问题导读:
1.nosql数据库能否删除列
2.nosql数据库如何删除一条记录
3.nosql数据库列族和lieder区别是什么?
4.nosql操作与传统数据库的操作区别在什么地方?



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对于大多数做技术的人员,都知道我们传统数据库是什么样子的,那么如下图所示,我们操作的对象是行。


也就是增删改查,都是以为对象。



1.传统数据库增加删除介绍

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图1


下面我们以mysql为例:


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插入数据

mysql>INSERT INTO blog_user (`user_Name`,`user_Password`,`user_emial`)VALUES ('aboutyun','aboutyun', 'aboutyun@sina.com');


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删除数据:


  1. mysql> delete from blog_user where user_name="aboutyun";

复制代码


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2.Nosql数据库增加删除介绍


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图2


以hbase为例:


创建表:

1. create 'blog_user','userInfo'

复制代码



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插入数据
这里是关键点,也是很多人不容易理解的地方

复制代码

1. hbase(main):012:0> put'blog_user','www.aboutyun.com','userInfo:user_Name','aboutyun'
2. 0 row(s) in 1.7530 seconds


hbase和mysql谁查的快 hbase是nosql数据库吗_nosql数据库_08


上面我们看到了


1所示是什么,我们在传统数据块里面根本没有,这是nosql所特有的,是一个 rowkey,是系统自带的,也是nosql中一条记录的唯一标识。但是这个唯一标识,有跟我们的传统数据库是有所差别的。如图1所示,“记录1”便是

rowkey.


2所示是我们插入的列 user_Name,这也是最难以理解的地方,列竟然可以插入。并且其’value‘为

3即'aboutyun'



我们插入了列,下面我们来查看一下效果:


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下面来解释一下上面的含义:


我们会看到


1为 rowkey,插入数据

’www.aboutyun.com‘,


2为列族下面列的名字user_Name


3我们并没有在设计的添加这个列族,所以这个是系统自带的,这个是记录的操作时间,以时间戳的形式放到hbase里面。


4是我们插入的user_Name的值


下面我们在插入password:

1. hbase(main):015:0> put'blog_user','www.aboutyun.com','userInfo:user_Password','aboutyun'

复制代码



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再次查询结果:

1. hbase(main):016:0> scan 'blog_user'
2. ROW                             COLUMN+CELL                                                                             
3. www.aboutyun.com               column=userInfo:user_Name, timestamp=1400663775901, value=aboutyun                      
4. www.aboutyun.com               column=userInfo:user_Password, timestamp=1400665203430, value=aboutyun                  
5. 1 row(s) in 0.0390 seconds
6.

复制代码


hbase和mysql谁查的快 hbase是nosql数据库吗_hbase和mysql谁查的快_11




到这里,我们看到两行记录,传统数据块认为这是两行数据,对于nosql,这是一条记录。



删除列数据


删除数据分为删除列和删除记录


1.删除列


这里面的删除,没有删除


delete 'blog_user','www.aboutyun.com','userInfo:user_Password'



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从上面我们看出列被删除了


2.删除记录:


1. deleteall 'blog_user','www.aboutyun.com'

复制代码



这是删除之前显示结果,这里已经是


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删除后结果



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总结


对于传统数据库,增加列对于一个项目来讲,改变是非常大的。但是对于nosql,插入列和删除列,跟传统数据库里面的增加记录和删除记录类似