关系型数据库

数据库 数据库是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合，可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、查询、更新、删除等操作。 数据库分类 关系型数据库 关系型数据库和常见的表格比较相似，数据表与数据表之间是有很多复杂的关联关系的 大多数的关系型数据库都遵循SQL（结构化查询语言，Structured Query Language） 常见的关系型数据库有：MySQL，SQLserver 非关系型数据库 出于简化数据库结构、避免冗余、影响性能的表连接、摒弃复杂分布式的目的被设计。 指的是分布式的、非关系型的、不保证遵循ACID（数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写）原则的数据存储系统。 通常以数据集的方式，大量的数据集中存储在一起，类似于键值对、图结构或者文档。 常见的非关系型数据库有：Redis、MongoDB MySQL数据库的安装与卸载 安装 个人推荐使用安装包安装的形式安装MySQL数据库。省时省力，但是希望你们别遇到像我一样的数据库编码问题（my.ini配置了没用）。如果你们也遇到了数据库编码问题的话，解压包形式的数据库应该能够解决你们的问题。 解压免安装版本（没有初始密码） 配置环境变量：配置数据库绝对路径下的bin目录到环境变量中 配置服务：启动管理员终端（win+x打开Windows

　　NoSQL，意即反SQL运动，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。 　　现今的计算机体系结构在数据存储方面要求具备庞大的水平扩展性①，而NoSQL致力于改变这一 现状。目前Google的 BigTable 和Amazon 的Dynamo使用的就是NoSQL型数据库。 　　NoSQL项目的名字上看不出什么相同之处，但是，它们通常在某些方面相同：它们可以处理超大 量的数据。 　　这场革命目前仍然需要等待。的确，NoSQL对大型企业来说还不是主流，但是，一两年之后很可 能就会变个样子。在NoSQL运动的最新一次聚会中，来自世界各地的150人挤满了CBS Interactive的一间会议室。分享他们如何推翻缓慢而昂贵的关系数据库的暴政，怎样使用更有效和更便宜的方法来管理数据。 　　“关系型数据库给你强加了太多东西。它们要你强行修改对象数据，以满足RDBMS （relational database management system，关系型数据库管理系统）的需要，”在NoSQL拥护者们看来，基于NoSQL的替代方案“只是给你所需要的”。 “七”乐无穷，尽在新浪新版博客，快来体验啊~~~ 请点击进入~ 来源： oschina

1，什么是Flask，有什么优点？ 概念解释 Flask是一个Web框架，就是提供一个工具，库和技术来允许你构建一个Web应用程序。这个Web应用程序可以是一些Web页面，博客，wiki，基于Web的日里应用或商业网站。 优点 Flask属于微框架（micro-framework)这一类别，微架构通常是很小的不依赖外部库的框架。 - 框架很轻量 - 更新时依赖小 - 专注于安全方面的bug Flask的依赖 Werkzeug 一个WSGI工具包（web服务网关接口（Python Web Server Gateway Interface，缩写为WSGI）是为python语言定义的web服务器和web应用程序或框架之间的一种简单而通用的借口，其他语言也有类似的接口） jinja2模板引擎 2，Django和Flask有什么区别？ Flask 轻量级web框架，默认依赖两个外部库：jinja2和Werkzeug WSGI工具 适用于做小型网站以及web服务的API，开发大型网站无压力，但架构需要自己设计 与关系型数据库的结合不弱于Django，而与非关系型数据库的结合远远优于Django Django 重量级web框架，功能齐全，提供一站式解决的思路，能让开发者不用在选择上花费大量时间。 自带ORM(Object-Relational Mapping 对象关系映射)和模板引擎

一、认识数据库 1.1 数据库介绍 数据库服务端：存放数据库的主机集群 数据库客户端：可以连接数据库的任意客户端 数据库管理员：DBA 1.2 什么是数据库 数据库从字面意思上来看，就可以简单的理解为是存放数据的一个库 数据库可以在硬盘及内存中存储数据 那我们知道文件也是用来存放数据信息的，那就有了 数据库存储数据和文件存储数据的区别： 数据库就是用来存储数据信息的一个仓库 数据库的本质其实也就是通过文件来存储数据 数据库的概念就是系统的管理存储数据的那些个文件 总结： 1. 数据库就是用来管理数据的系统-安装某种管理数据的系统 2.数据库管理的对象本质上就是文件 2.3数据库的组成 库：包含多张表--->这个表就是文件 表：包含多条相同结构的记录----表就是文件 记录：包含多个key：values键值对的一条数据---是二进制数据 字段：描述信息----信息本身 {key：values}----二进制数据 database：库----它是用来管理stu表 stu:表---文件 id name age gender ------字段 1 Bob 18 男 -------记录1 2 Tom 17 女 -------记录2 二、数据库的分类 2.1 关系型数据库和非关系型数据库 关系型数据库 ：数据库中的表与表之间有关系，比如mysql 非关系数据库 ：没有表的概念----redis

目录 什么是数据库 定义 发展现状 数据库基本概念 数据库分类 关系数据库 非关系型数据库（NoSQL） 数据库启动与连接 启动服务端 连接数据库 用户信息查看 数据库的基本操作 表的基本操作 记录的基本操作 什么是数据库 定义 ​ 数据库是存放数据的仓库。它的存储空间很大，可以存放百万条、千万条、上亿条数据。但是数据库并不是随意地将数据进行存放，是有一定的规则的，否则查询的效率会很低。当今世界是一个充满着数据的互联网世界，充斥着大量的数据。即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多，比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据，图像、音乐、声音都是数据。数据一般存储在内存、硬盘。 发展现状 ​ 在数据库的发展历史上，数据库先后经历了层次数据库、网状数据库和关系数据库等各个阶段的发展，数据库技术在各个方面的快速的发展。特别是关系型数据库已经成为目前数据库产品中最重要的一员，80年代以来， 几乎所有的数据库厂商新出的数据库产品都支持关系型数据库，即使一些非关系数据库产品也几乎都有支持关系数据库的接口。这主要是传统的关系型数据库可以比较好的解决管理和存储关系型数据的问题。随着云计算的发展和大数据时代的到来，关系型数据库越来越无法满足需要，这主要是由于越来越多的半关系型和非关系型数据需要用数据库进行存储管理，以此同时

Sharding-Jdbc 基于Sharding-Jdbc实现读写分离 基于Sharding-Jdbc实现分表分库 Sharding-Jdbc源码分析 数据库集群自动增长id，Sharding-Jdbc 雪花算法 Sharding-Jdbc介绍 Sharding-Jdbc在3.0后改名为Shardingsphere它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar（计划中）这3款相互独立的产品组成。他们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能，可适用于如Java同构、异构语言、容器、云原生等各种多样化的应用场景。 Sharding-Sphere定位为关系型数据库中间件，旨在充分合理地在分布式的场景下利用关系型数据库的计算和存储能力，而并非实现一个全新的关系型数据库。它通过关注不变，进而抓住事物本质。关系型数据库当今依然占有巨大市场，是各个公司核心业务的基石，未来也难于撼动，我们目前阶段更加关注在原有基础上的增量，而非颠覆。 应用场景: 数据库读写分离 数据库分表分库 相关资料: Sharding-Jdbc官方网址: http://shardingsphere.io/index_zh.html 改名新闻: https://www.oschina.net/news/95889/sharding-jdbc-change-to

1、基本概念 由于 MongoDB 和我们常用的关系型数据库也有一定的联系，这里先给大家说一下，便于 类比学习 关系型数据库 MongoDB 数据库 数据库 表 集合 行 文档 列 字段 （1）数据库 MongoDB 的单个实例可以容纳多个独立的数据库，不同的数据库放置在不同的文件中 （2）集合 集合是 MongoDB 文档的集合，类似于关系型数据库中表的概念 集合没有固定的结构，可以在集合中插入不同格式和类型的数据，但是通常情况下这些数据都有一定的关联性 （3）文档 文档是一组键值对，类似于关系型数据库中行的概念，其数据结构与 JSON 基本一样 文档不需要设置相同的字段，并且相同的字段不需要相同的数据类型，但是文档中的键值对必须是有序的 2、数据库操作 MongoDB 中默认的数据库为 test，如果你没有创建新的数据库，集合将默认存放在 test 数据库中 （1）创建数据库 use DATABASE_NAME 如果数据库存在，则切换到指定的数据库；如果数据库不存在，则创建数据库 例如，以下的命令将会创建 myDB 数据库： > use myDB switched to db myDB （2）查看已有数据库 > show dbs admin 0.000GB config 0.000GB local 0.000GB 注意 ：刚刚创建的数据库并不会出现在数据库列表中

一、NoSql 入门 1. 入门概述(架构演变) 1. 单机MySQL 一个网站的访问量不大，用单个数据库可以轻松实现。一般架构为： APP-> DAL ->MySQL 瓶颈 数据量逐渐增多，单机不够存放 数据的索引，内存不够时，存放不下 访问量(读写等操作)一个实例(一个数据库)不能承受 2. Memcached(缓存) + MySQL + 垂直拆分 随着访问量的增加，大部分单机MySQL的网站在数据库上都出现了性能问题。开始使用缓存技术来缓解数据库的压力，优化数据库的结构和索引，此时开始使用Memcached缓存。此时的技术架构为： APP -> DAL ->Cache-> 多个MySQL数据库(垂直拆分->表示将一个数据库拆分为多个数据库来实现) 3.MySQL主从读写分离(Master/Slave) 由于数据库的写入压力增加，缓存只能缓解数据库的读取压力，读写集中在一个数据库上让数据库的不堪重负，开始使用主从复制技术来达到读写分离。其架构为： APP->DAL->Cache ->读数据库则去从数据库(Master)获取数据 ---------------------------->写数据库则去主数据库(Slave)获取数据,从数据库根据规则复制主数据内容到从数据库 4. 分表分库 + 水平拆分 + MySQL集群 在Memcached的高速缓存，MySQL的主从复制

# Redis 1. 概念： redis是一款高性能的NOSQL系列的非关系型数据库 1.1.什么是NOSQL NoSQL(NoSQL = Not Only SQL)，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库理念，泛指非关系型的数据库。 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，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。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。 1.1.1. NOSQL和关系型数据库比较 优点： 1）成本：nosql数据库简单易部署，基本都是开源软件，不需要像使用oracle那样花费大量成本购买使用，相比关系型数据库价格便宜。 2）查询速度：nosql数据库将数据存储于缓存之中，关系型数据库将数据存储在硬盘中，自然查询速度远不及nosql数据库。 3）存储数据的格式：nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等，所以可以存储基础类型以及对象或者是集合等各种格式，而数据库则只支持基础类型。 4）扩展性：关系型数据库有类似join这样的多表查询机制的限制导致扩展很艰难。 缺点： 1）维护的工具和资料有限，因为nosql是属于新的技术

一 数据库概述 1. 数据库？？？ 　　什么是数据库呢？ 　　先来看看百度怎么说的 数据库，简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。 所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。 　　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