数据库

目录 2、关系型数据库 一、基本概念 1、表 2、列 3、行 4、关键字 5、候选键 6、外部关键字 7、域 8、数据类型 二、数据库基本性质 2、关系型数据库 关系型数据库是目前应用最广泛的数据库，它以关系模型作为逻辑数据模型，采用关系作为数据的组织形式，其数据库操作建立在关系代数的基础上，具有坚实的数学基础。关系数据库具有较高的数据独立性，当数据的存储结构发生改变时，不会影响应用程序，这样，能大大减少系统维护的工作量。 一、基本概念 1、表 表（Table）也称为关系，由表名、构成表的各个列及若干行数据组成。 2、列 表中的列（Field）也称作字段或属性。 3、行 表中的数据是按行存储的。表中的行（Row）也称作元组（Tuple）或记录（Record）。 4、关键字 关键字（Key）是表中能够唯一确定一个元组的属性或属性组。关键字也称作码或主键 5、候选键 如果一个表中具有多个能够唯一标识一个元组的属性，则这些属性称为候选键 6、外部关键字 外部关键字（Foreign Key）也称作外键。如果表的一个字段不是本表的主键或候选键，而是另外一个表的主键或候选键，则该字段称为外键。 7、域 域（Domain）表示属性的取值范围。 8、数据类型 表中每个列都有相应的数据类型，它限制（或容许）该列中存储的数据。 二、数据库基本性质 关系型数据库具有下列基本属性：

什么是MongoDB 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 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。 主要特点 MongoDB的提供了一个面向文档存储，操作起来比较简单和容易。 你可以在MongoDB记录中设置任何属性的索引 (如：FirstName="Sameer",Address="8 Gandhi Road")来实现更快的排序。 你可以通过本地或者网络创建数据镜像，这使得MongoDB有更强的扩展性。 如果负载的增加（需要更多的存储空间和更强的处理能力） ，它可以分布在计算机网络中的其他节点上这就是所谓的分片。 Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。 MongoDb 使用update()命令可以实现替换完成的文档（数据）或者一些指定的数据字段 。 Mongodb中的Map/reduce主要是用来对数据进行批量处理和聚合操作。 Map和Reduce。Map函数调用emit(key,value)遍历集合中所有的记录

一、什么是MongoDB？ 　　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 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 　　MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。 主要特点 MongoDB 是一个面向文档存储的数据库，操作起来比较简单和容易。 你可以在MongoDB记录中设置任何属性的索引 (如：FirstName="Sameer",Address="8 Gandhi Road")来实现更快的排序。 你可以通过本地或者网络创建数据镜像，这使得MongoDB有更强的扩展性。 如果负载的增加（需要更多的存储空间和更强的处理能力） ，它可以分布在计算机网络中的其他节点上这就是所谓的分片。 Mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用JSON形式的标记，可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。 MongoDb 使用update()命令可以实现替换完成的文档（数据）或者一些指定的数据字段 。 Mongodb中的Map/reduce主要是用来对数据进行批量处理和聚合操作。 Map和Reduce。Map函数调用emit(key,value

关系数据库定义：通过外键关联，来建立表与表之间的关系 关系型： MySQL、MariaDB、PostgreSQL、Microsoft SQL Server、Oracle数据库、Sybase 非关系型数据库： MongoDB、Redis、BigTable、CouchDB 来源： https://www.cnblogs.com/baoer0717/p/10701383.html

最近花了点时间做了一个mysql 和 postgresql 的数据库健康巡检报告； 来源： CSDN 作者： lixora 链接： https://blog.csdn.net/royjj/article/details/104745780

来源： CSDN 作者： lixora 链接： https://blog.csdn.net/royjj/article/details/104745808

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高性能服务器架构思路——分布式系统概念>>> » 一个大型的网站网站应该由如下6个子系统组成 负载均衡系统 反向代理系统 Web服务器系统 分布式存储系统 底层服务系统 数据库集群系统 为什么要做高并发系统设计？ 事实上，针对于任何单一的网络服务器程序，其可承受的同时连接数目是有理论峰值的，通过C＋＋中对TSocket的定义类型：word，我们可以判定这个连接理论峰值是65535，也就是说，你的单个服务器程序，最多可以承受6万多的用户同时连接。但是，在实际应用中，能达到一万人的同时连接并能保证正常的数据交换已经是很不容易了，通常这个值都在2000到5000之间，能达到上万已经很不错了。目前的门户网站动辄几千万的访问量，所以，高并发的系统架构在所难免。 整体架构 真实中的网站架构也许并不如此也可以实现高性能。但是高性能的网站莫不过如此。如下图所示。 第一 负载均衡系统 负载均衡系统分为硬件和软件两种。 硬件负载均衡效率高，但是价格贵，比如 F5等。 软件负载均衡系统价格较低或者免费，效率较硬件负载均衡系统低，不过对于流量一般或稍大些网站来讲也足够使用，比如 lvs。 第二 反向代理系统 目前普遍使用Squid或者nginx,或者Lighttpd，Varish。 这四者又各自有很大的差异。 Squid：主要用来做反向代理，使用内存+硬盘 Nginx：可以反向代理+负载均衡+WWW解析

好久没写博客了，一方面是日常工作繁忙，另外一方面是想更多的时间陪陪家里人，享受春天的美好时光，同时还在写一本 《程序员，你伤不起》 的一本书要由人民邮电出版社出版；公司有2台超级强大的服务器，其中1台服务器是用来备份容灾用的，防止老的服务器发生硬件故障时整个网站系统崩溃，若那样会给公司带来惨重的经济损失；而且这样超级强大的服务器不是今天订货明天就能送货上门的。 大学刚毕业那会喜欢研究数据库技术，那时候觉得数据处理很重要，而且数据库优化更重要，看了很多数据库性能优化方面的资料，平时设计软件系统时也会多关心一下数据库的性能问题。但是一直没遇到专门做数据库优化的DBA工作，就渐渐的放弃了数据库专业发展道理。 不是每个公司都能有专业的数据库DBA工作岗位，也未必请得起专业的高手DBA，就是请了人家也未必来对吧。因为没那样的好环境人的技能是容易走下坡路的当然也就更容易贬值而不是升值。 其实让别人放心来弄公司的核心数据库，放心让你操作公司的核心主机，都需要有一个信任的过程；一方面是需要信任你的为人，另外一方面也能信任你的技能高超；因为有任何错误的操作可能会导致天大的错误，服务器停止运转1个小时的直接经济损失就是1-2万元。而且还要在那么多客户面前丢人现眼。间接的损失更是不可估量的会影响到网站的形象。 判断数据库的瓶颈需要一个过程，需要知道数据库的瓶颈是出在哪里？ CPU？ 内存？ 网络？ 磁盘

并非严格的说, CoreData 是对sqlite数据库的一个封装. sqlite数据库操作的基本流程是, 创建数据库, 再通过定义一些字段来定义表格结构, 可以利用sql语句向表格中插入记录, 删除记录, 修改记录, 表格之间也可以建立联系. 这个过程出现了, 表格的结构(schema), 所有表格的结构和相互联系构成整个数据库的模型, 数据库存放的方式(可以是文件或者在内存), 数据库操作, sql语句(主要是查询), 表格里面的记录 下面将上面说的文字, 跟 CoreData 的类作个对应: 表格结构 --> NSEntityDescription 数据库中所有表格和他们的联系 -->NSManagedObjectModel 数据库存放方式 --> NSPersistentStoreCoordinator 数据库操作 --> NSManagedObjectContext 查询语句 --> NSFetchRequest 表格的记录 --> NSManagedObject 可能上面的对应关系并非十分严格, 但确实可以帮助理解. 下面再看看 CoreData 的类 NSEntityDescription NSManagedObjectModel NSEntityDescription用来定义表格结构,