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不使用关系数据库的好理由？

不使用关系数据库的好理由主要有以下几点：

数据存储需求的多样性：随着数据存储需求的不断增长，关系数据库可能无法满足新的需求，例如大数据、实时数据处理、移动应用等。
可扩展性：关系数据库的可扩展性可能受到其复杂性和固有限制的影响，而NoSQL数据库通常具有更好的可扩展性，可以更好地适应不断变化的需求。
数据一致性：关系数据库通常需要通过事务来保证数据的一致性，这可能会导致性能瓶颈。而NoSQL数据库通常采用其他机制来保证数据一致性，例如最终一致性、弱一致性等，这些机制可以提高性能。
数据模型的灵活性：关系数据库的数据模型相对固定，需要预先定义表结构和关系。而NoSQL数据库则提供了更加灵活的数据模型，可以更好地适应不断变化的需求。
成本效益：关系数据库通常需要较高的硬件和软件投入，而NoSQL数据库则通常具有更低的成本效益，可以更好地满足中小企业的需求。

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什么是ORM？

一、ORM简介对象关系映射（Object Relational Mapping，简称ORM）模式是一种为了解决面向对象与关系数据库存在的互不匹配的现象的技术。简单的说，ORM是通过使用描述对象和数据库之间映射的元数据，将程序中的对象自动持久化到关系数据库中。那么，到底如何实现持久化呢？一种简单的方案是采用硬编码方式，为每一种可能的数据库访问操作提供单独的方法。这种方案存在以下不足： 1.持久化层缺乏弹性。一旦出现业务需求的变更，就必须修改持久化层的接口 2.持久化层同时与域模型与关系数据库模型绑定，不管域模型还是关系数据库模型发生变化，毒药修改持久化曾的相关程序代码，增加了软件的维护难度。 ORM提供了实现持久化层的另一种模式，它采用映射元数据来描述对象关系的映射，使得ORM中间件能在任何一个应用的业务逻辑层和数据库层之间充当桥梁。Java典型的ORM中间件有:Hibernate,ibatis,speedframework。 ORM的方法论基于三个核心原则：　　· 简单：以最基本的形式建模数据。　　· 传达性：数据库结构被任何人都能理解的语言文档化。　　· 精确性：基于数据模型创建正确标准化了的结构。二、ORM的概念让我们从O/R开始。字母O起源于"对象"(Object),而R则来自于"关系"(Relational)。几乎所有的程序里面，都存在对象和关系数据库。在业务逻辑层和用户界面层中，我们是面向对象的。当对象信息发生变化的时候，我们需要把对象的信息保存在关系数据库中。当你开发一个应用程序的时候(不使用O/R Mapping),你可能会写不少数据访问层的代码，用来从数据库保存，删除，读取对象信息，等等。你在DAL中写了很多的方法来读取对象数据，改变状态对象等等任务。而这些代码写起来总是重复的。 ORM解决的主要问题是对象关系的映射。域模型和关系模型分别是建立在概念模型的基础上的。域模型是面向对象的，而关系模型是面向关系的。一般情况下，一个持久化类和一个表对应，类的每个实例对应表中的一条记录，类的每个属性对应表的每个字段。 ORM技术特点： 1.提高了开发效率。由于ORM可以自动对Entity对象与数据库中的Table进行字段与属性的映射，所以我们实际可能已经不需要一个专用的、庞大的数据访问层。 2.ORM提供了对数据库的映射，不用sql直接编码，能够像操作对象一样从数据库获取数据。三、ORM的优缺点 ORM的缺点是会牺牲程序的执行效率和会固定思维模式。从系统结构上来看,采用ORM的系统一般都是多层系统，系统的层次多了，效率就会降低。ORM是一种完全的面向对象的做法，而面向对象的做法也会对性能产生一定的影响。在我们开发系统时，一般都有性能问题。性能问题主要产生在算法不正确和与数据库不正确的使用上。ORM所生成的代码一般不太可能写出很高效的算法，在数据库应用上更有可能会被误用，主要体现在对持久对象的提取和和数据的加工处理上，如果用上了ORM,程序员很有可能将全部的数据提取到内存对象中，然后再进行过滤和加工处理，这样就容易产生性能问题。在对对象做持久化时，ORM一般会持久化所有的属性，有时，这是不希望的。但ORM是一种工具，工具确实能解决一些重复，简单的劳动。这是不可否认的。但我们不能指望工具能一劳永逸的解决所有问题，有些问题还是需要特殊处理的，但需要特殊处理的部分对绝大多数的系统，应该是很少的。

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【Python全栈100天学习笔记】Day36 关系型数据库及MySQL

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SQL 50 周年了，但 SQL 之父已经“投靠”NoSQL 了

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本文作者系Scott（中文名陈晓辉），现任大连华信资深分析师，ORACLE数据库专家，曾就职于甲骨文中国。个人主页：segmentfault.com/u/db_perf ，经其本人授权发布。

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前沿观察 | 数据库战争往事

1983年，拉里·埃里森（Larry Ellison）还在一家名为Oracle的小公司工作（当然，现在已经是最大的企业级软件公司了），负责数据库产品bug的修改。殊不知，在后方，计算机科学教授、数据库传奇人物迈克·斯通布雷克（Mike Stonebraker）正在迅速赶上。后来，马修·西蒙兹（Matthew Symonds）在他的《Softwar》一书中这样说到： “拉里·埃里森（Larry Ellison）没有把很多注意力放在销售环节上，就埃里森而言，他对甲骨文成功所能做出的最重要的贡献是压倒一切，

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Hive简介

转载自http://www.cnblogs.com/sharpxiajun/archive/2013/06/02/3114180.html Hive简介　　首先我们要知道hive到底是做什么的。下面这几段文字很好的描述了hive的特性：　　1.hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的M

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数据迁移工具Sqoop

Sqoop 是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，它是Hadoop环境下连接关系数据库与Hadoop存储系统的桥梁，支持多种关系型数据源和Hive、HDFS、Hbase的相互导入。支持全表导入，也支持增量数据导入机制，Sqoop工作机制利用MapReduce分布式批处理，加快了数据传输速度和容错性。

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关系型数据库一些概念性的知识点总结

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NoSQL与SQL：主要区别及选型

翻译：[原文地址](https://www.upwork.com/resources/nosql-vs-sql#use-nosql)。

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吃透这篇微服务数据架构，数据分类存储特性，关系数据库你就行了

微服务架构强调技术的多样性，选择最合适的技术解决业务的实际问题，这一原则同样适用于微服务数据存储领域。目前随着数据海量的增长、数据类型的多样性、对数据访问性能更快的诉求，关系数据库越来越不能满足用户的需求，于是NoSQL数据库应运而生。

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图数据库与关系型数据库：优缺点和用例

您可能想知道图数据库和关系数据库之间的区别。两者都有各自的优势和特定的用例。了解这些差异可以帮助您做出明智的决策，选择最适合您需求的数据库类型。

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数据库扫盲

“上古”时期，计算机还处于幼年，当时对于数据的管理效率很低，也许一个程序会产生一些数据，但计算机所干的事，就是大量的计算工作，计算之后得到一定的结果，人工再把结果记录下来，因此，数据只会在内存中出现。慢慢的，计算机所干的事变的复杂起来，复杂计算的中间结果需要记录，大量的中间结果如果交给人工来记录，出错的可能性就大大提升了，于是，时代弄潮儿想到的办法就是把中间结果数据直接存到文件里边，需要的时候再直接去取，于是数据与程序的半分离成为了可能，为什么叫“半分离”呢？因为具体文件的存储格式和具体应用的逻辑结构有很大的相关性。对与一份存有数据的文件来说，可能只能被特定的程序使用。后来，程序之间的协作变得频繁起来，程序之间交流的媒介就是数据，多程序共享数据成为了刚需！于是，数据库技术应运而生！

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慢的不是 Ruby，而是你的数据库

许多人不停抱怨 Ruby 运行缓慢。诚然，它的确不如人意，然而这并非致命伤，因为问题的根源在于你的数据库速度缓慢，成为了瓶颈。因此，这个标题也可以改为 “Ruby 虽慢，但对你而言无关紧要”。

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Entity Framework简介

很久很久之前就想来好好的学习一下EF，一直也是各种理由导致一直也没有好好的开始，现在下定决心了，不管怎样一定要把这先走一遍，并且把自己学到的相关EF的知识进行记录，以备后用，也望广大博友们一起来学习，探讨。

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NoSql数据库及使用Python连接MongoDB

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DDD落地，如何持久化聚合

聚合是一组始终需要保持一致的业务对象。因此，我们作为一个整体保存和更新聚合，以确保业务逻辑的一致性。聚合是 DDD 中最为重要的概念，即使你不使用 DDD 编写代码也需要理解这一重要的概念 —— 部分对象的生命周期可以看做一个整体，从而简化编程。一般来说，我们需要对聚合内的对象使用 ACID 特性的事务。最简单的例子就是订单和订单项目，订单项目更新必须伴随订单的更新，否则就会有总价不一致之类的问题。订单项目需要跟随订单的生命周期，我们把订单叫做聚合根，它就像一个导航员一样

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最通俗易懂的理解什么是数据库

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为您的应用程序找到合适的数据库解决方案并不容易。在全球最大的在线视频网站之一爱奇艺，我们在多个领域的数据库选择方面经验丰富：在线事务处理（OLTP），在线分析处理（OLAP），混合事务/分析处理（HTAP），SQL，和NoSQL。。

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快速学习-Spring Data JPA 之 ORM概述

ORM（Object-Relational Mapping）表示对象关系映射。在面向对象的软件开发中，通过ORM，就可以把对象映射到关系型数据库中。只要有一套程序能够做到建立对象与数据库的关联，操作对象就可以直接操作数据库数据，就可以说这套程序实现了ORM对象关系映射

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2018-11-05 如何在「不可靠」硬件上实现金融级高可用？

就像在“传统关系数据库高可用的缺失”一文中所看到的，高可用在传统关系数据库的理论和实践上都是缺失的，这使得传统数据库无法做到主库备库完全一致，为了减少主库故障对业务的影响不得不使用昂贵的高可靠硬件，缺乏高可用还导致了分布式OLTP数据库缺失、无法水平伸缩从而使得高并发业务不得不采用更加昂贵的大型服务器等。作为分布式关系数据库，OceanBase必须解决这个问题。那么，采用普通PC服务器的OceanBase是如何做到高可用的呢？

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帝国的黄昏（5）：图灵奖见未来的图灵奖

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大数据技术hive介绍

1.hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。

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帝国的黄昏（2）：50年前祖师爷赏了一碗饭

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IDEA用好这个插件，终于可以扔掉Navicat了！

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