NoSQL數(shù)據(jù)庫有很多種，實現(xiàn)方式差別很大。有接近SQL查詢方式的，也有純粹的鍵值對查詢。
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對于K-V型數(shù)據(jù)庫，比較典型的是Redis，系統(tǒng)提供了get、set之類的命令用于增刪改查。關(guān)鍵是鍵值對的鍵和值怎么設(shè)計。
一般將NoSQL數(shù)據(jù)庫分為四大類：鍵值(Key-Value)存儲數(shù)據(jù)庫、列存儲數(shù)據(jù)庫、文檔型數(shù)據(jù)庫和圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫。它們的數(shù)據(jù)模型、優(yōu)缺點、典型應(yīng)用場景。
鍵值(Key-Value)存儲數(shù)據(jù)庫Key指向Value的鍵值對，通常用hash表來實現(xiàn)查找速度快數(shù)據(jù)無結(jié)構(gòu)化(通常只被當(dāng)作字符串或者二進(jìn)制數(shù)據(jù))內(nèi)容緩存，主要用于處理大量數(shù)據(jù)的高訪問負(fù)載，也用于一些日志系統(tǒng)等。
列存儲數(shù)據(jù)庫，以列簇式存儲，將同一列數(shù)據(jù)存在一起查找速度快，可擴(kuò)展性強(qiáng)，更容易進(jìn)行分布式擴(kuò)展功能相對局限分布式的文件系統(tǒng)。
文檔型數(shù)據(jù)庫，Key-Value對應(yīng)的鍵值對，Value為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要求不嚴(yán)格，表結(jié)構(gòu)可變(不需要像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫一樣需預(yù)先定義表結(jié)構(gòu))，查詢性能不高，而且缺乏統(tǒng)一的查詢語法，Web應(yīng)用。
圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫，圖結(jié)構(gòu)，利用圖結(jié)構(gòu)相關(guān)算法(如最短路徑尋址，N度關(guān)系查找等)，很多時候需要對整個圖做計算才能得出需要的信息，而且這種結(jié)構(gòu)不太好做分布式的集群方案，社交網(wǎng)絡(luò)，推薦系統(tǒng)等。
每種nosql都有自己的語法。跟t-sql類數(shù)據(jù)庫的方式類似。但。不是用sql語句。而是他自身定義的讀取語句
package basic;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class JDBC {
public void findAll() {
try {
// 獲得數(shù)據(jù)庫驅(qū)動
//由于長時間不寫，驅(qū)動名和URL都忘記了，不知道對不對，你應(yīng)該知道的，自己改一下的哈
String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE";
String userName = "system";
String password = "system";
Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");
// 創(chuàng)建連接
Connection conn = DriverManager.getConnection(url, userName,
password);
// 新建發(fā)送sql語句的對象
Statement st = conn.createStatement();
// 執(zhí)行sql
String sql = "select * from users";
ResultSet rs = st.executeQuery(sql);
// 處理結(jié)果
while(rs.next()){
//這個地方就是給你的封裝類屬性賦值
System.out.println("UserName："+rs.getString(0));
}
// 關(guān)閉連接
rs.close();
st.close();
conn.close();
} catch (ClassNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (SQLException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
public void delete(){
try {
//步驟還是那六個步驟，前邊的兩步是一樣的
String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE";
String userName = "system";
String password = "system";
Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");
Connection conn = DriverManager.getConnection(url,userName,password);
//這里的發(fā)送sql語句的對象是PreparedStatement,成為預(yù)處理sql對象，因為按條件刪除是需要不定值的
String sql = "delete from users where id = ?";
PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);
ps.setInt(0, 1);
int row = ps.executeUpdate();
if(row!=0){
System.out.println("刪除成功！");
}
// 關(guān)閉連接
rs.close();
st.close();
conn.close();
} catch (ClassNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (SQLException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}
AWS推出了與SQL兼容的查詢語言PartiQL，只要數(shù)據(jù)庫查詢引擎提供PartiQL支持，使用者就能以PartiQL單一查詢關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)化資料，以及開放資料格式中的巢狀資料或是半結(jié)構(gòu)化資料，甚至還能用來查詢NoSQL或是文件數(shù)據(jù)庫中無固定結(jié)構(gòu)（Schema-less）的資料。除了AWS自家的數(shù)據(jù)庫服務(wù)，NoSQL數(shù)據(jù)庫Couchbase Server也承諾將會支持PartiQL。
企業(yè)資料分散在關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫、非關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫以及資料湖泊中。高度結(jié)構(gòu)化的資料，儲存在SQL數(shù)據(jù)庫或是資料倉儲；無固定結(jié)構(gòu)的資料則由鍵值儲存、圖形數(shù)據(jù)庫（Graph Database）、分類帳數(shù)據(jù)庫或是時間序列數(shù)據(jù)庫等NoSQL數(shù)據(jù)庫處理；而在資料湖泊中的資料，可能也有部分缺乏結(jié)構(gòu)，或是可能為巢狀或是多值結(jié)構(gòu)。不同的資料類型適用于不同的使用案例，而每種類型的資料，可能都有自己的查詢語言。
不同的資料儲存對應(yīng)不同的查詢語言，當(dāng)企業(yè)更換資料格式或是數(shù)據(jù)庫引擎時，可能還需要跟著改變應(yīng)用程式和查詢語法，AWS提到，這對于資料的應(yīng)用，特別是使用資料湖泊的靈活性與效率，有著很大的阻礙。為了統(tǒng)一不同類型數(shù)據(jù)庫存取方法，AWS發(fā)布了查詢語言PartiQL，這是個與SQL兼容的查詢語言，可以用來查詢以各種格式儲存在各地的資料。
用戶可以使用PartiQL來查詢關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫，像是在Redshift實作交易或是資料分析等應(yīng)用，或?qū)τ贏mazon S3資料湖泊的開放資料格式，同樣能使用PartiQL對巢狀資料與半結(jié)構(gòu)化資料例如Amazon Ion格式進(jìn)行查詢，另外，PartiQL也可用于文件數(shù)據(jù)庫等NoSQL數(shù)據(jù)庫，查詢無固定結(jié)構(gòu)的資料。
AWS表示，PartiQL的出現(xiàn)，是為了滿足自家查詢和轉(zhuǎn)換大量資料的需求，其提供嚴(yán)格的SQL兼容性，可與標(biāo)準(zhǔn)SQL混合使用，執(zhí)行連接（Join）、過濾（Filtering）與聚合（Aggregation）操作，并以最小擴(kuò)充支持巢狀和半結(jié)構(gòu)化資料，讓開發(fā)者以簡單且一致的方法，不需要更改查詢語言，就能查詢各種格式和服務(wù)的資料。
PartiQL具格式獨立性與儲存獨立性，PartiQL語法和語義不依賴任何資料格式，無論使用者是要查詢JSON、Parquet、ORC、CSV還是Ion等格式，查詢語句的寫法都相同，PartiQL的查詢在綜合邏輯類型系統(tǒng)上運(yùn)作，才對應(yīng)到不同底層的格式。而PartiQL也不相依于特定資料儲存，因此適用于不同的底層資料儲存。
雖然過去針對跨不同類型數(shù)據(jù)庫查詢的問題，已有不少解決方案，AWS指出，像是Postgres JSON同樣也兼容于SQL，但是卻無法良好地處理JSON巢狀資料；而半結(jié)構(gòu)化查詢語言，雖然能良好處理巢狀資料，但卻無法與SQL語言兼容。AWS提到，PartiQL是第一個能夠完全解決這些問題的查詢語言。
目前AWS已在自家多項服務(wù)支持PartiQL，包括Amazon S3 Select、Amazon Glacier Select、Amazon Redshift Spectrum、Amazon QLDB，接下來幾個月將會有更多的AWS服務(wù)支持PartiQL，Couchbase也公布將加入支持PartiQL的行列?，F(xiàn)在PartiQL以Apache2.0授權(quán)許可開源，公開教學(xué)、規(guī)范以及參考實作，所有社群都能使用并參與貢獻(xiàn)。
重慶分公司
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