关系型数据库

数据库DB（Database）、数据库管理系统DBMS（DataBase Management System）、数据库管理员DBA(Database Administrator)数据库分类： 关系型数据库:MySQL/SQLServer/Oracle/Sqlserver 非关系型数据库：redis,memecached mangodb介于关系型与非关系型数据库之间的管理系统数据库的安装：见https://www.cnblogs.com/open-yang/p/11411112.html 1.下载社区版本的数据 2.解压放在一个全英文的文件路径下 3.新建修改配置文件my.ini的路径，放到数据库文件夹中 4.配置环境变量 5.以管理员身份运行cmd窗口 6.在命令行输入数据库文件夹bin目录的绝对路径\mysqld install 通过调用mysqld.exe程序安装mysql 7.安装成功之后，启动server端：net start mysql 8.登录客户端：mysql -uroot -p (默认管理员账号密码空) 9.查看配置文件my.ini是否成功：show variables like '%charac%'; 10.安装失败，需要执行在命令行输入数据库文件夹bin目录的绝对路径\mysqld remove;数据库操作： SQL : 结构化查询语言(Structured

1：深入浅出Mybatis系列（一）---Mybatis入门 http://www.cnblogs.com/dongying/p/4031382.html mybatis实战教程(mybatis in action),mybatis入门到精通 http://blog.csdn.net/techbirds_bao/article/details/9233599/ http://limingnihao.iteye.com/blog/781671 2： 随笔分类 - Spring http://www.cnblogs.com/leiOOlei/category/531721.html 3：Spring 框架的设计理念与设计模式分析 https://my.oschina.net/uniquejava/blog?sort=time&catalog=396619&p=2&temp=1476686147504 https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-spring-principle/#icomments 4： Spring读书笔记 http://blog.csdn.net/chenssy/article/details/8222744 5：超全的数据库分类介绍 http://www.jianshu.com/p/107c6b045245 7

最近有个项目的功能模块，为了处理方便，需要操作集合类型的数据以及其他原因。考虑再三最终决定放弃使用MySQL，而选择MongoDB。 两个数据库，大家应该都不陌生。他们最大的区别就是MySQL为关系型数据库，而MongoDB为非关系型数据库。常见的关系型数据库有：MySQL、Oracle、DB2、SQL Server、Postgre SQL等，非关系型数据库有MongoDB、Redis、Memcached、HBse等等。 1.关系型数据库？ 非关系型数据库？ 关系型数据库 可以理解为依赖一个模型来创建的数据库，比如我们使用的MySQL中的表是由横列和纵列组成的一个二维表格。关系型数据库可以通过关系模型使多个表的数据关联起来，比如我们平时说的 一对一、一对多、多对一。由于是建立在数据模型的基础上，所以我们可以通过SQL语句很方便的在多个表之间做复杂的查询操作。关系型数据库相对安全，因为直接存储在硬盘中所以突然的宕机、停电等意外不会导致数据丢失。MySQL的存储方式是由自身的引擎决定的,常用的引擎有Innodb和MyISAM。他们主要的区别就是MyISAM 不支持事务，强调的是性能，执行速度比Innodb要快，Innodb提供支持事务等高级数据库功能。 2.他们的优点、缺点有哪些 　　 关系型数据库发展了很长一段时间，拥有非常成熟的体系。所占份额也在逐渐增加。而且支持事物的操作

　　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 旗下公司。MySQL 最流行的关系型数据库管理系统，在 WEB 应用方面MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件之一。 MySQL是什么 mysql就是一个基于socket编写的C/S架构的软件 服务端软件：mysqld 客户端软件： mysql自带：如mysql命令，mysqldump命令等 python模块：如pymysql MySQL大纲 库的相关操作 表的相关操作 记录的相关操作 视图 触发器 事物 存储过程 函数 索引 来源： https://www.cnblogs.com/chusiyong/p/11404187.html

MySQL数据库介绍 什么是数据库DB？ DB的全称是database，即数据库的意思。数据库实际上就是一个文件集合，是一个存储数据的仓库，数据库是按照特定的格式把数据存储起来，用户可以对存储的数据进行增删改查操作； 什么是sql？ SQL代表结构化查询语言( Structured Query Language )。SQL是用于访问数据库的标准化语言。 SQL包含三个部分： 数据定义语言包含定义数据库及其对象的语句，例如表，视图，触发器，存储过程等。 数据操作语言包含允许更新和查询数据的语句。 数据控制语言允许授予用户权限访问数据库中特定数据的权限 Mysql是什么？ My 是MySQL的联合创始人 - Monty Widenius 的女儿的名字。MySQL是 My 和 SQL 的组合，这就是 MySQL 命名的由来。 MySQL的官方网址： http://www.mysql.com/ ，MySQL的社区版本下载地址为： http://dev.mysql.com/downloads/mysql/ MySQL是一个数据库管理系统，也是一个关系数据库。它是由Oracle支持的开源软件。如果需要，还可以更改其源代码或进行二次开发以满足需求。 什么是关系型数据库（SQL）？ 关系型数据库是依据 关系模型来创建的数据库 。 所谓关系模型就是“一对一、一对多、多对多”等关系模型，关系模型就是指

1. 数据库的概念:将保存数据的部分,存到一个公共的地方,所有的用户涉及到数据相关都必须来这个公共地方查找 2. DBMS: 数据库管理系统 　　 1: 关系型数据库:数据与数据之间可以有关联和限制的,关系型数据库通常都是表结构,也就意味着你在用关系型数据库的时候第一步就是确定表结构,关系型数据库中字段有特定的类型,常见的有:MySQL, oracle, sqlite, db2, sql server 　　2: 非关系型数据库:通常都是以k,v键值的形式 存储数据,常见的有:redis,mongodb(文档型数据库 非常接近关系型的非关系型数据),memcache 3. 数据库之mysql: 　　1. mysql:可以把它看成一款支持远程操作文件的软件,本质就是一款基于网络通信的应用软件,任何基于网络通信的软件 底层都是socket,所谓基于socket就因该拥有客户端与服务端 　　2. MySQL不单单支持MySQL的客户端来操作 也支持其他编程语言直接操作,介于每种编程语言语法都不一样,而都要操作数据库,mysql为了统一然后有了SQL语句,也就是一个公共的标准 　　3. 结构: 　　 4.第一次操作mysql: 　　　　1: 下载安装 　　　　2: 配置环境变量 　　　　3: 初始化配置文件(my.ini) (可以配置端口,默认编码格式) 　　　　4: 启动服务端

SQL全称是结构化查询语言，英文译作Structured Query Language，它是一种在关系型数据库中定义和操作数据的标准语言。目前，所有主要关系型数据库管理系统都支持某个标准的SQL语言，其中大部分数据库都遵守ANSI SQL 89标准。 一、SQL语言的特点 　　1、集合性 　　 SQL可以在高层的数据结构上进行工作，工作时不是单条的处理记录，而是对数据进行成组的处理，所有SQL语句都接收集合作为输入，并且返回集合作为输出，SQL的集合特性允许一条SQL语句的结果作为另一条SQL语句的输入。 　　2、统一性 　　 SQL为许多任务提供了统一的命令，这样方便用户学习和使用，基本的SQL命令只需很少的时间就能学会，最高级的命令在几天内也可以掌握。数据库的操作任务主要由以下几方面： 查询数据。 在表中插入、修改和删除记录。 建立、修改和删除数据对象。 控制对数据和数据对象的读写。 保证数据库一致性和完整性。 　　3、易于移植性 　　 所有的关系型数据库管理系统都支持SQL语言，这样用户就比较容易讲原先使用的SQL的技能从一个DBMS转到另一个，而且用兼容SQL标准编写的程序都是可以移植的。 二、SQL语言的分类 　　SQL是关系型数据库的基本操作语言，是数据管理系统与数据库进行交互的接口。不同的功能又分别对应着各自的SQL语言，具体如下： 　　1、数据查询语言（DQL） 　

Sping Cloud 分布式数据存储 分布式事务 常见搜索引擎 1. Lucene 搜索引擎库，功能强大，接入复杂 2. Solr 基于Lucene的搜索引擎服务器 3. Elasticsearch 基于Lucene的搜索引擎服务器，分布式 Elasticsearch基础概念3-1 node 节点，部署Elasticsearch程序的服务器 cluster 集群，多个节点组成的架构 index 索引，相当于关系型数据库的database shard 索引分片，索引可以被设置为多个分片 replicas 索引副本 Elasticsearch基础概念3-2  type 类型，对应于关系型数据库的table document 文档，类似于关系型数据库的row 关系型数据库 Elasticsearch Database index Table type Row document Elasticsearch基础概念3-3  文档三元素 _index：文档对应的索引 _type：文档对应的数据类型 _ID：文档的唯一ID Elasticsearch客户端 - Kibana  Kibana → Dev Tools Elasticsearch命令分类 索引管理 创建、配置、删除索引 文档管理 创建、修改、删除文档 数据查询 空查询 指定索引查询、指定类型查询 请求体查询（过滤查询

数据组织主要从以下二方面着手 　　逻辑设计：文档、类型、索引 　　物理设计：节点、分片 　　　　　　　倒排索引 前言 逻辑设计：我们把elasticsearch与关系型数据库做个客观对比 Relational DB Elasticsearch 数据库（database） 索引(indices) 表(tables) 类型(types) 行(rows) 文档(documents) 字段(columns) 字段(fields) elasticsearch(集群)中可以包含多个索引（数据库），每个索引可以包含多个类型（表），每个类型可以包含多个文档（行），每个文档可以包含多个字段（列）。 注意：在之前版本中每个文档存储在一个索引中，并分配多个映射类型，映射类型用来表示被索引的文档或者实体的类型，这也带来一个问题（），导致后来版本6.0.0中一个文档只能包含一个映射类型，7.0.0中映射类型被弃用，到8.0.0中完全被删除。 逻辑设计：文档、类型、索引 文档属性 　　elasticsearch是面向文档操作，也就是最小单位就是文档 　　自我包含：一篇文档同时包含字段和对应的值 key:vaule形式 　　可以是层次型的：一个文档中包含自文档 　　灵活的结构：在关系型数据库中都要预先设计表才能对其操作，而elasticsearch中，有时候可以忽略某个字段或者动态的去添加一个字段

MongoDB 为何物 NoSQL 泛指非关系型数据库，该词是关系型数据库（即 SQL）的相对称呼。MongoDB 是非关系型数据库中较为人熟知的一种。 它拥有很多优秀特性，例如高性能、高可用、支持丰富的查询语句、无需预定义数据模型和水平可伸缩等，适合存储结构化、半结构化的文档和特定格式的文档，这些特性使它受到众多开发者的青睐。 与 MySQL 数据库不同的是，MongoDB 不需要预先定义表和字段，这正是它灵活性的体现。MongoDB 可以拥有多个数据库，每个数据库可以拥有多个集合，每个集合可以存储多份文档，这种关系与 SQL 数据库中的“数据库、表、数据”相当。 在查询方面，一个简单的 MySQL 查询语句为： SELECT * FROM tablename 对应的 MongoDB 查询语句为： db.tablename.find() 在面对多步骤的查询条件时，MongoDB 更游刃有余。例如： “统计数据库 artic 中 score 大于 70 且小于 90 的文档数量” 这样的需求，用 MongoDB 的聚合操作就可以轻松完成，对应示例如下： > db.artic.aggregate([ {$match: {score: {$gt: 70, $lt: 90}}}, {$group: {_id: null, number: {$sum: 1}}} ]) 这个例子或许简单了些