大家有没有听说过ldquo;NoSQLrdquo;呢?近年,这个词极受关注。看到ldquo;NoSQLrdquo;这个词,大家可能会误以为是ldquo;No!
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关系型数据库和NoSQL数据库 什么是NoSQL大家有没有听说过“NoSQL”呢?近年,这个词极受关注。看到“NoSQL”这个词,大家可能会误以为是“No!SQL”的缩写,并深感愤怒:“SQL怎么会没有必要了呢?”但实际上,它是“Not Only SQL”的缩写。它的意义是:适用关系型数据库的时候就使用关系型数据库,不适用的时候也没有必要非使用关系型数据库不可,可以考虑使用更加合适的数据存储。
为弥补关系型数据库的不足,各种各样的NoSQL数据库应运而生。
为了更好地了解本书所介绍的NoSQL数据库,对关系型数据库的理解是必不可少的。那么,就让我们先来看一看关系型数据库的历史、分类和特征吧。
关系型数据库简史1969年,埃德加•弗兰克•科德(Edgar Frank Codd)发表了划时代的论文,首次提出了关系数据模型的概念。但可惜的是,刊登论文的《IBM Research Report》只是IBM公司的内部刊物,因此论文反响平平。1970年,他再次在刊物《Communication of the ACM》上发表了题为“A Relational Model of Data for Large Shared Data banks”(大型共享数据库的关系模型)的论文,终于引起了大家的关注。
科德所提出的关系数据模型的概念成为了现今关系型数据库的基础。当时的关系型数据库由于硬件性能低劣、处理速度过慢而迟迟没有得到实际应用。但之后随着硬件性能的提升,加之使用简单、性能优越等优点,,关系型数据库得到了广泛的应用。
通用性及高性能虽然本书是讲解NoSQL数据库的,但有一个重要的大前提,请大家一定不要误解。这个大前提就是“关系型数据库的性能绝对不低,它具有非常好的通用性和非常高的性能”。毫无疑问,对于绝大多数的应用来说它都是最有效的解决方案。
突出的优势
关系型数据库作为应用广泛的通用型数据库,它的突出优势主要有以下几点:
这其中,能够保持数据的一致性是关系型数据库的最大优势。在需要严格保证数据一致性和处理完整性的情况下,用关系型数据库是肯定没有错的。但是有些情况不需要JOIN,对上述关系型数据库的优点也没有什么特别需要,这时似乎也就没有必要拘泥于关系型数据库了。
关系型数据库的不足不擅长的处理
就像之前提到的那样,关系型数据库的性能非常高。但是它毕竟是一个通用型的数据库,并不能完全适应所有的用途。具体来说它并不擅长以下处理:
。。。。。。
NoSQL数据库为了弥补关系型数据库的不足(特别是最近几年),NoSQL数据库出现了。关系型数据库应用广泛,能进行事务处理和JOIN等复杂处理。相对地,NoSQL数据库只应用在特定领域,基本上不进行复杂的处理,但它恰恰弥补了之前所列举的关系型数据库的不足之处。
易于数据的分散
如前所述,关系型数据库并不擅长大量数据的写入处理。原本关系型数据库就是以JOIN为前提的,就是说,各个数据之间存在关联是关系型数据库得名的主要原因。为了进行JOIN处理,关系型数据库不得不把数据存储在同一个服务器内,这不利于数据的分散。相反,NoSQL数据库原本就不支持JOIN处理,各个数据都是独立设计的,很容易把数据分散到多个服务器上。由于数据被分散到了多个服务器上,减少了每个服务器上的数据量,即使要进行大量数据的写入操作,处理起来也更加容易。同理,数据的读入操作当然也同样容易。
提升性能和增大规模
下面说一点题外话,如果想要使服务器能够轻松地处理更大量的数据,那么只有两个选择:一是提升性能,二是增大规模。下面我们来整理一下这两者的不同。
首先,提升性能指的就是通过提升现行服务器自身的性能来提高处理能力。这是非常简单的方法,程序方面也不需要进行变更,但需要一些费用。若要购买性能翻倍的服务器,需要花费的资金往往不只是原来的2倍,可能需要多达5到10倍。这种方法虽然简单,但是成本较高。
另一方面,增大规模指的是使用多台廉价的服务器来提高处理能力。它需要对程序进行变更,但由于使用廉价的服务器,可以控制成本。另外,以后只要依葫芦画瓢增加廉价服务器的数量就可以了。
不对大量数据进行处理的话就没有使用的必要吗?
NoSQL数据库基本上来说为了“使大量数据的写入处理更加容易(让增加服务器数量更容易)”而设计的。但如果不是对大量数据进行操作的话,NoSQL数据库的应用就没有意义吗?
答案是否定的。的确,它在处理大量数据方面很有优势。但实际上NoSQL数据库还有各种各样的特点,如果能够恰当地利用这些特点将会是非常有帮助。具体的例子将会在第2章和第3章进行介绍,这些用途将会让你感受到利用NoSQL的好处。
多样的NoSQL数据库
NoSQL数据库存在着“key-value存储”、“文档型数据库”、“列存储数据库”等各种各样的种类,每种数据库又包含各自的特点。下一节让我们一起来了解一下NoSQL数据库的种类和特点。
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MySQLはGPLライセンスを使用します。 1)GPLライセンスにより、MySQLの無料使用、変更、分布が可能になりますが、変更された分布はGPLに準拠する必要があります。 2)商業ライセンスは、公的な変更を回避でき、機密性を必要とする商用アプリケーションに適しています。

Myisamの代わりにInnoDBを選択する場合の状況には、次のものが含まれます。1)トランザクションサポート、2)高い並行性環境、3)高いデータの一貫性。逆に、Myisamを選択する際の状況には、1)主に操作を読む、2)トランザクションサポートは必要ありません。 INNODBは、eコマースプラットフォームなどの高いデータの一貫性とトランザクション処理を必要とするアプリケーションに適していますが、Myisamはブログシステムなどの読み取り集約型およびトランザクションのないアプリケーションに適しています。

MySQLでは、外部キーの機能は、テーブル間の関係を確立し、データの一貫性と整合性を確保することです。外部キーは、参照整合性チェックとカスケード操作を通じてデータの有効性を維持します。パフォーマンスの最適化に注意し、それらを使用するときに一般的なエラーを避けてください。

MySQLには、B-Treeインデックス、ハッシュインデックス、フルテキストインデックス、空間インデックスの4つのメインインデックスタイプがあります。 1.B-Treeインデックスは、範囲クエリ、ソート、グループ化に適しており、従業員テーブルの名前列の作成に適しています。 2。HASHインデックスは、同等のクエリに適しており、メモリストレージエンジンのHASH_TABLEテーブルのID列の作成に適しています。 3。フルテキストインデックスは、記事テーブルのコンテンツ列の作成に適したテキスト検索に使用されます。 4.空間インデックスは、地理空間クエリに使用され、場所テーブルのGEOM列での作成に適しています。

tocreateanindexinmysql、usethecreateindexstatement.1)forasinglecolumn、 "createdexidx_lastnameonemployees(lastname);" 2)foracompositeindexを使用して、 "createindexidx_nameonemployees(lastname、firstname);" 3); "3)、" 3)を使用します

MySQLとSQLiteの主な違いは、設計コンセプトと使用法のシナリオです。1。MySQLは、大規模なアプリケーションとエンタープライズレベルのソリューションに適しており、高性能と高い並行性をサポートしています。 2。SQLiteは、モバイルアプリケーションとデスクトップソフトウェアに適しており、軽量で埋め込みやすいです。

MySQLのインデックスは、データの取得をスピードアップするために使用されるデータベーステーブル内の1つ以上の列の順序付けられた構造です。 1)インデックスは、スキャンされたデータの量を減らすことにより、クエリ速度を改善します。 2)B-Tree Indexは、バランスの取れたツリー構造を使用します。これは、範囲クエリとソートに適しています。 3)CreateIndexステートメントを使用して、createIndexidx_customer_idonorders(customer_id)などのインデックスを作成します。 4)Composite Indexesは、createIndexIDX_CUSTOMER_ORDERONORDERS(Customer_Id、Order_date)などのマルチコラムクエリを最適化できます。 5)説明を使用してクエリ計画を分析し、回避します

MySQLでトランザクションを使用すると、データの一貫性が保証されます。 1)StartTransactionを介してトランザクションを開始し、SQL操作を実行して、コミットまたはロールバックで送信します。 2)SavePointを使用してSave Pointを設定して、部分的なロールバックを許可します。 3)パフォーマンスの最適化の提案には、トランザクション時間の短縮、大規模なクエリの回避、分離レベルの使用が合理的に含まれます。


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