从 Google 的 BigTable 开始，一系列可以进行海量数据存储与访问的数据库被设计出来，NoSQL 这一概念被提了出来。
想做一个B2B2C的电商平台，在后台数据统计搭建的时候需要注意哪些问题？如何设计具体的统计模块？
作者 | Arslan Ahmad 译者 | 平川 策划 | Tina 什么是 NoSQL 数据库？ 通常，“NoSQL 数据库”是指非关系型数据库。不管它是“non SQL”的缩写，还是“not only SQL”的缩写，大多数人都同意，NoSQL 数据库是以关系表之外的格式存储数据的。 NoSQL 数据库之所以如此大受欢迎，是因为它们为用户提供了灵活的数据存储模式。 为什么要使用 NoSQL 数据库？ NoSQL 数据库性能优异、可扩展，而且很灵活，非常适合移动、Web 和游戏应用程
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Spring Boot提供了直接使用JDBC连接数据库的方式，但是使用JDBC并不是很方便，需要我们写更多的代码来完成对象和关系数据库的转换；另一种方式是将实体和实体的关系对应数据库的表和表的关系，这类工具通常是ORM工具，对实体和实体关系的操作会映射到数据库的操作。一般而言，在Spring Boot中，我们常用的ORM框架有JPA和MyBatis。Spring Data JPA默认采用Hibernate实现。
在评估和选型数据库的时候，人们往往将重点放在数据建模的灵活性，一致性保证，线性可伸缩性，容错性，低延迟，高吞吐量和易于管理等方面。但怎么才能评判出这些指标呢？很多人往往会网上一通搜索和看官方文档，再加上自己的“经验”来得出这些指标。
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。
什么是nosql NoSQL(NoSQL = Not Only SQL)，意思是不仅仅是SQL的扩展，一般指的是非关系型的数据库。 随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，传统的电信行业动辍就千万甚至上亿的数据，甚至有客户提出需要存储相关的日志数据50年以上，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。 关系型数据库难以克服的问题： 不能很好处理对数据库高并发
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。
MongoDB 是由 C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。 在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。 MongoDB 旨在给 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
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1.2.1High Performance - 对数据库高并发读写的需求
简介 NoSQL在过去几年迅速增长，很多大型企业将其应用于重要任务，例如 Tesco（全球三大零售企业之一）使用 NoSQL 支持他的目录、价格、库存等多个主要领域 Sky（网络电话服务商）使用 NoSQL 管理他的 2000 万用户配置信息 Sabre（机票全球分销商）使用 NoSQL 支撑其世界上最大的旅游数据服务 现在 NoSQL 的发展呈现出4个明显特点： 超越了实验阶段，进入了主流，被应用于核心应用 被各行业的主流公司所采用，使用场景非常广泛 早期采用者已经受益，高性能、易扩展、开发快、资源利用率
在选择数据库时，最大的决策之一是选择关系（SQL）或非关系（NoSQL）数据结构。虽然两者都是可行的选择，但在做出决定时必须牢记两者之间存在某些关键差异。
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。
本文介绍了NoSQL数据库的概念、应用场景、优缺点以及未来发展趋势。NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它克服了传统关系型数据库在数据扩展性、高并发访问和实时数据访问等方面的局限性。NoSQL数据库主要适用于高并发读写、海量数据存储和实时数据应用等场景。然而，NoSQL数据库也存在一些局限性，如数据一致性、完整性和安全性等问题。未来，数据库市场或将出现更多像NoSQL这样的数据库技术，以满足不断变化的业务需求。"，"author":"唐阳","source":"InfoQ","date":"2022-05-24
NoSQL（Not Only SQL）数据库是一类非关系型数据库，它是一种不依赖于传统关系型数据库管理系统（RDBMS）的数据库管理系统。NoSQL数据库的设计目标是解决传统数据库在大规模、高并发、分布式等方面的一些问题，并提供更灵活的数据模型。以下是对NoSQL数据库的详细介绍。
第一次知道数据库，是在大学时的数据库课程，那个时候的数据库特指关系型数据库。到后面工作后，才知道除了MySQL，Oralce这类关系数据库之外，还有NoSQL。 印象中，当时NoSQL由于优秀的性能和扩展性，发展迅速。但技术并非一成不变，二者可以相互借鉴。 待NoSQL潮水褪去，NewSQL出现，就像是是NoSQL和SQL在易用性和可扩展性上的平衡。
1961年通用电气公司的Charles Bachman 成功地开发出世界上第一个网状DBMS也是第一个数据库管理系统——集成数据存储（Integrated Data Store，IDS） 层次型DBMS是紧随网状型数据库而出现的。最著名最典型的层次数据库系统是IBM 公司在1968 年开发的IMS （Information Management System）网状数据库和层次数据库已经很好地解决了数据的集中和共享问题，但是在数据独立性和抽象级别上仍有很大欠缺。
NoSQL这个词语伴随着云计算和大数据的出现也有一些时日，对于NoSQL和SQL的区别到底是什么，NoSQL自己又是什么，往往很多人还有一些困惑。这篇文章主要阐述一下这些基本概念，做个简单的介绍。 SQL是国际标准化了的数据库的查询语言，由IBM发明，被Oracle抄袭，之后广泛被各大厂商支持。其最著名的SELECT FROM WHERE GROUP BY基本上就是路人皆知了。SQL有很多的标准，从当前环境来看，最重要的应该是SQL1998，基本上现在任何一个新的startup要想写个database，SQ
SQL(结构化的查询语言)数据库是过去四十年间存储数据的主要方式。20世纪90年代末随着Web应用和MySQL、PostgreSQL和SQLite等开源数据库的兴起，用户爆炸式的增长。
在前一篇文章中，我们讨论了 SQL 与 NoSQL 数据库之间基本的区别。接下来，我们我们将应用我们在特定场景中的知识来确定最佳的选择。
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。在这里我们有必要先简单介绍一下非关系型数据库（NoSQL）
Windows版本安装及远程工具使用请参考随堂资料《Redis的Windows版安装及远程工具的使用.pdf》
NoSQL是一种非关系型DMS，不需要固定的架构，可以避免joins链接，并且易于扩展。NoSQL数据库用于具有庞大数据存储需求的分布式数据存储。NoSQL用于大数据和实时Web应用程序。例如，像Twitter，Facebook，Google这样的大型公司，每天可能产生TB级的用户数据。
在大数据和AI时代，数据库成为各类应用不可或缺的重要组成部分。而数据库中的数据依赖存储引擎进行管理，包括数据的存储、查询、更新和删除等。因此，在设计系统时，选择正确的数据库存储引擎方案变得尤为重要。这篇文章将以关系型、NoSQL和NewSQL数据库，以及OLTP、OLAP和HTAP处理方式为切入点，深入探讨不同类型的数据库背后的存储引擎方案选型取舍。
之前我们讲过架构设计的一些原则，和架构设计的方法论，今天我们谈谈高性能数据库集群的设计与应用。
1 关系型数据库 关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来。它的优势： 保持数据的一致性（事务处理） 由于以标准化为前提，数据更新的开销很小（相同的字段基本上都只有一处） 可以进行Join等复杂查询 能够保持数据的一致性是关系型数据库的最大优势 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： 大量数据的写入处理。 为有数据更新的表做索引或表结构(schema)变更 字段不固定时应用 对简单查询需要快速返回结果的处理 大量数据
MongoDB是一款开源的分布式架构的NoSQL数据库管理系统。在前面的NoSQL和SQL对比学习中，我们知道了NoSQL数据库系统和传统的RDBMS的不同和优点
用mybatis对第三条数据进行修改时，希望赋值的更改，未赋值的不更改，测试运行；
作为一个前端专业的人来说，对于事务的理解，一直停留在“要么都成功，要么都不成功”的小白阶段。既然自己将2018年定义为”深入理解“的一年，那么就从深入理解事务开始吧。 什么是事务？ 正如文章开头所说的：事务是一系列的动作，这些动作必须全部完成，如果有一个失败，那么事务就会回滚到最开始的状态，仿佛什么都没发生过一样。在企业级应用的开发过程中，事务管理是必不可少的技术，用来确保数据的完整性和一致性。 事务有四个特性，也就是经常被提到的ACID： 原子性(Atomicity):所谓的原子性就是说，在整个事务中的所
数据库切分概述 数据切分概述 OLTP和OLAP 在互联网时代，海量数据的存储与访问成为系统设计与使用的瓶颈问题，对于海量数据处理，按照使用场景，主要分为两种类 型：联机事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）。 联机事务处理（OLTP）也称为面向交易的处理系统，其基本特征是原始数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间 内给出处理结果。 联机分析处理（OLAP）是指通过多维的方式对数据进行分析、查询和报表，可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用，增强 决策分析功能。 对于两者的主要区别可以
服务器软件项目的瓶颈的一般由于海量用户和高并发引起，其中罪魁祸首是关系型数据库。原因是关系型数据库存在以下的缺点：
一个程序员很有必要熟悉或者精通一种数据库，MySQL无疑是首选。为什么使用MySQL呢，因为它是开源的，同时具备轻量、简单、稳定和高性能等特点，尤其是其学习成本相对其他数据库，比如Oracle和Sybase更简单，入门更低。MySQL的应用范围从中小型Web网站到大型的企业级应用随处都可见它的身影。 关系型数据库 关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来。它的优势： 保持数据的一致性（事务处理） 由于以标准化为前提，数据更新的开销很小（相同的字段基本上都只有一处） 可以进行Join等复杂查
1. 云基础设施机制包括哪些主要构件？简要说明这些构件的概念。 逻辑网络边界：将一个网络环境与通信网络的其他部分分割开来，形成一个虚拟网络边界，包含并隔离了一组关于云的IT资源，且这些资源可能是分布式的。 逻辑网络边界通常由提供和控制数据中心连接的网络设备来建立，一般是作为虚拟化IT环境进行部署的。 虚拟服务器：一种模拟物理服务器的虚拟化软件。通过提供独立的虚拟服务器，可以实现多个用户共享一个物理服务器。从映像文件进行虚拟服务器的实例化是一个可以快速且按需完成资源分配过程。 云存储设备：云存储设备（clo
作为地球上最坚硬的物质，钻石的用途令人惊讶地有限：锯片、钻头、结婚戒指和其他工业应用。 相比之下，自然界中较软的金属之一--铁，可以被改造成无尽的应用：最锋利的刀片、最高的摩天大楼、最先进的汽车, 巨大的轮船，而且很快，如果埃隆-马斯克是对的，就会有最有效的电动车电池。 换句话说，铁之所以有令人难以置信的用处，是因为它既是刚性的又是柔性的。 同样，数据库只有在既严格又灵活的情况下才对今天的实时分析有用。 传统的数据库，由于其完全灵活的结构，是很脆的。无模式的NoSQL数据库也是如此，它们能够摄取大量的数据，
SQL 数据库: 在表中存储相关联的数据 在使用之前需要定义表的一个模式 鼓励标准化减少数据冗余 支持从多个表中检索相关数据表连接在一个单一的命令 实现数据完整性规则 提供事务使两个或两个以上的成功或失败的数据更改作为一个原子单元 可以扩展(有一些努力) 使用一个强声明性语言查询 提供足够的支持,专业技能和工具。 NoSQL 数据库 将相关联的数据存储在类似 JSON 格式，名称-值 可以保存没有指定格式的数据 通常必须规范化，所以一个项目的信息包含在一个文档里 应该不需要连接（假设使用规范化的文档） 允许
在互联网时代，海量数据的存储与访问成为系统设计与使用的瓶颈问题，对于海量数据处理，按照使用场景，主要分为两种类型：联机事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）。
最强大的事务类型之一称为两阶段提交，当第一个事务的提交取决于第二个事务的完成时，它是摘要。特别是当您必须同时更新多个实体时，例如确认订单和立即更新库存时，它非常有用。
NoSQL并非字面的“不是SQL”或者“非SQL”，而是NoSQL=Not Only SQL，即“不仅仅是SQL”，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。
SQL是用于管理和操作关系型数据库的语言。它遵循结构化模式，将数据组织成具有预定义关系的表格形式。以下是SQL的一些关键特点：
目前“大数据”( Big data)已成为一个炙手可热的名词。从表面上看，其表示数据规模的庞大，但仅仅从数据规模上无法区分“大数据”这一概念和以往的“海量数据”(Massive data)和“超大规模数据”(Verylarge data)等概念的区别。
这家公司的真名就叫做“三藏”，和我的名字“悟空”很契合，唐三藏给悟空面试，合情合理，还带有一丝趣味，所以我就去面试了。三藏公司是一家小厂，技术负责人面的我，欲知面试结果，文末揭晓。
1. 因为面向对象语言和关系性数据库存在阻抗不匹配（impedance mismatch），并且随着需要处理的数据量增大，文档型数据以“NoSQL”的名义获得了新生，MongoDB、RethinkDB之类的数据库在互联网行业火起来了。
WCF Data Service工具包是一组WCF Data Service（OData的.NET实现），目的是使更容易地构建WCF Data Service，支持数据的任何存储上的OData服务而不需要深入的理解Linq，当然了，深入的理解Linq的非常必要的。 它诞生于现实的一些服务，诸如Netflix, eBay, Facebook, Twitpic等等公司的公开的服务，这个工具包已经在现有的产品中使用，被证明解决了一些有趣的问题，而且在工作中发挥了很大的作用。 在使用这个工具包之前需要知道这个工具用
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即"不仅仅是SQL"。
Chris Richardson 微服务系列翻译全7篇链接： 微服务介绍 构建微服务之使用API网关 构建微服务之微服务架构的进程通讯 微服务架构中的服务发现 微服务之事件驱动的数据管理（本文） 微服务部署 重构单体应用为微服务 原文链接：Event-Driven Data Management for Microservices ---- 微服务与分布式数据管理问题 单体应用一般只有一个关系型数据库，这样的好处是可以实现 ACID 保证： 原子性（Atomicity）：原子粒度的更改 一致性（Consi
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