數(shù)據(jù)庫的英文縮寫

DB（Database）數(shù)據(jù)庫，另外，還有常見的DBMS表示數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（Database Management System）。

我們提供的服務(wù)有：成都網(wǎng)站建設(shè)、成都做網(wǎng)站、微信公眾號(hào)開發(fā)、網(wǎng)站優(yōu)化、網(wǎng)站認(rèn)證、阜新ssl等。為上1000家企事業(yè)單位解決了網(wǎng)站和推廣的問題。提供周到的售前咨詢和貼心的售后服務(wù)，是有科學(xué)管理、有技術(shù)的阜新網(wǎng)站制作公司

數(shù)據(jù)庫是以某種規(guī)則儲(chǔ)存在一起、能夠與多個(gè)用戶共享、具有盡可能小的冗余度、且與應(yīng)用程序彼此獨(dú)立的數(shù)據(jù)集合，可以視為電子化的文件柜，用戶可以對(duì)文件中的數(shù)據(jù)進(jìn)行新增、查詢、更新、刪除等操作。

擴(kuò)展資料：

數(shù)據(jù)庫類型：

1、關(guān)系數(shù)據(jù)庫

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，存儲(chǔ)的格式可以直觀地反映實(shí)體間的關(guān)系。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和常見的表格比較相似，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中表與表之間是有很多復(fù)雜的關(guān)聯(lián)關(guān)系的。

常見的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫有Mysql，SqlServer等。在輕量或者小型的應(yīng)用中，使用不同的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫對(duì)系統(tǒng)的性能影響不大，但是在構(gòu)建大型應(yīng)用時(shí)，則需要根據(jù)應(yīng)用的業(yè)務(wù)需求和性能需求，選擇合適的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。

2、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（NoSQL）

指的是分布式的、非關(guān)系型的、不保證遵循ACID原則的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)。NoSQL數(shù)據(jù)庫技術(shù)與CAP理論、一致性哈希算法有密切關(guān)系。

NoSQL數(shù)據(jù)庫技術(shù)還是具有非常明顯的應(yīng)用優(yōu)勢，如數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)相對(duì)簡單，在大數(shù)據(jù)量下的讀寫性能好；能滿足隨時(shí)存儲(chǔ)自定義數(shù)據(jù)格式需求，非常適用于大數(shù)據(jù)處理工作。

參考資料來源：百度百科-數(shù)據(jù)庫

大數(shù)據(jù)熱門詞匯匯總

大數(shù)據(jù)熱門詞匯匯總

可以說，大數(shù)據(jù)是如今IT行業(yè)最熱門的趨勢之一，它催生出了處理大數(shù)據(jù)的一批全新技術(shù)。而新技術(shù)帶來了新的熱門詞匯：首字母縮略詞、專業(yè)術(shù)語和產(chǎn)品名稱等。連"大數(shù)據(jù)"這個(gè)短語本身都讓人犯暈。許多人一聽到"大數(shù)據(jù)"，覺得是指"大量數(shù)據(jù)"，而大數(shù)據(jù)的涵義絕不僅僅涉及數(shù)據(jù)量的多寡。

下面是我們認(rèn)為你要熟悉的幾個(gè)熱門詞匯，按字母順序排列。

ACID

ACID的全稱是原子性、一致性、隔離性和持久性，這其實(shí)是一組需求或?qū)傩裕喝绻@四個(gè)方面都得到遵守，就能在處理過程中確保數(shù)據(jù)庫事務(wù)的數(shù)據(jù)完整性。雖然ACID問世已有一段時(shí)日，但是事務(wù)數(shù)據(jù)量的急劇增長把更多的注意力投向在處理大數(shù)據(jù)時(shí)需要滿足ACID的規(guī)定。

大數(shù)據(jù)三要素

如今的IT系統(tǒng)在生成數(shù)量、速度和種類都很"龐大"的數(shù)據(jù)。

數(shù)量：IDC公司估計(jì)，今年全球信息總量將達(dá)到2.7澤字節(jié)（這相當(dāng)于27億太字節(jié)），而且每兩年就翻一番。

速度：讓IT管理人員們頭痛的不僅僅是數(shù)據(jù)數(shù)量，還有數(shù)據(jù)從金融系統(tǒng)、零售系統(tǒng)、網(wǎng)站、傳感器、無線射頻識(shí)別（RFID）芯片以及Facebook和推特等社交網(wǎng)絡(luò)源源而來的速度越來越快。

種類：如果回到5年前或可能10年前，IT人員處理的主要是字母數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)，它們很容易存儲(chǔ)在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中整齊排列的行和列中。現(xiàn)在不再是這樣了。如今，推特和Facebook上的帖子、各種文檔及網(wǎng)頁內(nèi)容等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都是大數(shù)據(jù)組合的一部分。

列式（或列型）數(shù)據(jù)庫

一些新一代數(shù)據(jù)庫（如開源Cassandra和惠普的Vertica數(shù)據(jù)庫）被設(shè)計(jì)成了按列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，而不是像傳統(tǒng)的SQL數(shù)據(jù)庫那樣按行存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。這種設(shè)計(jì)提供了更快的磁盤訪問速度，提高了處理大數(shù)據(jù)時(shí)的性能。對(duì)數(shù)據(jù)密集型業(yè)務(wù)分析應(yīng)用系統(tǒng)而言，列式數(shù)據(jù)庫尤其受到歡迎。

數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)倉庫這個(gè)概念存在至今已有大概25年了，具體指將數(shù)據(jù)從多個(gè)操作IT系統(tǒng)復(fù)制到面向業(yè)務(wù)分析應(yīng)用系統(tǒng)的輔助離線數(shù)據(jù)庫

但是隨著數(shù)據(jù)量急劇增長，數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)正在迅速改變。它們需要存儲(chǔ)更多的數(shù)據(jù)以及更多種類的數(shù)據(jù)，因而數(shù)據(jù)倉庫管理成為一大難題。10年或20年前，數(shù)據(jù)可能每周或每月復(fù)制到數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中；而如今，數(shù)據(jù)倉庫的更新要頻繁得多，有的甚至實(shí)時(shí)更新。

ETL

將數(shù)據(jù)從一個(gè)數(shù)據(jù)庫（比如支持銀行應(yīng)用事務(wù)處理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫）轉(zhuǎn)移到另一個(gè)數(shù)據(jù)庫（比如用于業(yè)務(wù)分析的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)）時(shí)，就要用到提取、轉(zhuǎn)換和加載（ETL）軟件。數(shù)據(jù)從一個(gè)數(shù)據(jù)庫傳送到另一個(gè)數(shù)據(jù)庫時(shí)，常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新格式化和清理操作。

由于數(shù)據(jù)量急劇增長，數(shù)據(jù)處理速度大大加快，對(duì)ETL工具的性能要求也大大提高了。

Flume

Flume是屬于Apache Hadoop大家族（其他技術(shù)包括HBase、Hive、Oozie、Pig和Whirr）的一項(xiàng)技術(shù)，這種框架用于為Hadoop填充數(shù)據(jù)。該技術(shù)使用散布于應(yīng)用服務(wù)器、Web服務(wù)器、移動(dòng)設(shè)備及其他系統(tǒng)上的軟件代理，收集數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)傳送到Hadoop系統(tǒng)。

比如說，公司可以使用在Web服務(wù)器上運(yùn)行的Apache Flume，收集來自推特帖子的數(shù)據(jù)，以便分析。

地理空間分析

推動(dòng)大數(shù)據(jù)潮流的一個(gè)趨勢是，由如今的IT系統(tǒng)生成和收集的地理空間數(shù)據(jù)越來越多。常言道，一幅圖片的信息量抵得上1000個(gè)單詞；所以難怪越來越多的地圖、圖表、照片及其他基于地理位置的內(nèi)容是導(dǎo)致如今大數(shù)據(jù)呈爆炸式增長的主要?jiǎng)右颉?/p>

地理空間分析是一種特殊形式的數(shù)據(jù)可視化（參閱下面的"可視化"條目），在地理地圖上覆蓋數(shù)據(jù)，以幫助用戶更清楚地理解大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。

Hadoop

Hadoop是一種開源平臺(tái)，用于開發(fā)分布式、數(shù)據(jù)密集型的應(yīng)用程序。它由Apache軟件基金會(huì)控制。

Hadoop的發(fā)明者是雅虎公司的開發(fā)者道格o卡廷（Doug Cutting），他在谷歌實(shí)驗(yàn)室的MapReduce概念這個(gè)基礎(chǔ)上開發(fā)出了Hadoop，以他兒子的玩具象命名。

另外，HBase是一種非關(guān)系數(shù)據(jù)庫，它是作為Hadoop項(xiàng)目的一部分開發(fā)而成的。Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）是Hadoop的一個(gè)關(guān)鍵組成部分。Hive則是建立在Hadoop基礎(chǔ)上的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)。

內(nèi)存中數(shù)據(jù)庫

計(jì)算機(jī)在處理事務(wù)或執(zhí)行查詢時(shí)，一般從磁盤驅(qū)動(dòng)器獲取數(shù)據(jù)。但是當(dāng)IT系統(tǒng)處理大數(shù)據(jù)時(shí)，這個(gè)過程可能實(shí)在太慢。

內(nèi)存中數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)利用計(jì)算機(jī)的主內(nèi)存來存儲(chǔ)經(jīng)常使用的數(shù)據(jù)，因而大大縮短了處理時(shí)間。內(nèi)存中數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品包括SAP HANA和甲骨文Times Ten內(nèi)存中數(shù)據(jù)庫。

Java

Java是一種編程語言，由現(xiàn)隸屬甲骨文公司的Sun開發(fā)，于1995年發(fā)布。Hadoop和其他許多大數(shù)據(jù)技術(shù)都是使用Java開發(fā)而成的，它仍是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域一種主要的開發(fā)技術(shù)。

Kafka

Kafka是一種高吞吐量的分布式消息傳送系統(tǒng)，最初是在LinkedIn開發(fā)而成，用于管理該服務(wù)網(wǎng)站的活動(dòng)流（關(guān)于網(wǎng)站使用情況的數(shù)據(jù)）和操作數(shù)據(jù)處理流水線（關(guān)于服務(wù)器組件的性能）。

Kafka在處理大量流式數(shù)據(jù)時(shí)很有效，而流式數(shù)據(jù)是許多大數(shù)據(jù)計(jì)算環(huán)境的一個(gè)關(guān)鍵問題。由推特開發(fā)的Storm是另一種大行其道的流處理技術(shù)。

Apache軟件基金會(huì)已將Kafka列為一個(gè)開源項(xiàng)目。所以，別以為這是有缺陷的軟件。

延遲時(shí)間

延遲時(shí)間是指數(shù)據(jù)從一個(gè)點(diǎn)傳送到另一個(gè)點(diǎn)過程中的延遲，或者是某個(gè)系統(tǒng)（如應(yīng)用程序）響應(yīng)另一個(gè)系統(tǒng)的延遲數(shù)量。

雖然延遲時(shí)間不是什么新術(shù)語，但是隨著數(shù)據(jù)量不斷增長，IT系統(tǒng)竭力跟上步伐，如今你更常聽到這個(gè)術(shù)語。簡單地說，"低延遲"是好事，"高延遲"是壞事。

映射/化簡

映射/化簡（Map/Reduce）這種方法是指把一個(gè)復(fù)雜的問題分解成多個(gè)較小的部分，然后將它們分發(fā)到多臺(tái)計(jì)算機(jī)上，最后把它們重新組裝成一個(gè)答案。

谷歌的搜索系統(tǒng)用到了映射/化簡概念，這家公司有一個(gè)品牌名為MapReduce的框架。

谷歌在2004年發(fā)布的一份白皮書描述了它使用映射/化簡的情況。Hadoop之父道格o卡廷充分認(rèn)識(shí)到了其潛力，開發(fā)出了同樣借用映射/化簡概念的第一個(gè)版本的Hadoop。

NoSQL數(shù)據(jù)庫

大多數(shù)主流的數(shù)據(jù)庫（如甲骨文數(shù)據(jù)庫和微軟SQL Server）基于關(guān)系型體系結(jié)構(gòu)，使用結(jié)構(gòu)化查詢語言（SQL）用于開發(fā)和數(shù)據(jù)管理。

但是名為"NoSQL"（有些人現(xiàn)在稱NoSQL表示"不是只有SQL"）的新一代數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)基于支持者們認(rèn)為更適合處理大數(shù)據(jù)的體系結(jié)構(gòu)。

一些NoSQL數(shù)據(jù)庫是為提高可擴(kuò)展性和靈活性設(shè)計(jì)的，另一些NoSQL數(shù)據(jù)庫在處理文檔及其他非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)方面比較有效。典型的NoSQL數(shù)據(jù)庫包括Hadoop/HBase、Cassandra、MongoDB和CouchDB，而甲骨文等一些知名開發(fā)商已推出了各自的NoSQL產(chǎn)品。

Oozie

Apache Oozie是一種開源工作流引擎，用于幫助管理面向Hadoop的處理工作。使用Oozie，一系列工作可以用多種語言（如Pig和MapReduce）來加以定義，然后彼此關(guān)聯(lián)起來。比如說，一旦從操作應(yīng)用程序收集數(shù)據(jù)的作業(yè)已完成，程序員就可以啟動(dòng)數(shù)據(jù)分析查詢?nèi)蝿?wù)。

Pig

Pig是Apache軟件基金會(huì)的另一個(gè)項(xiàng)目，這個(gè)平臺(tái)用于分析龐大的數(shù)據(jù)集。就其本質(zhì)而言，Pig是一種編程語言，可用于開發(fā)在Hadoop上運(yùn)行的并行計(jì)算查詢。

定量數(shù)據(jù)分析

定量數(shù)據(jù)分析是指使用復(fù)雜的數(shù)學(xué)或統(tǒng)計(jì)模型，解釋金融和商業(yè)行為，或者甚至預(yù)測未來的行為。

由于如今收集的數(shù)據(jù)量急劇增加，定量數(shù)據(jù)分析已變得更加復(fù)雜。但是如果公司知道如何利用海量數(shù)據(jù)，獲得更好的可視性，深入了解公司業(yè)務(wù)，并且洞察市場發(fā)展趨勢，那么更多的數(shù)據(jù)也有望在數(shù)據(jù)分析方面帶來更多的機(jī)會(huì)。

一個(gè)問題是，擁有這種分析技能的人才嚴(yán)重匱乏。知名咨詢公司麥肯錫表示，光美國就需要150萬名擁有大數(shù)據(jù)分析技能的分析員和管理員。

關(guān)系數(shù)據(jù)庫

關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（RDBM）是如今使用最廣泛的一種數(shù)據(jù)庫，包括IBM的DB2、微軟的SQL Server和甲骨文數(shù)據(jù)庫。從銀行應(yīng)用系統(tǒng)、零售店的銷售點(diǎn)系統(tǒng)到庫存管理應(yīng)用軟件，大多數(shù)的企業(yè)事務(wù)處理系統(tǒng)都在RDBM上運(yùn)行。

但有些人認(rèn)為，關(guān)系數(shù)據(jù)庫可能跟不上如今數(shù)據(jù)量和種類都呈爆炸式增長的形勢。比如說，RDBM當(dāng)初在設(shè)計(jì)時(shí)著眼于處理字母數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)，處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)不是同樣有效。

分片

隨著數(shù)據(jù)庫變得越來越龐大，處理起來也變得越來越困難。分片（sharding）是一種數(shù)據(jù)庫分區(qū)技術(shù)，把數(shù)據(jù)庫分成了更小、更容易管理的部分。具體來說，數(shù)據(jù)庫被橫向分區(qū)，以便單獨(dú)管理數(shù)據(jù)庫表中的不同行。

分片方法讓龐大數(shù)據(jù)庫的片段可以分布在多臺(tái)服務(wù)器上，從而提高數(shù)據(jù)庫的整體運(yùn)行速度和性能。

另外，Sqoop是一種開源工具，用于將來自非Hadoop來源（如關(guān)系數(shù)據(jù)庫）的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到Hadoop環(huán)境。

文本分析

導(dǎo)致大數(shù)據(jù)問題的因素之一是，從推特和Facebook等社交媒體網(wǎng)站、外部新聞源，甚至公司內(nèi)部收集而來以便分析的文本數(shù)量越來越多。由于文本是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（不像通常存儲(chǔ)在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)），主流的業(yè)務(wù)分析工具面對(duì)文本時(shí)常常束手無策。

文本分析采用了一系列方法（關(guān)鍵字搜索、統(tǒng)計(jì)分析法和語言研究法等），從基于文本的數(shù)據(jù)中獲得洞察力。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

就在不久前，大部分?jǐn)?shù)據(jù)還是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這種字母數(shù)字信息（如來自銷售交易的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)）很容易存儲(chǔ)在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中，并由商業(yè)智能工具來分析。

但是如今共計(jì)2.7澤字節(jié)的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)中很大一部分是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，比如基于文本的文檔、推特消息、發(fā)布在Flickr上的照片、發(fā)布在YouTube上的視頻，等等。（頗有意思的是，每分鐘有長達(dá)35個(gè)小時(shí)的視頻內(nèi)容上傳到Y(jié)ouTube。）處理、存儲(chǔ)和分析所有這些凌亂的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)常常是如今的IT系統(tǒng)面臨的難題。

可視化

隨著數(shù)據(jù)量的增長，人們使用靜態(tài)的圖表和圖形來理解數(shù)據(jù)越來越困難了。這就導(dǎo)致開發(fā)新一代的數(shù)據(jù)可視化和分析工具，能夠以新的方式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，從而幫助人們理解海量信息。

這些工具包括：標(biāo)以色碼的熱圖，三維圖形，顯示一段時(shí)間內(nèi)變化的動(dòng)畫可視化，以及在地理地圖上覆蓋數(shù)據(jù)的地理空間呈現(xiàn)。今天的先進(jìn)數(shù)據(jù)可視化工具還具有更強(qiáng)的互動(dòng)性，比如允許用戶放大某個(gè)數(shù)據(jù)子集，進(jìn)行更仔細(xì)的檢查。

Whirr

Apache Whirr是一組Java類庫，用于運(yùn)行大數(shù)據(jù)云服務(wù)。更確切地說，它可以加快在亞馬遜彈性計(jì)算云（EC2）和Rackspace等虛擬基礎(chǔ)設(shè)施上開發(fā)Hadoop集群的過程。

XML

可擴(kuò)展標(biāo)記語言（XML）用來傳輸和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)（別與HTML混為一談，后者用來顯示數(shù)據(jù)）。借助XML，程序員們就可以創(chuàng)建通用的數(shù)據(jù)格式，并通過互聯(lián)網(wǎng)共享信息和格式。

由于XML文檔可能非常龐大、復(fù)雜，它們往往被認(rèn)為導(dǎo)致IT部門面臨大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。

堯字節(jié)

堯字節(jié)（yottabyte）是一種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)度量指標(biāo)，相當(dāng)于1000澤字節(jié)。據(jù)知名調(diào)研機(jī)構(gòu)IDC公司估計(jì)，今年全球存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)總量預(yù)計(jì)將達(dá)到2.7澤字節(jié)，比2011年增長48%。所以，我們離達(dá)到堯字節(jié)這個(gè)大關(guān)還有很長一段路，不過從目前大數(shù)據(jù)的增長速度來看，那一天的到來可能比我們想象的要快。

順便說一下，1澤字節(jié)相當(dāng)于1021字節(jié)的數(shù)據(jù)。它相當(dāng)于1000艾字節(jié)（EB）、100萬拍字節(jié)（PB）和10億太字節(jié)（TB）。

ZooKeeper

ZooKeeper是由Apache軟件基金會(huì)創(chuàng)建的一項(xiàng)服務(wù)，旨在幫助Hadoop用戶管理和協(xié)調(diào)跨分布式網(wǎng)絡(luò)的Hadoop節(jié)點(diǎn)。

ZooKeeper與HBase緊密集成，而HBase是與Hadoop有關(guān)的數(shù)據(jù)庫。ZooKeeper是一項(xiàng)集中式服務(wù)，用于維護(hù)配置信息、命名服務(wù)、分布式同步及其他群組服務(wù)。IT管理人員用它來實(shí)現(xiàn)可靠的消息傳遞機(jī)制、同步流程執(zhí)行及實(shí)施冗余服務(wù)。

如何向測試人員介紹RDBMS是什么？

RDBMS是Relational Database Management System幾個(gè)單詞的縮寫，翻譯成中文就是“關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)”，簡稱關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，所以RDBMS是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)稱。RDBMS是當(dāng)前最主流的數(shù)據(jù)庫類型，世界上占有率排名前三的oracle，mysql,sql_server全部都屬于RDBMS。

數(shù)據(jù)庫分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，而關(guān)系型數(shù)據(jù)庫往往是用RDBMS來表示，所以數(shù)據(jù)庫與RDBMS就是一種父子關(guān)系。補(bǔ)充，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫也有一個(gè)統(tǒng)稱，叫Nosql

當(dāng)初在傳智播客學(xué)軟件測試時(shí)候就學(xué)過。

高性能 NoSQL

關(guān)系數(shù)據(jù)庫經(jīng)過幾十年的發(fā)展，已經(jīng)非常成熟，但同時(shí)也存在不足：

表結(jié)構(gòu)是強(qiáng)約束的，業(yè)務(wù)變更時(shí)擴(kuò)充很麻煩。

如果對(duì)大數(shù)據(jù)量的表進(jìn)行統(tǒng)計(jì)運(yùn)算，I/O會(huì)很高，因?yàn)榧词怪会槍?duì)某列進(jìn)行運(yùn)算，也需要將整行數(shù)據(jù)讀入內(nèi)存。

全文搜索只能使用 Like 進(jìn)行整表掃描，性能非常低。

針對(duì)這些不足，產(chǎn)生了不同的 NoSQL 解決方案，在某些場景下比關(guān)系數(shù)據(jù)庫更有優(yōu)勢，但同時(shí)也犧牲了某些特性，所以不能片面的迷信某種方案，應(yīng)將其作為 SQL 的有利補(bǔ)充。

NoSQL != No SQL，而是：

NoSQL = Not Only SQL

典型的 NoSQL 方案分為4類：

Redis 是典型，其 value 是具體的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包括 string, hash, list, set, sorted set, bitmap, hyperloglog，常被稱為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)服務(wù)器。

以 list 為例：

LPOP key 是移除并返回隊(duì)列左邊的第一個(gè)元素。

如果用關(guān)系數(shù)據(jù)庫就比較麻煩了，需要操作：

Redis 的缺點(diǎn)主要體現(xiàn)在不支持完成的ACID事務(wù)，只能保證隔離性和一致性，無法保證原子性和持久性。

最大的特點(diǎn)是 no-schema，無需在使用前定義字段，讀取一個(gè)不存在的字段也不會(huì)導(dǎo)致語法錯(cuò)誤。

特點(diǎn)：

以電商為例，不同商品的屬性差異很大，如冰箱和電腦，這種差異性在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中會(huì)有很大的麻煩，而使用文檔數(shù)據(jù)庫則非常方便。

文檔數(shù)據(jù)庫的主要缺點(diǎn)：

關(guān)系數(shù)據(jù)庫是按行來存儲(chǔ)的，列式數(shù)據(jù)庫是按照列來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

按行存儲(chǔ)的優(yōu)勢：

在某些場景下，這些優(yōu)勢就成為劣勢了，例如，計(jì)算超重人員的數(shù)據(jù)，只需要讀取體重這一列進(jìn)行統(tǒng)計(jì)即可，但行式存儲(chǔ)會(huì)將整行數(shù)據(jù)讀取到內(nèi)存中，很浪費(fèi)。

而列式存儲(chǔ)中，只需要讀取體重這列的數(shù)據(jù)即可，I/O 將大大減少。

除了節(jié)省I/O，列式存儲(chǔ)還有更高的壓縮比，可以節(jié)省存儲(chǔ)空間。普通行式數(shù)據(jù)庫的壓縮比在 3:1 到 5:1 左右，列式數(shù)據(jù)庫在 8:1 到 30:1，因?yàn)閱蝹€(gè)列的數(shù)據(jù)相似度更高。

列式存儲(chǔ)的隨機(jī)寫效率遠(yuǎn)低于行式存儲(chǔ)，因?yàn)樾惺酱鎯?chǔ)時(shí)同一行多個(gè)列都存儲(chǔ)在連續(xù)空間中，而列式存儲(chǔ)將不同列存儲(chǔ)在不連續(xù)的空間。

一般將列式存儲(chǔ)應(yīng)用在離線大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)場景，因?yàn)檫@時(shí)主要針對(duì)部分列進(jìn)行操作，而且數(shù)據(jù)寫入后無須更新。

關(guān)系數(shù)據(jù)庫通過索引進(jìn)行快速查詢，但在全文搜索的情景下，索引就不夠了，因?yàn)椋?/p>

假設(shè)有一個(gè)交友網(wǎng)站，信息表如下：

需要匹配性別、地點(diǎn)、語言列。

需要匹配性別、地點(diǎn)、愛好列。

實(shí)際搜索中，各種排列組合非常多，關(guān)系數(shù)據(jù)庫很難支持。

全文搜索引擎是使用 倒排索引 技術(shù)，建立單詞到文檔的索引，例如上面的表信息建立倒排索引：

所以特別適合根據(jù)關(guān)鍵詞來查詢文檔內(nèi)容。

上面介紹了幾種典型的NoSQL方案，及各自的適用場景和特點(diǎn)，您可以根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行選擇。

什么是SQL？是哪幾個(gè)單詞的縮寫？

SQL是數(shù)據(jù)庫軟件，是英文Structured Query Language,結(jié)構(gòu)化查詢語言的縮寫

有MY SQL，微軟的SQL等