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。 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； 非关系型数据库：也叫作NoSQL，用与超大规模数据的存储，这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余的操作就可以横向扩展。 四、 总结 在mongodb中对应关系型数据库中‘表’的概念为‘集合’，表中的数据结构是一致，mongodb以json格式存储，集合数据是灵活的，mongodb的同一集合collection中可存不同结构的数据 NoSQL文档型存储数据库—MongoDB 通过本次分享课程后大家记住一点千万不要把MongoDB NOSQL数据库像RDBMS关系型数据库一样去应用！建议把不是频繁修改的数据放在MongoDB中。
文章目录 分布式NoSQL列存储数据库Hbase（六） 知识点01：回顾 知识点02：目标 知识点03：SQL on Hbase 知识点04：Hive on Hbase 介绍 知识点05：Hive on 列存储数据库Hbase（六） 知识点01：回顾 1. 分析 应用场景：应用系统或者大数据存储系统 大数据存储系统：大数据工程师 利用Hbase来存储大量要分析处理的数据 使用JavaAPI通过MapReduce或者通过Spark来实现数据的读写 Java Scala 应用系统：Java工程师、数据分析师 利用Hbase来存储大量的商品数据、订单数据，来提供高性能的查询 问题：Java人员不会Hbase Java API，对于数据库会JDBC 解决：需要一个工具能让 分析 step1：基于存储和常用查询需求，构建数据表 step2：基于其他查询需求，构建索引表 step3：先查询索引表，再查询数据表 step4：自动维护索引表与原始数据表的数据一致性 实现 构建数据表
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文章目录 分布式NoSQL列存储数据库Hbase（四） 知识点01：课程回顾 知识点02：课程目标 知识点03：存储设计：存储架构 知识点04：存储设计：Table、Region、RegionServer ：预分区 知识点10：Hbase表设计：Rowkey设计 分布式NoSQL列存储数据库Hbase（四） 知识点01：课程回顾 知识点02：课程目标 Hbase存储设计 整个Hbase中的存储结构 .png)] 问题：Hbase整体如何实现数据的存储？ )(20210319_分布式NoSQL列存储数据库Hbase（四）.assets/image-20210319091609104.png)] 知识点05：存储设计：Region的划分规则 知识点06 ：存储设计：Region内部存储结构 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-PMqZdtFr-1616633798610)(20210319_分布式NoSQL列存储数据库
关系型数据库已经流行了超过40年，在这个过程中SQL也成为了操作关系型数据库的标准。SQL将数据的存储方式进行了包装和抽象，使开发人员可以专注于程序逻辑。 关系型数据库最好有固定的schema，这也使得满足现代商业要求的敏捷性和快速迭代变得困难。动态schema不仅仅要求我们重新思考数据模型和数据库，我们还需要一门新的查询语言来读取这些数据。 对于Web应用来说JSON是表示数据对象的标准，服务器和应用之间交换的就是一个个JSON文件。两千年左右NoSQL数据库开始流行起来，NoSQL数据库的目的就是方便存储和管理JSON文件。 然而文件数据库的开发人员一直以来都欠缺好用的查询语言。 文件数据库查询语言的欠缺使开发人员陷入了两难的境地：要么享受JSON灵活的数据模型要么享受关系型数据库的SQL但两者不可兼得。 不过关系型数据库和文件数据库的模型总归是不同的，所以N1QL也有一些新的东西。
翻译内容：NoSQL Distilled 第三章 数据模型详解 3.5 Modeling for Data Access 作者简介： ? 本节我们主要通过一个典型的电商场景，来描述在不同的NoSQL数据库中怎样构建数据存储模型，方便我们的应用程序的读取。 让我们从下面的例子开始来分析，下面这个例子就是我们把一个客户（customer）所有相关数据全部存入到一个key value的数据存储结构中： ? Figure 3.2. Conceptual view into a column data store 图 3.4 列族数据存储的概念图 When using graph databases to model the same 像上图这种关系遍历（穿越）使用图数据库是非常容易的。尤其是想你用这个数据向用户推荐产品或者是发现用户行为模式的时候，特别适合使用图数据库。
文章目录 分布式NoSQL列存储数据库Hbase_列族的设计（五） 知识点01：课程回顾 知识点02：课程目标 知识点03：Hbase设计：列族的设计 知识点04：聊天系统案例：需求分析 知识点05： ：聊天系统案例：查询需求分析 知识点11：聊天系统案例：测试查询代码 知识点12：聊天系统案例：查询问题 知识点13：二级索引 附录一：Maven 依赖 分布式NoSQL列存储数据库Hbase_列族的设计 )(20210322_分布式NoSQL列存储数据库Hbase（五）.assets/image-20210322105117623.png)] 随机取某一列的一个值 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制 ,建议将图片保存下来直接上传(img-9a9g0u0B-1616666919964)(20210322_分布式NoSQL列存储数据库Hbase（五）.assets/image-20210322105145249 .png)] 随机生成一条数据 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-hm39BwML-1616666919965)(20210322_分布式NoSQL列存储数据库
图 2.25 展示的是一个叫作 RDB（关系数据库）的数据库。最近，除了 RDB 以外还出现了一种叫作 NoSQL 的数据库。 RDB 用一种叫作 SQL 的专门用来操作数据库的语言来保存和提取数据。 另一方面， NoSQL 则是用 SQL 以外的各种方法来操作数据库。 本书还会介绍键值存储（ Key-Value Store，简称 KVS）和文档型数据库等种类的数据库。 如图 2.25 所示，关系数据库具备一种叫作表格的表格型数据结构，其用途在于存储数据库，使用者用 SQL 语言来对其执行数据的提取、插入以及删除。 键值存储 键值存储属于 NoSQL 数据库的一种。NoSQL 是一种不使用 SQL数据库的统称。 文档型数据库 文档型数据库和键值存储一样，都属于 NoSQL 数据库的一种。文档型数据库能以 XML 和 JSON 这种结构化文档的格式保存数据。
SQLite数据库存储 1.修改activity_main.xml: <?xml version="1.0" encoding="utf-8"? android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:text="保<em>存</em><em>数</em><em>据</em>按钮 android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:text="取出<em>数</em><em>据</em>按钮 android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:text="创建<em>数</em><em>据</em><em>库</em>
然后在mongodb文件夹中新建data和logs，分别用来放置数据文件和日志文件。 (3)打开CMD，运行如下命令，以启动mongodb服务。 net start mongodb # 启动服务 net stop mongodb # 关闭服务 net restart mongodb # 重启服务 基本安装就是这样了，具体详细配置以及使用还是需要细看官方文档及其他资料了 coding=utf-8 import pymongo # 建立连接 con = pymongo.Connection('127.0.0.1', 27017) # 创建数据库 mydb = con.mydb # 添加用户 mydb.add_user('test', 'test') # 用户验证 mydb.authenticate('test', 'test') # 创建数据表 muser = mydb.user
任务： 有三个候选人，每个选民只能投一票，写一程序，用结构体存储数据，求出得票结果。 三个候选人为”Li“， “Zhang“，”Sun“。 测试输入： 10LiLiSunZhangZhangSunLiSunZhangLi 预期输出： Li:4Zhang:2Sun:3 测试输入数据说明： 输入数据第一行包含一个整数n，表示有n个人投票。
数据库（Database）：存储数据的仓库 高效地存储和处理数据的介质（介质主要是两种：磁盘和内存） 数据库系统：DBS（Database System）：是一种虚拟系统，将多种内容关联起来的称呼 DBS = DBMS + DB DBMS：Database Management System，数据库管理系统，专门管理数据库 DBA：Database Administrator，数据库管理员 行/记录：row/record 列/字段：column/field 数据库的分类 基于存储介质的不同：分为关系型数据库（SQL）和非关系型数据库（NoSQL：Not Only SQL） 关系型数据库 yu非关系型数据库 什么是关系型数据库? 是一种建立在关系模型（数学模型）上的数据库 关系模型：一种所谓建立在关系上的模型
前言 在对于爬取数量数量较少时，我们可以将爬虫数据保存于CSV文件或者其他格式的文件中，既简单又方便，但是如果需要存储的数据量大，又要频繁访问这些数据时，就应该考虑将数据保存到数据库中了。 1.关系型数据库概述 关系型数据库，是建立在关系模型基础上的数据库，简单的讲，它由多张互相联结的二位表格组成，每一行是一条记录，每一列是一个字段，而表就是某个实体的集合，它展现的形式类似于EXCEL中常见的表格 安装本地测试集成环境 3.数据库管理工具Navicat MySQL安装好之后，下面就可以建立保存爬虫数据的数据库了。 1783932668.png 3.3 新建数据库 与MySQL数据库服务器建立连接后，就可以操作MySQL数据库了。新建一个数据库，用于存储爬取的信息。 3563882076.png 3.4 新建表 在新建的数据库crawler中新建一个用于存储爬取测试的表test。
InnoDB 不保存表的具体行数，执行 select count(*) from table 时需要全表扫描。 这也是 MySQL 将默认存储引擎从 MyISAM 变成 InnoDB 的重要原因之一； 来源：知乎 MEMORY 适用于存储的内容较小，需要频繁查询； 将数据存储在RAM中，数据的存储、查询更快； EXAMPLE 开发人员学习如何编程存储过程，不能存储和查询数据。 ARCHIVE 用于存储海量数据，但不支持索引。 CSV 以 ,（英文逗号）来分割数据并存储。 BLACKHOLE 只接收数据，不存储数据。 就像一个无底洞，放进去东西，出不来。 FEDERATED 将数据存储到远程数据库中； mysql数据库中分为行和列； 数据在计算机上存储是以页为单位存储的。
，包括超大规模数据的存储。 （例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据）。这些类型的数据存储不需要固定的模 式，无需多余操作就可以横向扩展。 NoSQL的特点 1、易扩展 NoSQL 数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。 数据之间无关系，这样就非常容易扩展，也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。 2、大数据量高性能NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其是在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的非关系 性，数据库的结构简单。 3、多样灵活的数据模型 NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式，而在关系数据库里，增删 字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是噩梦。
NoSQL数据模型简介 案例设计以一个电商客户，订单，订购，地址模型来对比下关系型数据库和非关系型数据库 传统的关系型数据库你如何设计？ NoSQL你如何设计 可以尝试使用BSON。 BSON是一种类json的一种二进制形式的存储格式，简称Binary JSON，它和JSON一样，支持内嵌的文档 对象和数组对象 用BSon画出构建的数据模型 { "customer":{ "id":1000 {"ccinfo":"111-222- 333","txnid":"asdfadcd334","billingAddress":{"city":"beijing"}}], } ] } } 想想关系模型数据库你如何查 高并发的操作是不太建议有关联查询的，互联网公司用冗余数据来避免关联查询 分布式事务是支持不了太多的并发的
NoSQL四大分类 KV键值： 新浪：BerkeleyDB+redis 美团：redis+tair 阿里、百度：memcache+redis 文档型数据库(bson格式比较多)： CouchDB MongoDB MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。 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。 列存储数据库： Cassandra, HBase 分布式文件系统 图关系数据库 它不是放图形的，放的是关系比如:朋友圈社交网络、广告推荐系统 社交网络，推荐系统等。 因此，根据 CAP 原理将 NoSQL 数据库分成了满足 CA 原则、满足 CP 原则和满足 AP 原则三 大类： CA - 单点集群，满足一致性，可用性的系统，通常在可扩展性上不太强大。
其核心思想是即使无法做到强一致性，但 每个应用都可以根据自身业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性。 BASE就是为了解决关系数据库强一致性引起的问题而引起的可用性降低而提出的解决方案。 这就是损失部分可用性的体现。 软状态(Soft State)：软状态是指允许系统存在中间状态，而该中间状态不会影响系统整体可用 性。 分布式存储中一般一份数据至少会有三个副本，允许不同节点间副本同步的延时就是软状态的 体现。MySQL Replication 的异步复制也是一种体现。 最终一致性(Eventual Consistency)：最终一致性是指系统中的所有数据副本经过一定时间后，最 终能够达到一致的状态。弱一致性和强一致性相反，最终一致性是弱一致性的一种特殊情况。 它的思想是通过让系统放松对某一时刻数据一致性的要求来换取系统整体伸缩性和性能上改观。
文章目录 分布式NoSQL列存储数据库Hbase（九） 知识点01：课程回顾 知识点02：课程目标 知识点03：MR集成Hbase：读Hbase规则 知识点04：MR集成Hbase：读Hbase实现 知识点13：Hbase优化：压缩机制 知识点14：Hbase优化：布隆过滤 知识点15：Hbase优化：列族属性 知识点16：Hbase优化：其他优化 附录一：Maven依赖 分布式NoSQL列存储数据库 Hbase中写入，会导致内存和磁盘的利用率非常高，会影响其他程序的性能 Hbase中提供两种写入数据的方式 Put：直接写入memstore BulkLoad：先将数据转换为storefile Hbase，必须先写入内存，然后内存溢写到HDFS，导致Hbase的内存负载和HDFS的磁盘负载过高，影响业务 解决 写入Hbase方式 方式一：构建Put对象，先写内存 方式二：BulkLoad，直接将数据变成 StoreFile文件，放入Hbase对应的HDFS目录中 数据不经过内存，读取数据时可以直接读取到 实现 step1：先将要写入的数据转换为HFILE文件 step2：将HFILE
1、MongoDB 介绍 MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。主要解决的是海量数据的访问效率问题，为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 特性 TC/TT在Mixi的实际应用当中，存储了2000万条以上的数据，同时支撑了上万个并发连接，是一个久经考验的项目。 TC在保证了极高的并发读写性能的同时，还具有可靠的数据持久化机制，同时还支持类似关系数据库表结构的Hashtable以及简单的条件、分页和排序操作，是一个很优越的NoSQL数据库。 所有这些都支持数据库模式的更新与敏捷开发。 跨多数据库的无缝数据分发 客户端与一个或多个数据库进行无缝交互。单个的数据库无缝地联合在一起，使您能够给数据分区，提高读写能力，增大总体的数据库的大小。 七、V/OD 8数据库体系架构 高可用性 通过在线进行数据库管理实现数据库的高可用性。 容错服务器 容错服务器选项可以在Versant数据库的硬件或是软件出现故障的时候，自动进行失效转移和数据恢复。
、对数据库的高可扩展性和高可用性的需求等等，下面我就跟大家几种常见的nosql数据库。 特性 TC/TT在Mixi的实际应用当中，存储了2000万条以上的数据，同时支撑了上万个并发连接，是一个久经考验的项目。 TC在保证了极高的并发读写性能的同时，还具有可靠的数据持久化机制，同时还支持类似关系数据库表结构的Hashtable以及简单的条件、分页和排序操作，是一个很优越的NoSQL数据库。 所有这些都支持数据库模式的更新与敏捷开发。 跨多数据库的无缝数据分发 客户端与一个或多个数据库进行无缝交互。单个的数据库无缝地联合在一起，使您能够给数据分区，提高读写能力，增大总体的数据库的大小。 七、V/OD 8数据库体系架构 高可用性 通过在线进行数据库管理实现数据库的高可用性。 容错服务器 容错服务器选项可以在Versant数据库的硬件或是软件出现故障的时候，自动进行失效转移和数据恢复。
游戏数据库（TcaplusDB）是专为游戏设计的分布式 NoSQL 数据存储服务, 支持全区全服、分区分服的业务模式,为游戏业务爆发增长和长尾运维提供不停服扩缩容、自动合服等功能。同时,游戏数据库TcaplusDB还 提供完善的高可用、容灾、备份、回档功能以实现7*24小时五个9的可靠数据存储服务。
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