


Les bases de données open source sous Linux incluent : 1. MySQL, qui est un système de gestion de bases de données relationnelles open source ; 2. PostgreSQL, qui est un système de gestion de bases de données « objet-relationnel » 3. MongoDB, qui est un système de gestion de bases de données open source ; Base de données NoSQL pour les documents ; 4. Hadoop est une base de données distribuée open source basée sur un modèle de stockage en colonnes ; 5. Couchbase est une base de données de documents basée sur le modèle JSON 6. Neo4j est une base de données graphique NoSQL open source ;
L'environnement d'exploitation de ce tutoriel : système linux7.3, ordinateur Dell G3.
Base de données Open source sous Linux
1 MySQL
MySQL est un système de gestion de bases de données relationnelles open source, un produit d'Oracle. Il prend en charge plusieurs moteurs de stockage, clusters, indexation de texte intégral, prend en charge le multithreading, utilise pleinement les ressources du processeur, prend en charge plusieurs utilisateurs et de nombreuses autres fonctions très professionnelles.
MySQL est devenu la base de données open source la plus populaire en raison de ses hautes performances, de son faible coût et de sa bonne fiabilité, et est largement utilisé dans les applications Web et autres projets de petite et moyenne taille. De WordPress à Movable Type, MySQL est utilisé comme base de données par défaut. De plus, depuis qu'Oracle a acquis MySQL, il existe un risque potentiel de fermeture de MySQL. Par conséquent, la communauté a adopté une approche de branche pour éviter ce risque et développe et exploite une base de données MariaDB entièrement compatible avec MySQL.
2. PostgreSQL
PostgreSQL peut être appelé "postgres". Il s'agit d'un système de gestion de base de données relationnelle objet. PostgreSQL utilise une structure C/S (client/serveur) plus classique, qui est un client. au mode d'un démon côté serveur. PostgreSQL possède un pilote très parfait et prend en charge la norme ANSI-SQL et les fonctions étendues, surpassant MySQL à bien des égards.
PostgreSQL est un logiciel de base de données gratuit complet depuis longtemps, PostgreSQL est le seul logiciel de gestion de base de données gratuit qui prend en charge les transactions, les sous-requêtes, le système de contrôle parallèle multiversion (MVCC), la vérification de l'intégrité des données et d'autres fonctionnalités. . De nombreux fournisseurs de services cloud, tels que Heroku, utilisent PostgreSQL comme stockage SGBDR.
En termes de lacunes, PostgreSQL manque encore de certaines fonctionnalités requises par les systèmes de gestion de bases de données haut de gamme, telles que des clusters de bases de données, de meilleurs outils de gestion, des fonctions d'optimisation du système plus automatisées et d'autres mécanismes pour améliorer les performances des bases de données.
3. MongoDB
MongoDB est une base de données NoSQL open source, orientée document et la plus populaire du moment. C'est également un produit entre les bases de données relationnelles et les bases de données non relationnelles. La plus grande caractéristique de Mongo est que le langage de requête qu'il prend en charge est très puissant. Sa syntaxe est quelque peu similaire à un langage de requête orienté objet. Il peut presque implémenter la plupart des fonctions similaires aux requêtes à table unique dans les bases de données relationnelles, et il prend également en charge l'indexation. de données. Il présente également les caractéristiques de hautes performances, de déploiement facile, d'utilisation facile et de stockage de données très pratique.
4. Hadoop (HBase)
Hadoop (HBase) est une base de données distribuée open source basée sur le modèle de stockage en colonnes. Elle fait partie du projet Apache Hadoop et le langage de développement est Java.
HBase est différent des bases de données relationnelles générales. Il s'agit d'une base de données adaptée au stockage de données non structurées. Une autre différence est que HBase est basé sur des colonnes plutôt que sur des lignes. Il s'agit d'une base de données distribuée à haute fiabilité, hautes performances, évolutive et basée sur le modèle relationnel.
HBase est une implémentation open source de Google Bigtable. Semblable à Google Bigtable, il utilise GFS comme système de stockage de fichiers pour stocker des données structurées à grande échelle. HBase utilise Hadoop HDFS comme système de stockage de fichiers ; Google exécute MapReduce pour traiter des données massives dans Bigtable, et HBase utilise également Hadoop MapReduce pour traiter des données massives dans HBase. Google Bigtable utilise Chubby comme service collaboratif, et HBase utilise Zookeeper comme contrepartie.
5. Couchbase
Couchbase est une base de données de documents basée sur le modèle JSON, qui peut réaliser une mise à l'échelle horizontale et fournir un accès à faible latence à la lecture et à l'écriture des données. Couchbase est plus complet que CouchDB et le produit Couchbase inclut une copie de CouchDB. Les produits Couchbase ajoutent la mise en cache, le clustering et d'autres fonctions à CouchDB. De plus, Couchbase inclut également des fonctionnalités d'intégration intéressantes, faisant de Couchbase un bon choix pour un système de stockage de données.
6. Neo4j
Neo4j est une base de données graphique NoSQL open source hautes performances. Elle utilise des concepts liés aux graphiques pour décrire le modèle de données et enregistre les données sous forme de nœuds dans le graphique et les relations entre les nœuds. Prend en charge les transactions ACID (atomicité, indépendance, durabilité et cohérence).
En réalité, de nombreuses données sont exprimées à l'aide de graphiques, comme les relations entre les personnes sur les réseaux sociaux, les données cartographiques, ou les informations génétiques, etc. Les concepts les plus fondamentaux de Neo4j sont les nœuds et les relations. Les nœuds représentent des entités, et entre deux nœuds, il peut y avoir différentes relations.
7、Redis
Redis est une base de données de stockage clé-valeur open source, compatible réseau, basée sur la mémoire. Les développeurs peuvent vider des valeurs de hachage entières, des listes, des ensembles et d'autres magasins de résultats complexes sans stocker de numéros ni de chaînes. De plus, Redis fournit également des fonctions de réplication/synchronisation et de persistance.
Redis est une base de données clé-valeur hautes performances. L'émergence de Redis a largement compensé les défauts du stockage clé/valeur tel que Memcached, et peut jouer un très bon rôle complémentaire aux bases de données relationnelles dans certaines situations.
8. Firebird
Firebird est une base de données relationnelle multiplateforme développée en C et C++, fournissant de nombreuses fonctions standard ANSI SQL pouvant s'exécuter sous Linux, Windows, MacOS et diverses plates-formes Unix. Actuellement, il peut fonctionner sous Windows, Linux et divers systèmes d'exploitation Unix, et peut fournir des performances élevées et une prise en charge linguistique puissante pour les procédures stockées et les déclencheurs.
Firebird peut non seulement fonctionner comme serveur de base de données dans un environnement multi-utilisateurs, mais également fournir une implémentation de base de données intégrée.
9. Memcached
Memcached est un système de cache distribué qui peut être utilisé pour stocker des données dans différents formats, notamment des images, des vidéos, des fichiers et des résultats de récupération de bases de données. En termes simples, les données sont appelées dans la mémoire puis lues depuis la mémoire, améliorant ainsi considérablement la vitesse de lecture.
Memcached prend en charge de nombreuses plateformes : Linux, FreeBSD, Solaris, Mac OS, et peut également être installé sur Windows.
Pour installer memcached sur un système Linux, vous devez d'abord installer la bibliothèque libevent.
Étant donné que Memcached n'est généralement utilisé que comme système de cache, les applications utilisant Memcached ont besoin de code supplémentaire pour mettre à jour les données dans Memcached lors de la réécriture sur des systèmes plus lents (tels que des bases de données principales).
10. MariaDB
Le système de gestion de base de données MariaDB est une branche de MySQL et est entièrement compatible avec MySQL, y compris l'API et la ligne de commande, ce qui en fait un remplacement facile pour MySQL. En termes de moteur de stockage, XtraDB est utilisé à la place d'InnoDB de MySQL. Des fonctionnalités supplémentaires ont été ajoutées pour prendre en charge les opérations locales non bloquantes et les rapports de progression. Cela signifie que tous les connecteurs, bibliothèques et applications qui utilisent MySQL fonctionneront également avec MariaDB.
MariaDB est dirigée par Michael Widenius, le fondateur de MySQL Comme mentionné ci-dessus, en raison des inquiétudes concernant le risque de fermeture de MySQL par Oracle, de nombreuses entreprises ont déplacé leurs projets vers MariaDB, comme Wikipedia, Google, etc.
11. MonetDB
MonetDB est un système de gestion de base de données open source orienté colonnes, spécialisé dans la fourniture d'applications hautes performances pour l'exploration de données, OLAP, SIG, requêtes XML, récupération de texte et multimédia.
Le système de gestion de base de données MonetDB comprend les serveurs MonetDB/SQL, MonetDB/GIS et MonetDB. Il propose également une indexation automatique et autoréglable, une optimisation des requêtes d'exécution et une architecture logicielle modulaire.
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La structure de base de Linux comprend le noyau, le système de fichiers et le shell. 1) Ressources matérielles de gestion du noyau et utiliser uname-R pour afficher la version. 2) Le système de fichiers EXT4 prend en charge les fichiers volumineux et les journaux et est créé à l'aide de MKFS.EXT4. 3) Shell fournit une interaction de ligne de commande telle que Bash et répertorie les fichiers à l'aide de LS-L.

Les étapes clés de la gestion et de la maintenance du système Linux incluent: 1) maîtriser les connaissances de base, telles que la structure du système de fichiers et la gestion des utilisateurs; 2) Effectuer la surveillance du système et la gestion des ressources, utilisez le haut, le HTOP et d'autres outils; 3) Utilisez des journaux système pour dépanner, utiliser JournalCTL et d'autres outils; 4) Rédiger des scripts automatisés et la planification des tâches, utilisez des outils CRON; 5) Implémentez la gestion et la protection de la sécurité, configurez les pare-feu via iptables; 6) Effectuer l'optimisation des performances et les meilleures pratiques, ajuster les paramètres du noyau et développer de bonnes habitudes.

Le mode de maintenance Linux est entré en ajoutant init = / bin / bash ou paramètres uniques au démarrage. 1. Entrez le mode de maintenance: modifiez le menu Grub et ajoutez des paramètres de démarrage. 2. Remontez le système de fichiers en mode de lecture et d'écriture: Mount-Oremount, RW /. 3. Réparer le système de fichiers: utilisez la commande fsck, telle que FSCK / DEV / SDA1. 4. Sauvegardez les données et opérez avec prudence pour éviter la perte de données.

Cet article examine comment améliorer l'efficacité du traitement des données Hadoop sur les systèmes Debian. Les stratégies d'optimisation couvrent les mises à niveau matérielle, les ajustements des paramètres du système d'exploitation, les modifications de configuration de Hadoop et l'utilisation d'algorithmes et d'outils efficaces. 1. Le renforcement des ressources matérielles garantit que tous les nœuds ont des configurations matérielles cohérentes, en particulier en faisant attention aux performances du CPU, de la mémoire et de l'équipement réseau. Le choix des composants matériels de haute performance est essentiel pour améliorer la vitesse de traitement globale. 2. Réglage des paramètres JVM: Ajustez dans le fichier hadoop-env.sh

Ce guide vous guidera pour apprendre à utiliser Syslog dans Debian Systems. Syslog est un service clé dans les systèmes Linux pour les messages du système de journalisation et du journal d'application. Il aide les administrateurs à surveiller et à analyser l'activité du système pour identifier et résoudre rapidement les problèmes. 1. Connaissance de base de Syslog Les fonctions principales de Syslog comprennent: la collecte et la gestion des messages journaux de manière centralisée; Prise en charge de plusieurs formats de sortie de journal et des emplacements cibles (tels que les fichiers ou les réseaux); Fournir des fonctions de visualisation et de filtrage des journaux en temps réel. 2. Installer et configurer syslog (en utilisant RSYSLOG) Le système Debian utilise RSYSLOG par défaut. Vous pouvez l'installer avec la commande suivante: SudoaptupDatesud

Lors du choix d'une version Hadoop adaptée au système Debian, les facteurs clés suivants doivent être pris en compte: 1. Stabilité et support à long terme: pour les utilisateurs qui poursuivent la stabilité et la sécurité, il est recommandé de choisir une version stable Debian, comme Debian11 (Bullseye). Cette version a été entièrement testée et a un cycle de support allant jusqu'à cinq ans, ce qui peut assurer le fonctionnement stable du système. 2. Package Mise à jour: Si vous avez besoin d'utiliser les dernières fonctionnalités et fonctionnalités Hadoop, vous pouvez considérer la version instable de Debian (SID). Cependant, il convient de noter que les versions instables peuvent avoir des problèmes de compatibilité et des risques de stabilité. 3. Soutien et ressources communautaires: Debian a un énorme soutien communautaire, qui peut fournir une documentation riche et

Cet article décrit comment utiliser TiGervnc pour partager des fichiers sur Debian Systems. Vous devez d'abord installer le serveur Tigervnc, puis le configurer. 1. Installez le serveur Tigervnc et ouvrez le terminal. Mettez à jour la liste des packages logiciels: SudoaptupDate pour installer le serveur TiGervnc: SudoaptInstallTiGervnc-standalone-servertigervnc-Common 2. Configurez le serveur TiGervnc pour définir le serveur VNC: VNCPasswd Démarrer le serveur VNC: VNCServer: 1-localHostNo

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