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。
主要使用三种数据存储：MySQL(划分三个业务库)，ElasticSearch(单台)，Redis(单台)。
大数据在结构化数据存储方面的应用需求越来越明确，但是大数据环境下辅助开发工具的不完善，给数据库管理人员和开发人员带来的不变难以言表，基于此创建了开源项目VisualHBase，同时创建了VisualHBase的开发群：263505724，希望能够借助社区的力量，解决大数据企业实施的瓶颈。
在 db-engines 网站上，我们看到，数据库系统的主要市场虽然还是被 Oracle、Mysql、Ms SQL Server 三个关系型数据库所占据，但是 NoSql 的数据库也正在呈现上升态势。 虽然业内传闻的关于 DBA 将死的传言有些过于夸张，但是几个 NoSQL 数据库以其难以替代的优势抢占了很大的一部分市场。
在大数据领域，被业界广泛谈及的CAP理论存在着一些关键性的认知误区，而只有全面地考察与分析分布式环境中的各种场景，我们才能真正正确地理解它。
一、数据库设计步骤 1、用户需求分析，使用一定的辅助工具对应用对象的功能、性能、限制等进行科学分析 2、概念结构设计，是对信息的分析和定义，如视图模型化、视图分析和汇总，理想工具是E-R图 3、逻辑结构设计，将抽象的概念模型转化为与选用的DBMS产品所支持的数据模型相符合的逻辑模型，是物理结构设计的基础，包括模式初始设计、子模式设计、应用程序设计、模式评价以及模式求精 4、物理结构设计，是逻辑模型在计算机中的具体实现 5、数据库实施阶段 6、数据库运行和维护阶段
实时数据同步主要实现从源数据库到目标数据库的实时数据同步。源数据主要支持mysql数据库，目标数据包括mysql数据库和hbase数据库。
我们常用的存储系统种类非常多，有单机的也有分布式的，有的是数据库，有的是文件系统，还有介于二者之间的。无论是哪种存储系统（比如，MySQL、Redis、Elasticsearch，等等），它们都具有如下三个特点。
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在互联网和大数据的背景下，越来越多的网站、应用系统需要支撑海量数据存储、高并发请求、高可用、高可扩展性等特性要求。传统的关系型数据库 RDBMS 已经难以应对类似的需求，各种各样的 NoSQL（Not Only SQL）数据库凭借易扩展、大数据量和高性能以及灵活的数据模型成功的在数据库领域站稳了脚跟。本文将分析传统数据库的存在的问题，以及几类 NoSQL 如何解决这些问题。在不同的业务场景下，作出正确的数据存储技术选型。
NoSQL是指非关系型的数据库，NoSQL（Not Only SQL），意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库革命性运动，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（Social Networking Services，即社会性网络服务）类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，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。
接着上篇文章继续聊聊交互式查询，交互式查询崛起的原因是人类的懒惰本质，自从谷歌发表了 Dremel 论文后，相似的计算引擎不断地出现，在这篇文章里，针对几种典型的计算引擎简单聊聊。
保障生产MySQL、Redis、MongoDB等集群稳定高效运营，及数据库自动化运维平台建设。
一直在说区块链是一系列技术结合后的新的技术架构，那么这里分别介绍下这些相关技术，也涉及到一些扩展开去的相关内容。 区块链-分布式系统-CAP原理： 区块链技术中，除了各种加密的算法还有一个重要的概念：分布式系统，分布式系统实现了区块链的去中心化（多中心、弱中心化的概念）架构。 之前有大致写过一点关于分布式系统简单说明，这里再对分布式系统的概念做个说明。 分布式系统概念： 分布式系统的概念，根据通用的分布式系统的定义：分布式系统（distributed system）建立在网络的基础上的软件系统，或者理解
1. 灵活的数据模型：NoSQL数据库不局限于关系模型，支持多种数据结构，如键值对、文档、列族、图形等，能够更自然地映射复杂、多变的数据类型，尤其适合处理半结构化和非结构化数据。
感受了成都的美食、美景、萌妹砸（某月表示不想走了）、 还有技术圈的同学热情同时，3306π成都站活动也结束了。让我们回顾一下，本次活动和演讲老师的精彩分享。
2017年时序数据库忽然火了起来。开年2月Facebook开源了beringei时序数据库；到了4月基于PostgreSQL打造的时序数据库TimeScaleDB也开源了，而早在2016年7月，百度云在其天工物联网平台上发布了国内首个多租户的分布式时序数据库产品TSDB，成为支持其发展制造，交通，能源，智慧城市等产业领域的核心产品，同时也成为百度战略发展产业物联网的标志性事件。时序数据库作为物联网方向一个非常重要的服务，业界的频频发声，正说明各家企业已经迫不及待的拥抱物联网时代的到来。 本文会从时序数据
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我们很高兴与大家分享在向Cloudera的Operational Database添加ANSI SQL、二级索引、星型模式和视图功能之后，我们将在接下来的几个月中引入分布式事务支持。
昨天就有陌陌，斗鱼等招聘不要33岁以上的开发，招聘JD中直接说明不要！有人也羡慕国外的码农，说美帝领先几十年，人家50岁的大叔还在编码。结果马上就被一篇报道打脸了----"Java之父求职被嫌年纪大：程序员只能吃青春饭？"
引言 公司由粗犷式发展转向精细化运营的过程中，数据决策支持发挥着至关重要的作用。而在传统行业里，由于数据量相对较小；业务系统变更相对规律；系统架构相对简单；数据来源相对单一等原因，从而使数据的计算过程更加简单，计算结果更加准确。而作为业务与技术高速发展的京东，用常规的架构设计无法满足公司对数据高 质量的要求。如何在保障业务高速发展的同时，将数据仓库的数据污染降低到最小？我们重点来说说引起数据污染的原因以及解决方案。 业务系统的数据源多样化 随着技术的发展，不同的业务系统由不同的团队开发与维护，造成了公司多
本文作者为 PingCAP 联合创始人兼 CTO 黄东旭，将分享分布式数据库的发展趋势以及云原生数据库设计的新思路。
刚刚出现NOSQL这个概念的时候，很多人都是似而非的字面理解成"不是SQL"， 与传统的关系型数据库是两个完全独立的阵营，实际上完全不是这么回事。个人更倾向于理解NOSQL的诞生更多的是为了补充关系型数据库的短板，满足现下互联网海量数据、高并发、低延迟和非结构化数据易扩展等需求。
有朋友留言问：面试数据分析相关工作，面试官让我说说数据工程师和数据分析师的区别在哪里，怎么回答？
数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合.
数据库是应用及计算机的核心元素，负责存储运行软件应用所需的一切重要数据。为了保障应用正常运行，总有一个甚至多个数据库在默默运作。我们可以把数据库视为信息仓库，以结构化的方式存储了大量的相关信息，并合理分类，方便搜索及使用。
点击关注公众号，Java干货及时送达 数据库是应用及计算机的核心元素，负责存储运行软件应用所需的一切重要数据。为了保障应用正常运行，总有一个甚至多个数据库在默默运作。我们可以把数据库视为信息仓库，以结构化的方式存储了大量的相关信息，并合理分类，方便搜索及使用。 因此，数据库设计成为软件开发中的重要一环，对于开发者来说，设计一个高效的数据库至关重要。那么，为什么数据库设计很重要，“好”的标准又是什么？本文将做以介绍。 为什么数据库设计很重要？ 用我们订购衬衫的在线商城网站举例。如今，从网站上订购衬衫的过程似
在构建任何系统时，数据库设计都是一个至关重要的环节。一个良好的数据库设计不仅能提高数据的一致性和完整性，还能优化性能和简化数据管理。在这篇文章中，我们将深入探讨数据库设计的三大范式，并提供Java代码示例来加深理解。准备好了吗？让我们一起探索如何让你的数据库设计更加健壮和高效！
DBeaver是一款免费开源的跨平台数据库管理工具，基于Java开发，支持目前几乎所有的主流数据库，包括MySQL、PostgreSQL、SQLite、Oracle、SQL Server、DB2、Sybase、Teradata、MongoDB等。它具有直观的用户界面，支持SQL编辑、数据查看、数据编辑、元数据管理、数据导出导入、连接管理等功能。
首先，我们要了解分布式系统的原理和应用，因为在高并发场景下，服务器集群往往会扮演着至关重要的角色。对于如何优化集群的负载均衡、数据存储以及网络通信等方面都需要有深入的了解。
很多大数据应用的实施似乎都是在一个现有的数据仓库上，添加一个或多个新的大容量数据流，还有一些支持数据存储和业务分析的专业软硬件。数据存储问题通常是通过部署一个专门的硬件一体机来协调，这样就可以在存储大量数据的同时还能够提供超快的数据访问。 在这样的情况下，我们还需要考虑数据库设计的问题么？ 大数据环境下的数据建模 大多数DBA认为：良好的数据库设计是系统和应用程序设计的一部分。很多的业务需求，如数据可用性，清理处理，还有应用性能都可以利用特定的数据库设计加以解决。 那么对于
来源：https://www.jianshu.com/p/336f682e4b91
在讲新的思路之前，先为过去没有关注过数据库技术的朋友们做一个简单的历史回顾，接下来会谈谈未来的数据库领域，在云原生数据库设计方面的新趋势和前沿思考。首先来看看一些主流数据库的设计模式。
持久化(persistence)：把数据保存到可掉电式存储设备中以供之后使用。大多数情况下，特别是企业级应用，数据持久化意味着将内存中的数据保存到硬盘上加以”固化”，而持久化的实现过程大多通过各种关系数据库来完成。
反三范式是基于第三范式所调整的，没有冗余的数据库未必是最好的数据库，有时为了提高运行效率，就必须降低范式标准，适当保留冗余数据。
解决方法：打开PDM后，会出现Database的菜单栏，进入Database － Edit Current DBMS －script－objects－column－maxlen，把value值调大(原为30)，比如改成60。出现表或者其它对象的长度也有这种错误的话都可以选择对应的objects照此种方法更改
小 T 导读：近年来，随着物联网技术和市场的快速发展、企业业务的加速扩张，时序数据的处理难题也越来越受到行业和企业的重视，时序场景下通用型数据库步履维艰，各种时序数据库产品应运而起。但是，做一个优质的时序数据库真的很容易吗？本篇文章将从数据库开发者的角度，解剖时序场景下的数据处理需求、分析时序数据库设计思路，给到读者一些硬核技术思考。
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。
数据库设计是程序开发的核心部分，标准的数据库设计原则和步骤能有效提高开发进度和效率。 数据库设计(Database Design)是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，使之能够有效地存储数据，满足各种用户的应用需求（信息要求和处理要求）。
标题的这个问题是我去年面天猫，在交叉面的时候一个数据库出生的大佬问的：你会怎样去设计一个数据库。
搜索型NoSql（代表----ElasticSearch）：支持快速的全文搜索，同时可以各种方式的分词查询等。但是不能随意扩展结构。
一、网站架构的伸缩性设计 1.1 不同功能进行物理分离实现伸缩 （1）纵向分离：将业务处理流程上得不同部分分离部署，实现系统的伸缩性； image （2）横向分离：将不同的业务模块分离部署，实现系统的
使用这个问题来测试一下chatgpt和文心一言：“假设你是一个研发团队负责人，现在你要为一个业务项目做数据库设计，请详细说明你会如何做好这个事情”。
在日常的开发工程中，很多时候需要提供数据库设计文档，如果当时数据库设计没有采用PowerDesinger，到后期需要给客户提供数据库设计文档、后期项目运维就会比较麻烦，今天给大家介绍如何使用PowerDesigner的逆向工程生成SQLServer数据库的设计文档。希望对大家能有所帮助！
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数据库是应用及计算机的核心元素，负责存储运行软件应用所需的一切重要数据。为了保障应用正常运行，总有一个甚至多个数据库在默默运作。我们可以把数据库视为信息仓库，以结构化的方式存储了大量的相关信息，并合理分类，方便搜索及使用(java项目 fhadmin.cn)。
没有人告诉你这个原因的原因有两个：无知或冷漠。他们要么不知道它是坏的，要么他们不在乎。
作者范钢，曾任航天信息首席架构师，《大话重构》一书的作者。本文根据具体实例详细描述了DDD 落实到数据库设计的整个过程
链接 | blog.csdn.net/sirfei/article/details/434994
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