它是现实世界的投射，反应了开发者对现实世界的思考以及对其的抽象；一旦决定了数据库选型，数据库便会对软件/应用造成深远影响，它决定了开发者对数据的处理方式。
上一篇文章介绍了Elasticsearch的嵌套文档，这一篇来介绍另外一种关系文档，父子文档。
在一般的关系型数据库中，都支持连接操作。 在ES这种分布式方案中进行连接操作，代价是十分昂贵的。 不过ES也提供了相类似的操作，支持水平任意扩展，实现连接的效果。 其他内容，参考Elasticsearch官方指南整理 ES中的连接 在ES中支持两种连接方式：嵌套查询 和 has_child、has_parent父子查询 嵌套查询： 文档中包含嵌套的字段，这些字段以数组的形式保存对象，这样每个嵌套的子对象都可以被搜索。 has_child、has_parent父子查询： 父子文档是存储在同一个索引
接上2篇文档关于多键索引内容,接着学习数组文档,主要实验来验证如何进行高效数据查询,通过对比方式来验证3种多键索引优缺点以及适合场景,具体链接如下:
插入测试数据 db.inventory.insertMany( [ { item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" }, { item: "notebook", qty: 50, size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "A" }, { item: "paper", qty: 100, size: { h: 8.5, w: 11, uom:
MongoDB是一个基于文档模型的NoSQL数据库，它的数据建模与传统的关系型数据库有很大的不同。在MongoDB中，数据是以文档的形式存储的，文档是一种类似于JSON的数据格式，非常灵活和扩展。
div、h1~h6、address、blockquote、center、dir、dl、dt、dd、fieldset、form、hr、isindex、menu、noframes、noscript、ol、p、pre、table、ul……
XML是类似于HTML的标记语言，称为可扩展标记语言，用户可以按照XML规则自定义标记。
实际的软件项目开发过程中，因为业务上的需要，我们的数据库表与表之间的结构是一对多的关系，以订单表与订单项表为例，在 mysql 数据库里面，他们的关系如下图：
注释 就是对代码的解释和说明，通过注释能够让人们更加轻松地了解代码。有效的注释能够对程序中的语句、程序段、函数等进行解释或提示，从而提高程序代码的可读性。
接上上一篇文档 Mongodb多键索引之数组,本次继续多键索引,到目前为止还没有分析业务中具体使用方式以及需求,只知道需要使用多键索引来满足不同查询,通过一个多键索引来解决不同谓词过滤,具体能否实现以及到底使用数组、嵌套文档还是数组文档方式？目前都是未知数,所以通过学习官方资料以及实际验证来解决如上2个问题.【能不能以及怎么做问题】，同时引出关键问题性能问题,选择一个能做方式满足业务需求,到底性能如何？
嵌套表格，即在一张表格中的特定单元格中再插入一个或者多个表格，使用嵌套表格的优点在于能够让内容的布局更加合理，同时也方便程序套用。下面的示例中，将介绍如何通过C#编程来演示如何插入嵌套表格到PDF文档。
使用binary存储字段数据后，数据只是以二进制的形式存储于elasticsearch中。在我们操作数据时，并不能对数据进行检索，聚合或分析。如果需要对binary类型的字段进行数据则需要结合其他索引字段或对binary字段的数据进行反序列化来实现。
在非关系型数据库数据库中，我们常常会有表与表的关联查询。例如学生表和成绩表的关联查询就能查出学会的信息和成绩信息。在ES中，父子关系文档就类似于表的关联查询。
1、在编写XML文档时，需要先使用文档声明来声明XML文档。且必须出现在文档的第一行。
索引是文档的容器，是一类文档的结合。概念类似于Java中的类，那么与之对应MySQL的表。
向 Elasticsearch 索引 customer 的 _doc 类型的文档 id 为 1 的文档发送 PUT 请求的例子。
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在传统的数据库里面，对数据关系描述无外乎三种，一对一，一对多和多对多的关系，如果有关联关系的数据，通常我们在建表的时候会添加主外键来建立数据联系，然后在查询或者统计时候通过join来还原或者补全数据，最终得到我们需要的结果数据，那么转化到ElasticSearch里面，如何或者怎样来处理这些带有关系的数据。 我们都知道ElasticSearch是一个NoSQL类型的数据库，本身是弱化了对关系的处理，因为像lucene，es，solr这样的全文检索框架对性能要求都是比较高的，一旦出现join这样的操作，性能会
查询 instock 数组中包含 { warehouse: "A", qty: 5 } 的所有文档
MongoDB是一种NoSQL数据库，具有灵活的数据模型。在MongoDB中，文档是最基本的数据单元，它可以包含任意数量的字段和嵌套文档。
XML介绍 📷 XML概述 XML是一种可扩展标记语言，也可以认为是一种数据交换格式。 可扩展： 语法格式约束不是很严格，用户可扩展性、自定义特性更强。 标记语言： 语法主要由标签组成。 数据交换格式
在上一篇：Selenium自动化测试-获取元素属性信息，介绍了如何获取元素的内容、属性、状态信息。写自动化脚本有时会遇到 iframe嵌套页面，这时直接定位是不行的，今天我们介绍怎么处理iframe。
Markdown 是一种轻量级标记语言，它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档。
0、引言 在关系型数据库如Mysql中，设计库表需要注意的是： 1）需要几个表； 2）每个表有哪些字段； 3）表的主键及外键的设定——便于有效关联。 表的设计遵守范式约束，考虑表的可扩展性，避免开发后期对表做大的改动。 Mysql或者Oracle中，修改数据类型相对比较简单，通过命令行或者navicat、sqldeveloper等可视化工具直接修改。 即便千万级别数据量，多等点时间，也能修改好。 而在Elasticsearch非关系型数据存储的搜索引擎中，设计表对应的就是Mapping的设计。 且ES中一旦
之前在“这个场景更适合使用NoSQL”文章中通过和SQL的对比 介绍了NOSQL数据存储结构的特点，一位朋友看后希望再介绍下NOSQL查询方面的特点 这里以NOSQL中比较典型的mongodb数据库为例，先从用法上看下mongodb的操作方式，以后会更深入的介绍mongodb查询方面的细节 下面从3个方面看下mongodb的查询方式 （1）简单查询 类似于sql的 select * from table; （2）条件查询 类似于sql的 select * from table where
MongoDB 支持嵌套文档，即一个文档中可以包含另一个文档作为其字段。在聚合查询中，可以通过 $unwind 操作将嵌套文档展开，从而进行更灵活的查询和统计。
很多时候mysql的表之间是一对多的关系，比如订单表和商品表。一笔订单可以包含多个商品。他们的关系如下图所示。
Markdown 段落没有特殊的格式，直接编写文字就好，段落的换行是使用两个以上空格加上回车。或者
而在MongoDB中，表示表关系，使用的是嵌套，即，一个文档嵌套一个文档的方法，作为MongoDB的两个文档的关联，以及使用，reference link作为文档和文档之间的关联。
本篇文章主要讲解elasticsearch在业务中经常用到的字段类型，通过大量的范例来学习和理解不同字段类型的应用场景。范例elasticsearch使用的版本为7.17.5。
随着各个组织先后将其业务转向云端环境时，他们很快地意识到：在一些最关键的应用背后，那些旧式的关系型数据库不但限制了迁移的速度，而且根本无法有效地实现灵活的业务扩展。许多企业既希望保持诸如Oracle、SQL Server、Postgres和MySQL之类关系型数据库的可靠性，又能够享受到云服务所带来的规模效应、以及全局稳定性等“红利”。
本文介绍了 XML 的概念、特点和常见应用，以及 XML 的约束和约束验证。
事实上远不止这么简单，比如嵌套文档的情况等。相信你看了我这篇文章之后你会感叹原来统计文档有这么多讲究啊。
今天是美好的周六，一大早起来学习了，今天学的是selenium里的动作链（ActionChains）,特别好玩，我一定要好好学这个模块。
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