数据库知识作为面试必考题,在面试的过程中占比很好,尤其是后端开发,一定要精通,尤其是索引事务,每个专业的面试官都会问,一定不能只停留在增删查改上。1、数据库三范式第一范式:要求每列都是最小的数据单元,不可分割。比如学生表(学号、姓名、性别、出生年月),出生年月还可以分为(出生年、出生月、出生日),那么它就不符合第一范式了。第二范式:在第一范式的基础上,要求每列都主键相关。比如学生表(学号、姓名
大数据(big data),指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力流程优化能力来适应海量、高增长率多样化的信息资产。数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储管理数据的仓库,它产生于距今六十多年前,随着信息技术市场的发展,特别是二十世纪九十年代以后,数据管理不再仅仅是存储管理数据,而转变成用户所需
1.关系型数据库的特点基于关系代数理论:缺点:表结构不直观,实现复杂,速度慢优点:健壮性高、社区庞大,在一些情况下人们发现健壮性,并不是要求那么高,因而产生了十分流行的非关系型数据库,如Redis,Memcached等。 2.数据库表关系下面以Product表Category进行举例,Category表的主键为Product的外键,Category被称为主键表,Product被成为外键
大数据数据仓库是基于HIVE构建的数据仓库,分布文件系统为HDFS,资源管理为Yarn,计算引擎主要包括MapReduce/Tez/Spark等,分层架构如下:1、数据来源层:日志或者关系型数据库,并通过Flume、Sqoop、Kettle等etl工具导入到HDFS,并映射到HIVE的数据仓库表中。2、事实表是数据仓库结构中的中央表,它包含联系事实与维度表的数字度量值键。事实数据表包含描述业务(
通常数据库分为关系型数据库非关系型数据库,关系型数据库的优势到现在也是无可替代的,比如MySQL、Oracle、SQL Server、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比较小型的Access等等数据库,这些数据库支持复杂的SQL操作和事务机制,适合小量数据读写场景;但是到了大数据时代,人们更多的数据物联网加入的数据已经超出了关系数据库的承载范围。大数据时代初期,随
转载 2024-06-07 17:54:29
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说起大数据生态,不得不提大数据生态系统图,而大数据行业却不断的发生着巨变,目前的这张图应该还算比较新了。        创业者们蜂拥至这个行业,这个行业正变得越来越拥挤。Hadoop似乎已经奠定了其作为整个大数据生态系统的关键部分,Spark是另一个基于内存计算的开源分布式计算框架,它试图填补Hadoop的弱项,提供更快的数据分析良好的编程接口。   分析工具领域变得异常活
SQL数据库是一种非常有用的数据库,但随着数据规模的不断增长以及数据模型的日益复杂,关系型数据库已经出现很多不适应的场景,NoSQL凭借易扩展、大数据高性能以及灵活的数据模型成功的在数据库领域站稳了脚跟,对于NoSQL的拥护者,更提倡运用非关系型的数据存储。下面一起来看看主流NoSQL数据库系统的对比:1、NoSQL数据库的种类(1)临时性键值存储数据库:Memcached、Redis(2)永
大数据处理当中,数据库无疑是提供关键性支持的技术之一,面对不断新增的海量数据,更加需要数据库提供稳定的底层支持,才能支持数据处理其他环节的工作。今天我们来做一个简单的大数据数据库技术介绍。 谈到大数据,可能很多人首先想到的就是Hadoop,不得不承认,Hadoop在大数据处理的诸多技术框架当中,占据着非常重要的地位,堪称大数据技术领域的“老大哥”。而数据库技术,似乎不常被提起,但是同样不该被忽
又是老生常谈的话题了,前面出过有不知道有好多篇讲数据分析的文章,但是今天还是得拿出来再聊聊,有免得有些新伙伴再去找了!常见的Python数据分析PandasPandas是一个开放源码的Python,它使用强大的数据结构提供高性能的数据操作和分析工具。它的名字:Pandas是从Panel Data - 多维数据的计量经济学(an Econometrics from Multidimension
大数据高并发没有必然的关系大数据 分库分表分表,纵向分,例如织梦,把关键的分一个表,大数据的一个表横向分 把数据,分到两个表内,可以按权,按余数等等方法高并发 流量级别前推,扩充数据处理能力(分散,多)分库:多端口配置文件mysqld_
原创 2021-11-30 16:27:40
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Apache Cassandra(社区内一般简称为C*)是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发,用于储存收件箱等简单格式数据,集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式架构于一身。Facebook于2008将 Cassandra 开源,此后,由于Cassandra良好的可扩展性性能,被Digg、Twitter、Hulu、Netf
# Java 大数据数据库实现指南 作为一名刚入行的小白,学习如何使用Java进行大数据数据库的开发,可能会觉得有些困难。不过,没关系!本文将为你详细介绍整个实现流程,并提供必要的代码示例,让你能够逐步上手。 ## 整体流程 实现大数据数据库的流程可以概括为以下几个步骤: | 步骤 | 描述
原创 2024-10-11 05:15:56
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中大型数据库指的是数据库比较大,数据变化量比较大。对应中大型数据库来说,一般都不允许数据出现丢失情况,那么我们应该把数据库的恢复模式设置成完整。比如我们有一个数据库周一大小为200GB,周二大小变为230GB,周三大小变为250GB,周四大小270GB,周五大小变为290GB,如果我们制定数据库的备份策略是每天进行完整备份,那么一个星期我们的磁盘使用量就要达到了上千G,此外每次备份这样大的文件使用
大数据简介: 大数据(Big Data)指的是规模巨大、复杂多变的数据集合。这些数据集合一般具有以下特点: 1、高容量:数据集合通常包含海量数据,可以是数TB或PB的级别。 2、高速度:数据集合的更新和处理速度非常快,要求系统能够在实时或近实时的时间内处理数据。 3、多样性:数据集合中包含多种类型的数据,如文本、图像、视频、音频等,这些数据可能是结构化的、半结构化的或非结构化的。 4、高价值:数据
 首先声明:数据库大数据处理一般不在实际操作中应用,这是为了避免数据库被占用,而导致资源不能被访问,还有内存分配等方面出现。基本概念:大数据也称之为LOB(Large Objects),LOB又分为:clobblobclob用于存储大文本。Textblob用于存储二进制数据,例如图像、声音、二进制文等。对MySQL而言只有blob,而没有clob,mysql存储大文本采用的
目录1、关系数据库非关系数据库之间的区别?2、三范式是啥?3、Linux是啥?常用的Linux命令?4、外部表 内部表区别5、Hive的文件存储格式区别6、Mapreduce是什么 1、关系数据库非关系数据库之间的区别?关系型数据库通俗来讲,关系型数据库类似Excel,以二维表为数据结构,表字段类型的关系需要明确定义,以SQL语句为操作指令,又称SQL数据库;非关系型数据库非关系型数据库
存储过程如同一门程序设计语言,同样包含了数据类型、流程控制、输入输出和它自己的函数。存储过程作用:(1) 存储过程通过参数传递,安全性高,可防止注入式攻击.(2) 查询的语句在存储过程里,与程序不相关,如果以后要修改程序或者数据库,都不会出现连锁反应,增加系统可扩展性.(3) 网站执行查询的时候,只需要传递简单的参数就可以了,无论是代码优化上还是查询优化上都可以做到高效.(4) 允许模块化编程
一、什么是大数据,4V?大数据的定义。大数据,又称巨量资料,指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。 二、数据  结构+
转载 2024-07-16 12:51:05
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hadoop简介Apache Hadoop软件是一个框架,允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集。它旨在从单个服务器扩展到数千台计算机,每台计算机都提供本地计算存储。该本身不是依靠硬件来提供高可用性,而是设计用于检测处理应用层的故障,从而在计算机集群之上提供高可用性服务,每个计算机都可能容易出现故障。 hadoop的思想之源来源于Google在大数据方面的三篇论文 GFS
转载 2023-09-13 15:29:17
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2. 第一个演示程序2.1 常用DOS命令(应用)在接触集成开发环境之前,我们需要使用命令行窗口对java程序进行编译运行,所以需要知道一些常用DOS命令。1、打开命令行窗口的方式:win + r打开运行窗口,输入cmd,回车。2、常用命令及其作用操作说明盘符名称:盘符切换。E:回车,表示切换到E盘。dir查看当前路径下的内容。cd 目录进入单级目录。cd itheimacd …回退到上一级目录
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