nosql

数据库分类 早期数据库模型有三种，分别为层次式数据库、网络式数据库和关系型数据库。 而在当今的互联网中，通常把数据库分为两类，即关系型数据库和非关系型数据库。 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，而关系模型是由二维表及其联系组成的数据组织。 优点： 1、易于维护：都是使用表结构，格式一致； 2、使用方便：SQL语言通用，可用于复杂查询； 3、复杂操作：支持SQL，可用于一个表以及多个表之间非常复杂的查询。 缺点： 1、读写性能比较差，尤其是海量数据的高效率读写； 2、固定的表结构，灵活度稍欠； 3、高并发读写需求，传统关系型数据库来说，硬盘I/O是一个很大的瓶颈。 目前主流的关系型数据库有 MYSQL 目前使用最广泛的开源、多平台的关系型数据库，支持事务、符合ACID、支持多数SQL规范 SQL Server 支持事务、符合ACID、支持多数SQL规范，属于商业软件，需要注意版权和licence授权费用 Oracle 支持事务，符合关系型数据库原理，符合ACID，支持多数SQL规范，功能最强大、最复杂、市场占比最高的商业数据库 Postgresql 开源、多平台、关系型数据库，功能最强大的开源数据库，需要python环境，基于postgresql的TimeScaleDB，是目前比较火的时序数据库之一。（更多学习内容，请点击python学习网）

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01 总 体 概 述 VoltDB受到全球电信软件解决方案提供商的信赖，后者将其作为首选内存数据库来驱动他们部署在全球100多家运营商处的任务关键型应用。VoltDB受到青睐的原因在于其性能和功能不仅能够解决当前挑战，而且还能支持业内各种系统的快速发展。 我们的下述基准测试展示了VoltDB的性能如何满足或超越电信系统的要求，展示了 VoltDB具备的驱动诸如5G 之类的行业革命所需要的高性能、低延迟和线性扩展。 在这个基准测试中，我们在云中测试了VoltDB v8.3，然后观察到了可以随服务器数量线性扩展的性能以及超过300万次运算/秒的速度，并且自始至终只有个位数的延迟。 1.VoltDB和5G发展 5G的出现给电信软件解决方案提供商带来了一些重要挑战。除了新的硬件标准，这种网络进化也需要OSS和BSS的支持IT功能发生转变。通过新服务创建创造额外收入的机会要求OSS和BSS功能具有灵活性和可扩展性， 以便在不断增加的负载下实现新的用例。 这种对系统的要求提升了支持数据库的重要性，其功能不再是简单地存储数据，而是充当一个活跃的实时决策系统。 简而言之，VoltDB是一个电信级数据库，它完全满足主动实时决策系统的要求，例如支持 5G 可能所需要的系统。VoltDB是一个内存关系数据库，具有极其重要和毫不折衷的可扩展性、可编程性和一致性。基于VoltDB构建的应用，无论是在电信

NoSQL数据库的分类 个人理解一下 文档型数据库: 就是键值对数据库的升级，允许键值之间嵌套键值，比如JSON格式的数据。效率比key_value的数据库更高。 【更多参考】http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/6217453.html 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4417289/blog/3878390

　SQL(Structured Query Language)：数据库，指关系型数据库。主要代表：SQL Server、Oracle、MySQL、PostgreSQL。 　　NoSQL(Not Only SQL)：泛指非关系型数据库。主要代表：MongoDB、Redis、CouchDB。 　　 NewSQL： 对各种新的可扩展/高性能数据库的简称。主要代表：Clustrix、GenieDB。 二：对比 　　SQL： 好处来源于它的统一性和易用性，缺点是面对大量的数据时，他的性能会随着数据库的增大而急剧下降。 NoSQL： 以放宽ACID原则为代价，NoSQL采取的是最终一致性原则，而不是像关系型数据库那样地严格遵守着ACID的原则，这意味着如果在特定时间段内没有特定数据项的更新，则最终对其所有的访问都将返回最后更新的值。 这就是这样的系统通常被描述为提供基本保证的原因（基本可用，软状态，最终一致性） — 而不是ACID。 NewSQL： NewSQL选择汲取了SQL和NewSQL的优点，希望将ACID和可扩展性以及高性能结合，但是目前而言，不适用于所有的场景。 三：Let's think 　　根据CAP原则， Consistency（一致性） Availability（可用性） Partition tolerance（分区容错） 　　这三点不能够同时做到，所以我们可以猜想

大型网站架构演化历程 点击上方“Hollis”关注我，精彩内容第一时间呈现。 全文字数： 2500 阅读时间： 5分钟 大型网站的挑战主要来自庞大的用户，高并发的访问和海量数据，任何简单的业务一旦需要处理数以P计的数据和面对数以亿计的用户，问题就会变得棘手。大型网站架构主要就是解决这类问题。更多内容也可以阅读各大互联网公司架构演进之路汇总、大型网站架构技术一览两篇文章。 本文内容大部分来自《大型网站技术架构》,这本书很值得一看，强烈推荐。 大型网站系统的特点 高并发，大流量 需要面对高并发用户，大流量访问。Google 日均 PV 35 亿，日 IP 访问数 3 亿；腾讯 QQ 的最大在线用户数 1.4 亿（2011年数据）。 高可用 系统 7 x 24 小时不间断服务。 海量数据 需要存储、管理海量数据，需要使用大量服务器。Facebook 每周上传的照片数量接近 10 亿，百度收录的网页数目有数百亿，Google 有近百万台服务器为全球用户提供服务。 用户分布广泛，网络情况复杂 许多大型互联网站都是为全球用户提供服务的，用户分布范围广，各地网络情况千差万别。在国内，还有各个运营商网络互通难的问题。 安全环境恶劣 由于互联网的开放性，使得互联网站更容易受到***，大型网站几乎每天都会被******。 需求快速变更，发布频繁 和传统软件的版本发布频率不同，互联网产品为快速适应市场

什么是mycat 它是阿里开源的一个数据库中间件，专门为大数据量的项目做分库分表用的。有如下特点： 一个彻底开源的，面向企业应用开发的大数据库集群 支持事务、ACID、可以替代MySQL的加强版数据库 一个可以视为MySQL集群的企业级数据库，用来替代昂贵的Oracle集群 一个融合内存缓存技术、NoSQL技术、HDFS大数据的新型SQL Server 结合传统数据库和新型分布式数据仓库的新一代企业级数据库产品 一个新颖的数据库中间件产品 mycat展望 MyCat 发展到目前的版本，已经不是一个单纯的 MySQL 代理了，它的后端可以支持MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、PostgreSQL 等主流数据库，也支持 MongoDB 这种新型NoSQL 方式的存储，未来还会支持更多类型的存储。 mycat笔记 给大家着重收集并整理了这份关于开源数据库中间件MyCat使用及原理的源码+笔记+项目实战的资料。本资料文将全面的从MyCat基础，高级，集群，监控，架构剖析来讲解MyCat，并通过一个案例来演示在实际开发中，应该如何来实现MyCat进行数据库的分片操作。通过本资料的学习，我们能够全面的掌握MyCat的使用及原理。 以上就是资料包含的内容，下面小编会展示目录和详细内容截图，有需要完整版源码+笔记的朋友， 点击获取 ！！ 彻底开源技术MyCat入门到开发

润乾报表、帆软报表、Smartbi、永洪 BI、亿信 BI 这几款国内产品都把中国复杂报表作为宣传点。我们以常见的多源分片为报表为用例，来对比评测这些产品的处理能力（由于时间和知识限制，个别很偏的功能点可能会有遗漏）。 内容比较长，如果不想看细节，可以直接跳到最后看结论。 用例说明 报表式样 数据结构 [订单表] 主数据存储在订单表中，该表通过雇员 ID 和销售员表关联，通过产品 ID 和产品表关联。 [销售员表] 销售员表中存储职务、姓名，报表左下角统计数据时按照职务和姓名统计，该表通过雇员 ID 和订单表关联。 [产品表] 产品表中包含类别 ID 和产品 ID，并且是一对多关系，报表中需要按照类别分组，也就是要按该类别下多个产品的信息汇总。通过产品 ID 和订单表关联 [类别表] 这是一个中文字典表，通过它将类别 ID 映射成中文名称。 假定数据都来自数据库，可用 SQL 语句取出。 报表特点分析 1、 这是一个典型的多源分片报表，报表可以分成左上、右上、左下、右下四片区域，每片数据来自不同数据表（甚至可能不同数据库），需要实现多个数据集之间的关联。 2、 对字段数据的处理，数据库中存储的是订购日期，报表中需要按照年、月分组统计，需要根据日期解析出年、月，汇总区域是金额，数据库中存储的是单价、数量，需要对字段进行相乘操作。 3、 上表头中的产品类别需要按确定的次序排列

大家都知道程序员涨薪主要还是要靠跳槽来完成！但是我们都知道，无论是考试，还是求职，这个难度，参加人数是影响难度的一个很大因数，最近和不少出去面试的朋友闲聊，都发现，两年前面试高级开发，会 JUC 、 JVM 相关的知识点都是加分项，现在反而成了基本要求，不会这些，面试都是被吊起来打！ 哎~~也不想多说什么了，说多都是泪。下面是我这两个月以来去几个厂子面试的经历总结。有兴趣的可以观摩下。 华为三面（消费者BG通用软件开发）-(差一点） 一面 9月15号 40分钟左右 四点面试结果三点半电话通知可以上线面试了 聊了聊实习期间做的项目 进程间的通讯方式 操作系统的虚拟内存 因为实习是做android的，聊了两道android的问题 两道算法： 1.判断IPV4地址的合法性 2.leetcode上原题根据身高体重对数组进行重新排序 二面 9月17号 40分钟左右 五点面试结果五点十五才开始 聊了聊实习做的项目25分钟左右 leetcode上原题：例如：3[ab2[cd]]还原为abcdcdabcdcdabcdcd 例如 2[a3[d]]还原为 adddaddd 反问问了问部门做什么的 三面 9月18号 15分钟左右 三点面试结果2点40电话通知可以面试了 十分钟介绍了下实习做的项目，有什么难点，怎么去解决，有什么收获 为什么今年华为遇到危机还是选择要加入华为（谨慎回答） 反问

2020年9月20日，阿里云云数据库Redis正式上线Tair（又称阿里云Redis企业版）持久存储系列，该系列包含两种产品形态：持久内存型和容量存储型。该系列产品是Tair系列继性能增强型和混合存储型后又一力作，其兼容原生Redis的数据结构和接口，并具备更大容量规格、抖动更低且命令级数据持久化的能力。该自研产品打破了传统Redis中的数据只能在易失性存储上进行读写的刻板印象，针对客户不同业务阶段的数据存储要求与服务成本考量，全新实现了持久性更强、成本更低的KV数据库。 >>发布会传送门 点击了解产品详情 开源Redis的三大痛点 Redis 是目前全球最主流的Key-Value 数据库产品，作为高速缓存，在缓解系统大并发高压力的场景上已经被无数开发者和企业所认可，尤其在各种行业和场景都有着非常广泛的应用，可以说Redis是应对高并发、大流量、低延迟业务场景的不二选择。然而，随着客户业务的快速发展，Redis对业务的重要性持续上升的同时系统压力和数据量也不断地攀升，这时原生开源Redis便会出现如下的一些矛盾： 1.数据可靠性与在各场景种广泛使用Redis之间的矛盾。Redis有丰富的数据结构和操作，除了作为后端数据库的前置高速缓存外，还在诸多实际涉及到数据更改的业务场景上发挥着重要的作用，这是用户往往会关注数据持久化能力。在开源Redis中