NoSQL这个词语伴随着云计算和大数据的出现也有一些时日，对于NoSQL和SQL的区别到底是什么，NoSQL自己又是什么，往往很多人还有一些困惑。这篇文章主要阐述一下这些基本概念，做个简单的介绍。 SQL是国际标准化了的数据库的查询语言，由IBM发明，被Oracle抄袭，之后广泛被各大厂商支持。其最著名的SELECT FROM WHERE GROUP BY基本上就是路人皆知了。SQL有很多的标准，从当前环境来看，最重要的应该是SQL1998，基本上现在任何一个新的startup要想写个database，SQ
1.2.1High Performance - 对数据库高并发读写的需求
现在我们站在各个用例的角度上来考虑那种系统适合于这些用例。 你的意见是首先，我们要纵览各种数据模型。这些模型的分类方法来自于Emil Eifrem 和 NoSQL databases。 文档数据库 源起：受Lotus Notes启发。 数据模型：包含了key-value的文档集合 例子：CouchDB, MongoDB 优点：数据模型自然，编程友好，快速开发，web友好，CRUD。 图数据库 源起： 欧拉和图理论。 数据模型：节点和关系，也可处理键值对。 例子：AllegroGraph, InfoG
作者 | Arslan Ahmad 译者 | 平川 策划 | Tina 什么是 NoSQL 数据库？ 通常，“NoSQL 数据库”是指非关系型数据库。不管它是“non SQL”的缩写，还是“not only SQL”的缩写，大多数人都同意，NoSQL 数据库是以关系表之外的格式存储数据的。 NoSQL 数据库之所以如此大受欢迎，是因为它们为用户提供了灵活的数据存储模式。 为什么要使用 NoSQL 数据库？ NoSQL 数据库性能优异、可扩展，而且很灵活，非常适合移动、Web 和游戏应用程
你是否在为系统的数据库来一波大流量就几乎打满CPU，日常CPU居高不下烦恼？你是否在各种NoSql间纠结不定，到底该选用那种最好？今天的你就是昨天的我，这也是写这篇文章的初衷。
前言 你是否在为系统的数据库来一波大流量就几乎打满CPU，日常CPU居高不下烦恼？你是否在各种NoSql间纠结不定，到底该选用那种最好？今天的你就是昨天的我，这也是写这篇文章的初衷。
MongoDB是一款开源的分布式架构的NoSQL数据库管理系统。在前面的NoSQL和SQL对比学习中，我们知道了NoSQL数据库系统和传统的RDBMS的不同和优点
随着互联网大潮的到来，越来越多网站，应用系统需要海量数据的支撑，高并发、低延迟、高可用、高扩展等要求在传统的关系型数据库中已经得不到满足，或者说关系型数据库应对这些需求已经显得力不从心了。关系型数据库经过几十年的发展已经很成熟，强大的sql语句支持，完美的ACID属性的支持，使得关系型数据库广泛应用于各种各样的应用系统中，但是应用的场景广泛并非意味着完美。
数据库切分概述 数据切分概述 OLTP和OLAP 在互联网时代，海量数据的存储与访问成为系统设计与使用的瓶颈问题，对于海量数据处理，按照使用场景，主要分为两种类 型：联机事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）。 联机事务处理（OLTP）也称为面向交易的处理系统，其基本特征是原始数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间 内给出处理结果。 联机分析处理（OLAP）是指通过多维的方式对数据进行分析、查询和报表，可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用，增强 决策分析功能。 对于两者的主要区别可以
在互联网时代，海量数据的存储与访问成为系统设计与使用的瓶颈问题，对于海量数据处理，按照使用场景，主要分为两种类型：联机事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）。
1. 因为面向对象语言和关系性数据库存在阻抗不匹配（impedance mismatch），并且随着需要处理的数据量增大，文档型数据以“NoSQL”的名义获得了新生，MongoDB、RethinkDB之类的数据库在互联网行业火起来了。
前一阵子公司有个售前来沟通某个用户的情况：数据量比较大，又涉及很多复杂的关联计算，在数据库中用SQL计算性能很差。本来这种场景是比较适合集算器的集文件（集算器特有的压缩二进制格式）存储并计算，但据说这个用户的历史数据还会经常变动，而集文件目前没有提供改写能力（为了保证压缩率和性能），也就不容易直接用。于是想推荐用户采用nosql产品做存储，集算器在上面做计算。
微服务架构强调技术的多样性，选择最合适的技术解决业务的实际问题，这一原则同样适用于微服务数据存储领域。目前随着数据海量的增长、数据类型的多样性、对数据访问性能更快的诉求，关系数据库越来越不能满足用户的需求，于是NoSQL数据库应运而生。
资料：目前假如一个查询SQL跨越30个分片，每个分片上有1000万数据，则总数据规模为3亿，Select × from A orderby field1,field2 Limit 100000,100 即取出排序结果集中从100000到100000+100的这100个记录，所可能采用的一些算法优化策略如下：
作者： 薛菲 审稿：张远园 Aileen ◆ ◆ ◆ 作者注 如果你关注大数据科技动向，可能听说过一个叫NoSQL数据库的名词，这可能让人有些云里雾里。其实我们处在一个激动人心的技术更迭时代，以甲骨文为代表的SQL数据库已经称霸了企业市场30年，而近年来的NoSQL则是强有力的更新换代的竞争者。这篇文章就通过问答的方式来给小白解释NoSQL数据库系统是什么，无论你的技术背景如何都能看得懂。对于数据分析从业人员来说，了解数据库的趋势可以让你的职业生涯如虎添翼；而对于工程师来说，了解新的基础系统更是必不可少的
上面部分引用了维基百科对图数据库的词条来讲解何为图数据库，而本文整理于图数据库 Nebula Graph 交流群中对图数据库的零碎知识，作为对图数据库知识的补充。本文分为小知识及 Q&A 两部分。
https://baike.baidu.com/item/%E5%85%B3%E7%B3%BB%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E7%B3%BB%E7%BB%9F
在现代数据管理领域，选择合适的数据库系统是任何项目成功的关键。SQL 和 NoSQL 数据库各有千秋，了解它们之间的区别有助于开发者和企业做出明智的决策。本文旨在概述 SQL 和 NoSQL 数据库的主要差异，并探讨在何种情况下 NoSQL 数据库更胜一筹。
在评估和选型数据库的时候，人们往往将重点放在数据建模的灵活性，一致性保证，线性可伸缩性，容错性，低延迟，高吞吐量和易于管理等方面。但怎么才能评判出这些指标呢？很多人往往会网上一通搜索和看官方文档，再加上自己的“经验”来得出这些指标。
物联网云平台是一个连接设备和互联网的系统，通过传感器、设备和网络进行数据采集和传输，需要一个可靠和高效的存储系统来存储和管理大量的物联网数据。存储的意义在于提供数据的持久性和可访问性，使得数据可以在任意时间被查询、分析和应用。
最强大的事务类型之一称为两阶段提交，当第一个事务的提交取决于第二个事务的完成时，它是摘要。特别是当您必须同时更新多个实体时，例如确认订单和立即更新库存时，它非常有用。
传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库，在面临“大数据”分析瓶颈，甚至实时数据分析的挑战时，在架构上如何应对?本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点，意在抛砖引玉。 一、突破设计原则 建设企业
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。
从 Google 的 BigTable 开始，一系列可以进行海量数据存储与访问的数据库被设计出来，NoSQL 这一概念被提了出来。
1 关系型数据库 关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来。它的优势： 保持数据的一致性（事务处理） 由于以标准化为前提，数据更新的开销很小（相同的字段基本上都只有一处） 可以进行Join等复杂查询 能够保持数据的一致性是关系型数据库的最大优势 关系型数据库的性能非常高，但是它毕竟是一个通用型的数据库，并不能完全适应所有的用途，具体来说它并不擅长以下处理： 大量数据的写入处理。 为有数据更新的表做索引或表结构(schema)变更 字段不固定时应用 对简单查询需要快速返回结果的处理 大量数据
数据库，顾名思义，就是数据存储的一个仓库。个人理解，与普通的文件不同，数据库因为是专门用于存储特定格式的数据，所以术业有专攻，它在处理数据相关的事务时更为专业和高效。当然，有的文件也可一定程度上接近数据库的部分功能，比如Excel，甚至可以说Excel这种表格形式就是关系型数据库的原型。这里，数据库存储的特定格式一般可分为两类：一个是相对苛刻的类型，即关系型数据库，如SQL，因为其严格按照表格的形式存储数据，且各列对应特定的数据类型（如数值、字符串等），所以数据存储限制更多；另一个是文档型存储格式，也叫非关系型数据库（NoSQL，Not only SQL），如MongoDB（也有说MongoDB是介于关系型和非关系型之间的一种类型数据库），里面实际上用到的就是类似JSON（官方说法叫BSON，即二进制的JSON）的存储格式，对于数据内容和格式要求更为宽松。二者各有其独特用武之地，只有合适与不合适，不存在孰优孰劣。
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其实我很早就想写写分布式数据库相关的文章，既是我现在正在学习的，也是我很感兴趣的内容。但是谈到分布式数据库，会涉及很多相关的技术细节，等把相关的一些细节写明白的时候，已经十几篇文章过去了XD。所以如果想要了解B/B+树、LSMT、CAP等技术细节的，可以翻翻之前的文章。今天我们来聊聊NoSQL这个概念。
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。在这里我们有必要先简单介绍一下非关系型数据库（NoSQL）
《NoSQL精粹》一书由著名软件开发专家Martin Fowler所著，其最为人熟知的作品包括《重构：改善既有代码的设计》和《UML精粹》。该书前半部分详细阐述了NoSQL数据库的兴起背景及其设计原理，并对不同类型的NoSQL数据库进行了概述。后半部分则深入探讨了各类NoSQL数据库的基本操作方法，以及如何实现包括一致性、事务处理、可用性、查询功能和可扩展性在内的关键特性。此书适合作为科普性质的入门读物，有助于读者在选择数据库类型时形成初步见解。
在开发游戏服务器程序的过程中，好像大家都默认使用Mysql, 如果有性能问题，大不了再加个Memcached, 或者干脆使用Redis来做数据库。
一个程序员很有必要熟悉或者精通一种数据库，MySQL无疑是首选。为什么使用MySQL呢，因为它是开源的，同时具备轻量、简单、稳定和高性能等特点，尤其是其学习成本相对其他数据库，比如Oracle和Sybase更简单，入门更低。MySQL的应用范围从中小型Web网站到大型的企业级应用随处都可见它的身影。 关系型数据库 关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来。它的优势： 保持数据的一致性（事务处理） 由于以标准化为前提，数据更新的开销很小（相同的字段基本上都只有一处） 可以进行Join等复杂查
http://www.cnblogs.com/netfocus/p/4055346.html
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。
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
想做一个B2B2C的电商平台，在后台数据统计搭建的时候需要注意哪些问题？如何设计具体的统计模块？
互联网系统架构中，承受着最大出力压力，最难以被伸缩的，就是数据存储部分，原因主要有两方面，一方面，数据存储需要使用硬盘，而硬盘的处理速度要比其他几种计算资源都要慢，比如说CPU、内存等；数据是一个公司最重要的资产，公司需要保证数据的高可用以及一致性，非功能性约束也要更高一些。
是一种非关系型数据库服务，它能解决常规数据库的并发能力，比如传统的数据库的IO与性能的瓶颈，同样它是关系型数据库的一个补充，有着比较好的高效率与高性能。
之前我们讲过架构设计的一些原则，和架构设计的方法论，今天我们谈谈高性能数据库集群的设计与应用。
MongoDB 是由 C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。 在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。 MongoDB 旨在给 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
95道MongoDB面试题（含答案），1万字详细解析！
在大数据和AI时代，数据库成为各类应用不可或缺的重要组成部分。而数据库中的数据依赖存储引擎进行管理，包括数据的存储、查询、更新和删除等。因此，在设计系统时，选择正确的数据库存储引擎方案变得尤为重要。这篇文章将以关系型、NoSQL和NewSQL数据库，以及OLTP、OLAP和HTAP处理方式为切入点，深入探讨不同类型的数据库背后的存储引擎方案选型取舍。
一个大型网站应用一般都是从最初小规模网站甚至是单机应用发展而来的，为了让系统能够支持足够大的业务量，从前端到后端也采用了各种各样技术，前端静态资源压缩整合、使用CDN、分布式SOA架构、缓存、数据库加索引、读写分离等等。 这些技术是高并发系统所必须的，但是今天先不细说，而先谈谈在这些架构既定的情况下，一些高并发业务/接口实现时应该注意的原则，以及通过工作中一个6万QPS的秒杀活动，来介绍一下秒杀业务的特点以及如何优化。
上文讲到，查询分离的方案存在三大不足，其中一个就是：当主数据量越来越大时，写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢？可以考虑分表分库。
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
作者：薛菲 审稿：张远园 Aileen 写在前面 这篇是小白学数据系列的NoSQL数据库的第二篇：进阶篇。数据分析方向的从业人员可以从中获取数据仓库软件市场的现状和分析，以增加自己的知识储备，为可能的技术转型打基础。而工程师可以找到关于NoSQL主流产品的分析介绍以及选择数据库的一些准则。NoSQL不是万能药，采用技术最好不要跟风，选择适合自己数据和应用的才是最好的哟~没有看过NoSQL基础篇的读者可以在文末的历史文章回顾中找到。 小白问：上次问了NoSQL，SQL的区别，好像有点忘了，我们可以温故而知
Spring Boot提供了直接使用JDBC连接数据库的方式，但是使用JDBC并不是很方便，需要我们写更多的代码来完成对象和关系数据库的转换；另一种方式是将实体和实体的关系对应数据库的表和表的关系，这类工具通常是ORM工具，对实体和实体关系的操作会映射到数据库的操作。一般而言，在Spring Boot中，我们常用的ORM框架有JPA和MyBatis。Spring Data JPA默认采用Hibernate实现。
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