7月4日，国际权威机构IDC发布的《2021年下半年中国关系型数据库软件市场跟踪报告》显示，腾讯云数据库在关系型数据库软件市场（公有云模式）中，位列第二。 IDC报告显示，2021下半年中国关系型数据库软件市场规模为15.8亿美元，同比增长34.9%。其中，公有云关系型数据库规模8.7亿美元，同比增长48.7%。IDC预测，到2026年，中国关系型数据库软件市场规模将达到95.5亿美元，未来5年市场年复合增长率（CAGR）为28.1%。 这表明，中国公有云关系型数据库前景广阔，数据库行业正加速向云端迁移。
近日，权威机构 IDC 发布的《2023年上半年中国关系型数据库软件市场跟踪报告》显示：腾讯云数据库 TDSQL 整体收入同比增长位列中国云厂商第一。
6月5日，全球领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布的《2022年下半年中国关系型数据库软件市场跟踪报告》显示，在Top 5厂商中，腾讯云数据库整体收入同比增速、本地部署模式收入同比增速均位列第一。
如果我们要新购腾讯云服务器，个人觉得最合适的优惠活动就是腾讯云产品3折起特惠活动了，为什么呢？因为不仅价格低，而且购买简单，新老用户都可以购买。下面我们来说说腾讯云服务器优惠购买为什么要选择腾讯云3折特惠活动的理由：
5月16日，腾讯云发布全新非关系型数据库KeeWiDB，搭载全自研存储引擎。这是腾讯云发布的首款软硬件结合、高速低延迟的NoSQL数据库产品。 KeeWiDB创新性地实现三级存储架构设计，自研代码量超过25万行，单节点读写能力超过18万QPS，最高可线性堆叠至千万级并发吞吐量，同时兼容Redis协议，访问延迟达到毫秒级，是一款具有行业领先性的数据库产品。 在非关系型数据库领域，Redis因其高吞吐、低延迟、丰富的数据结构一直受开发者欢迎。但在海量数据和极致用户体验的双重挑战下，Redis全内存方案无法解决
其实我很早就想写写分布式数据库相关的文章，既是我现在正在学习的，也是我很感兴趣的内容。但是谈到分布式数据库，会涉及很多相关的技术细节，等把相关的一些细节写明白的时候，已经十几篇文章过去了XD。所以如果想要了解B/B+树、LSMT、CAP等技术细节的，可以翻翻之前的文章。今天我们来聊聊NoSQL这个概念。
8月18日，由腾讯联合中国电子节能技术协会牵头研制的《键值型数据库系统技术及节能要求》团体标准（以下简称“团标”）正式对外发布。 该团标由腾讯发起，京东、金山云、北京邮电大学等多家企业和高校共同参与制定，这一标准的建立，建立了国内数据库领域节能技术要求标准，将为业界发展和节能减耗提供更多助力。 此次发布的团标已于2021年10月在腾讯内部率先应用，其自研数据库已帮助数据中心实现30%以上的节能减排 ，一年节电约3.94亿度，减排二氧化碳量达8.26万吨，碳排放当量约为种植451万棵大树，节能效果显著。 中
近期，中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）第十五批“可信数据库”评估评测评审会圆满结束，腾讯云多款数据库产品凭借优异的性能表现顺利通过评测，获得评审专家的一致认可。其中，DBbrain是本批唯一通过数据库管理系统智能化测评的产品，云数据库MySQL、TDSQL-C为全国首个通过关系型数据库安全专项测评的产品。 评审会专家由来自中国信通院、中国农业银行、邮储银行、光大银行、华夏银行、中移信息、中国联通等单位的专家组成。 “可信数据库"系列评估评测是中国信通院自2015年推出的第三方权威评估评测体系，覆
2021年7月15日至20日，由腾讯云联合电子科技大学共同研发的《企业级分布式数据库TDSQL入门实战》课程，圆满地完成了课程教学。为期4天的课程学习中，来自电子科技大学近百位大学生通过理论学习和实操训练，对企业级分布式数据库TDSQL有了深入的了解。 《企业级分布式数据库TDSQL入门实战》课程现场 《企业级分布式数据库TDSQL入门实战》课程由腾讯云高级培训讲师胡一鹤老师通过线上直播的教学方式进行。本课程围绕数据库的发展趋势和未来新技术的走向展开，通过理论教学与实践应用结合的模式让同学们更深入地
随着产品复杂度的提升和微服务架构的流行，一个业务系统背后的数据存储系统也越来越复杂。
做为 Apple Store App 独立开发者，你要搞限时促销，为你的应用生成200个激活码（或者优惠券），并将生成的激活码（或者优惠券）保存到 MySQL 关系型数据库中。
其实早就想写这方面的了，只是由于各种原因一直拖到现在。终于开始动笔了。另外过了这么多年了，也不知道这种做法是否已经过时了。
在担任 Uber CTO 的七年间，他带领这家国际共享出行巨头在广阔的运输网络背景下，开发了革命性技术。在 Uber，他的领导力和远见卓识极大促进了 Uber 技术基础的建设，使其共享乘车次数从每年的 1000 万余次增长到每年近 70 亿次，并辐射达 800 个城市。
为拓展用户对云原生的价值认知的视角，全面展现云原生对技术架构演进、商业模式重塑和产业布局重构的核心价值，进一步推动云原生产业健康有序发展，中国信息通信研究院于6月15日举办第四届云原生产业大会，大会的主题是“原生聚力，云数赋能”。 全面云原生化的云时代即将到来，作为云原生领域盛会，本次大会将邀请云原生业界顶级专家代表共探云原生产业发展方向，见证云原生发展阶段性成果，分享云原生应用先进经验。 腾讯云数据库专家团将在本次大会中亮相，腾讯云数据库技术负责人程彬在6月15日主论坛分享云原生时代数据库的技术沿革，6
为帮助开发者更好的了解和运用数据库，腾讯云数据库团队特出品《深入浅出理解云数据库》系列文章，从数据库的基本概念到云数据库特性及应用、从数据库基础原理知识到腾讯云经典实战案例解读，带你走进云数据库的世界。关注“腾讯云数据库”微信公众号，开启2020年的DB修炼之旅。 1 PartⅠ 数据库基本概念 举个简单的例子，我们会把买来的食物、零食等放到冰箱里去，冰箱就是用来存放东西的地方。那么当我们有很多数据的时候，存放的数据的“冰箱”就是数据库。当然，如果用过Excel的话，就更好理解了，数据库就可以类比为Exc
NoSQL: non-relational,Not-Only SQL,致力于解决关系型数据库扩展的问题
这本书主要讲的是 数据库的设计，我只看了前半部分，里面把有很多方法论行业的关键词，读过一遍之后，工作中再遇到问题都可以直接百度搜索 关键字，不然都不知道去哪里查。
2021年11月4日，腾讯云数据库DBhouse工具重磅发布。DBhouse是腾讯云基于企业级分布式数据库在私有云场景中实现对客户自运维数据库统一纳管的一站式平台，能够从流程化、自动化、标准化等多方面提升用户数据库运维管理效率，保障用户数据安全。 随着信息时代的到来，海量数据成爆发式增长，绝大多数企业都面临着数据库种类多、数量多、占用资源多的问题，数据库运维层面缺乏整体的发现、预防、快速定位和解决机制。目前市面上大部分管理工具也无法为应用运维和应用开发团队提供标准、自助化服务，同时这些管理工具的落地，也需
智慧生活商城系统旨在提供一个便捷的电子商务平台，让用户可以方便地浏览、购买商品，同时为管理员提供管理商城和用户的功能。系统需求包括前台展示和后台管理两大模块，涵盖了用户和管理员两种角色的功能需求。
▲点击上方 腾讯云数据库 关注 传统的数据库+云的模式没有给用户带来很多惊喜，云原生成为新的大方向。 IT产业正在经历新的周期，离散的私有IT基础设施转向集中式，这在产业发展史上已经不甚新鲜，主机时代、PC时代我们都曾经历过不同的转变，从主机的集中到个人计算机的分散再到云计算，IT的发展似乎也在遵循着“否定之否定”的钟摆定理。 数据库作为计算机架构的核心底层软件，同样处于变化之中，其历史可以追溯到1970年，50年来数据库领域厂商进进出出，但传统数据库厂商的地位从未动摇，直到云计算的出现。 Gart
提到图，大家可能不怎么了解，但是提到知识图谱（knowledge graph），绝对是当前的热门话题。近年来，各个行业涌现出大量的垂直应用及服务提供商，各个企业，从技术到业务的各个条线，纷纷学习知识图谱的概念、技术、建设方法。知识图谱，是对现实世界的抽象，通过点和边描述实体之间的关系，构成一个大型的语义网络，提供一种从关系的视角来观察世界的方法。但究其本质，知识图谱其实只是图的其中一种应用。那除了知识图谱，图还能做什么呢？
1. 多维数据库简介 多维数据库（Multi Dimesional Database,MDD）可以简单地理解为：将数据存放在一个n维数组中，而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵，人们可以通过多维视图来观察数据。多维数据库增加了一个时间维，与关系数据库相比，它的优势在于可以提高数据处理速度，加快反应时间，提高查询效率。MDD的信息是以数组形式存放的，所以它可以在不影响索引的情况下更新数据。因此MDD非常适合于读写应用。 1.1. 关系数据库存在的问题 利用SQL进行关系数据库查询的局限性： 1) 查询因需要“join”多个表而变得比较烦琐 ，查询语句(SQL) 不好编程； 2) 数据处理的开销往往因关系型数据库要访问复杂数据而变得很大。 关系型数据库管理系统本身局限性： 1) 数据模型上的限制 关系数据库所采用的两维表数据模型，不能有效地处理在大多数事务处理应用中，典型存在的多维数据。其不可避免的结果是，在复杂方式下，相互作用表的数量激增，而且还不能很好地提供模拟现实数据关系的模型。关系数据库由于其所用数据模型较多，还可能造成存储空间的海量增加和大量浪费，并且会导致系统的响应性能不断下降。而且，在现实数据中，有许多类型是关系数据库不能较好地处理的 。 2) 性能上的限制 为静态应用例如报表生成，而设计的关系型数据库管理系统，并没有经过针对高效事务处理而进行的优化过程。其结果往往是某些关系型数据库产品，在对GUI和Web的事务处理过程中，没有达到预期的效果。除非增加更多的硬件投资，但这并不能从根本上解决问题。 用关系数据库的两维表数据模型，可以处理在大多数事务处理应用中的典型多维数据，但其结果往往是建立和使用大量的数据表格，仍很难建立起能模拟现实世界的数据模型。并且在数据需要作报表输出时，又要反过来将已分散设置的大量的两维数据表，再利用索引等技术进行表的连接后，才能找到全部所需的数据，而这又势必影响到应用系统的响应速度。 3) 扩展伸缩性上的限制 关系数据库技术在有效支持应用和数据复杂性上的能力是受限制的。关系数据库原先依据的规范化设计方法，对于复杂事务处理数据库系统的设计和性能优化来说，已经无能为力。此外，高昂的开发和维护费用也让企业难以承受。 4) 关系数据库的检索策略，如复合索引和并发锁定技术，在使用上会造成复杂性和局限性。 1.2. 多维数据库的相关定义 维（Dimension）：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性，属性集合构成一个维（时间维、地理维等）。 维的层次（Level）：人们观察数据的某个特定角度（即某个维）还可以存在细节程度不同的各个描述方面（时间维：日期、月份、季度、年）。 维的成员（Member）：维的一个取值，是数据项在某维中位置的描述。（“某年某月某日”是在时间维上位置的描述）。 度量（Measure）：多维数组的取值。（2000年1月，上海，笔记本电脑，0000）。 OLAP的基本多维分析操作有钻取（Drill-up和Drill-down）、切片（Slice）和切块（Dice）、以及旋转（Pivot）等。 钻取：是改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向下钻取（Drill-down）和向上钻取（Drill-up）/上卷(Roll-up)。Drill-up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而Drill-down则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。 切片和切块：是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个或以上，则是切块。 旋转：是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。 1.3. 多维数据库的特点 后关系型数据库的主要特征是将多维处理和面向对象技术结合到关系数据库上。这种数据库使用强大而灵活的对象技术，将经过处理的多维数据模型的速度和可调整性结合起来。由于它独有的可兼容性，对于开发高性能的交换处理应用程序来说，后关系型数据库非常理想.在后关系型数据库管理系统中，采用了更现代化的多维模型，作为数据库引擎。并且，这种以稀疏数组 为基础的独特的多维数据库架构，是从已成为国际标准的数据库语言基础上继承和发展的，是已积累了实践经验的先进而可靠的技术。 多维数据模型能使数据建模更加简单，因为开发人员能够方便地用它来描述出复杂的现实世界结构，而不必忽略现实世界的问题，或把问题强行表现成技术上能够处理的形态，而且多维数据模型使执行复杂处理的时间大大缩短。例如开发一个服装连锁店信息管理系统时，如果用关系数据库，就需要建立许多表，一张表用来说明每种款式所具有的颜色和尺寸，另一张表用来建立服装和供应商之间的映射，并表示它是否已被卖出，此外还需要建一些表来表示价格变化、各店的库存等等。每成交一笔生意，所有这些表都需要修改，很快这些关系数据库就会变得笨重而
将 0001 题生成的 200 个激活码（或者优惠券）保存到 Redis 非关系型数据库中。
2020年11月24日，国际知名行业研究机构Gatner公布2020年全球云数据库魔力象限评估结果，阿里云首次挺进全球云数据库第一阵营--领导者（LEADERS）象限。Gatner分析师评价道：阿里云产品上具备强大的创新能力，其数据库PolarDB已全面应用于零售，电信，物流，金融等多个行业。在云原生关系型数据库领域PolarDB的全球部署能力，分析师认为达到了国际领先水平。
我们根据每一个数据库引擎的使用情况以及受欢迎的程度，对240个数据库引擎作了综合排名，但是以下排名也仅供参考，同时也希望本文可以拓展你的视野，这世界上的数据库并不是只有Oracle、MSSQ、MySQ
在数字化时代，数据库扮演着至关重要的角色。关系型数据库（Relational Databases）与非关系型数据库（Non-Relational Databases）是两种广泛应用的数据库类型。本文将深入探讨这两种数据库的特点
今天，腾讯云分布式图数据库产品——腾讯云数图TGDB（Tencent Graph Database），正式与大家见面啦！TGDB能够实现万亿级关联关系数据实时查询，高效治理异构数据，支持实时图计算，助力企业打通数据孤岛。同时，深度挖掘大数据中的隐藏关联关系，帮助企业构筑全局视角，释放潜在商业价值。 在5G、物联网、人工智能等数字化技术的推动下，企业数据呈爆发式增长，数据间的关联复杂度也随之剧增。传统关系型数据库在处理复杂关联数据时运算效率较低，且难以帮助企业进一步挖掘海量关系数据背后的价值。为了更好地利用
Hadoop 目前是数据处理的标准工具，其核心组件包含了HDFS（分布式文件系统）、YARN(资源调度平台)、
上一节我们认识了数据库，了解了数据库事务是什么，索引是如何提升数据库性能的，现在我们来学习下大家常说的一些数据库，MySQL、mongoDB、kv等等这些又有什么区别。本文中，SQL 与 NoSQL 代表关系型数据库与非关系型数据库，当然，SQL ≠ 关系型数据库，这里用作简写。
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1. 关系型数据库 关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库。 关系模型是在1970年由IBM的研究员E.F.Codd博士首先提出的，在之后的几十年中，关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为主流数据库结构的主流模型。 简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。 关系模型中常用的概念： 关系：可以理解为一张二维表，每个关系都具有一个关系名，就是通常说的表名 元组：可以理解为二维表中的一行，在数据库中经常被称为记录 属性：可以理解为二维
云数据库的功能是很强大的，而且云数据库主要分为两大类型，一种是关系型数据库，另一种是非关系型数据库，也可以说是分布式数据库。那么什么是关系型数据库？分布式数据库和关系型数据库区别有哪些？
腾讯云服务器租赁需要多少钱？腾讯云服务器租用价格是如何计算的呢？下面笔者介绍腾讯云服务器租用流程、价格、以及如何购买更加实惠！
很多学生或者说是初学者在学习完成数据库的基础增删改查后就自认为在数据库这里就很熟悉了，但是不接触项目根本部知道需求，我这里准备了50个项目的基本需求来让大家来熟练各类项目的列信息，让大家更好的深入项目进行实战式的练习，可以让大家在后面面试的时候有更多更丰富的资历让大家可以与面试官侃侃而谈。
在学习redis之前我们先来学习两个概念，即什么是关系型数据库什么是非关系型数据库，二者的区别是什么，二者的关系又是什么？
相信大家对传统关系型数据库都不陌生，我们常常使用的关系型数据库有 MySQL、Oracle、SQL Server、SQLite、DB2、Teradata、Infomix、Sybase、PostgreSQL、Access、FoxPro 等；相对应的，常见的 NoSQL 数据库有 MongoDB、Memcached、Redis、HBase、CouchDB、Neo4j、Cassandra、Riak 等。
那我们再来看下其他几款数据库管理软件。 排名第一的 Oracle，它是一个商业的关系型数据库管理软件，公司的名字也叫做 Oracle。Oracle 功能丰富，但是收费也比较高。 排名第三的是 SQL Server，是微软开发的大型商业数据库管理软件，也是付费的，通常只能运行在 Windows 操作系统上。 排名第四的是 PostgreSQL，稳定性极强，最符合 SQL 标准，和 MySQL 一样，开放源码，现在也是非常流行的数据库。 排名在后面的还有 MongoDB 和 Redis，这两款非关系型数据库在企业中运用得非常广泛，特别是 Redis，经常用作缓存中，极大提升了系统的性能。 刚刚提到了关系型和非关系型数据库，那什么是关系型数据库呢？ 关系型数据库的英文名是 RDBMS，R 代表 Relationship，从之前的 数据库 排名中，我们可以看出来，关系数据库绝对是数据库管理系统的主流，使用最多的 Oracle、MySQL、SQL Server。 关系型数据库模型就是把 复杂的数据结构归结为 简单的二元关系，类似图中的 excel 表格。 关系型数据库以 行和 列的形式来存储数据，我们查询出来的数据其实就是一个列表，包含了列名和行的数据。 关系型数据库有很多好处，比如支持非常复杂的关联查询，就是说可以用 SQL 语句来支持查一张表或多张有关联关系的表。 还支持事务，就是说 关系型数据库的可用性和稳定性得到了保证。 简单来说就是：关系型数据库用得最多，支持关联查询和事务。 接来下我们看下与关系型数据库相对应的数据库，非关系型数据库。 非关系型数据库相对关系型来说，功能更简单些。不过它们也是一个大家族，比如键值型数据库 Redis，常用的场景就是用来做缓存。 还有 文档型数据库 MongoDB，适合存放 JSON 格式的数据。 还有适合搜索的数据库 Elasticsearch，核心原理是倒排索引，支持高性能的搜索。 还有列示存储数据库 Hbase，降低系统的 I/O，适合分布式文件系统。 另外还有图形数据库，适合存储人物关系。 记住一点，非关系型数据库用在合适的场景中。
数据库就是存储数据的仓库，其本质是一个文件系统，按照特定的格式将数据存储起来，用户可以对数据库中的数据进行增加，修改，删除及查询操作。
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数据库通常分为层次式数据库、网络式数据库和关系式数据库三种。而不同的数据库是按不同的数据结构来联系和组织的。
而不论我们使用的是上面的哪一个关系型数据库，最终在操作时，都是使用SQL语言来进行统一操作，因为我们前面讲到SQL语言，是操作关系型数据库的 统一标准 。所以即使我们现在学习的是MySQL，假如我们以后到了公司，使用的是别的关系型数据库，如：Oracle、DB2、SQLServer，也完全不用担心，因为操作的方式都是一致的。
随着互联网大潮的到来，越来越多网站，应用系统需要海量数据的支撑，高并发、低延迟、高可用、高扩展等要求在传统的关系型数据库中已经得不到满足，或者说关系型数据库应对这些需求已经显得力不从心了。关系型数据库经过几十年的发展已经很成熟，强大的sql语句支持，完美的ACID属性的支持，使得关系型数据库广泛应用于各种各样的应用系统中，但是应用的场景广泛并非意味着完美。
数据库根据数据结构可分为关系型数据库和非关系型数据库。非关系型数据库中根据应用场景又可分为键值（Key-Value）数据库、列存储数据库、面向文档数据库、搜索引擎数据库等。
满200减150 / 满500减375 / 满1000减750 / 满2000减1500
软件应用的成功往往取决于选择合适的数据库。作为开发者，我们面临着众多的数据库选择。对于我们来说，了解这些选项之间的差异以及如何选择最符合项目需求的选项是至关重要的。一个复杂的应用程序通常会使用多个不同的数据库，每个数据库都满足应用程序特定需求的某一方面。
你是否在为系统的数据库来一波大流量就几乎打满CPU，日常CPU居高不下烦恼？你是否在各种NoSql间纠结不定，到底该选用那种最好？今天的你就是昨天的我，这也是写这篇文章的初衷。
前言 你是否在为系统的数据库来一波大流量就几乎打满CPU，日常CPU居高不下烦恼？你是否在各种NoSql间纠结不定，到底该选用那种最好？今天的你就是昨天的我，这也是写这篇文章的初衷。
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