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。
技术真的是日新月异，关系型数据库在数据库存储界称霸这么多年后，市面上各种数据库如雨后春笋蓬勃发展，似乎关系型数据库也地位不保，我前段时间和同事聊天，听到他们经常说的现在市面上的noSql数据库完全可以替代现有的关系型数据库，可是事实真的如此吗，我们一起就市面上现在比较流行的各类数据库，做一个对比：
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。
目录： 一、关系型数据库 （一）常用关系型数据库： 二、非关系型数据库 （一）常用非关系型数据库： （二）分类： 文档型 key-value型 列式数据库 图形数据库 一、关系型数据库 （一）常用关系型数据库： MySQL、SQL-Server、SQLite、MariaDB、ORACLE、PostgreSQL、… 二、非关系型数据库 （一）常用非关系型数据库： CouchDB、MongoDB、 Redis、Voldemort、Oracle、Cassandra
NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL是Not Only SQL的缩写，是对不同于传统的关系型数据库管理系统的统称。非关系型数据库不同于传统的关系型数据库，非关系型数据库对数据的存储不需要特定的模式，适用于大规模的数据存储。
今天给大家带来的是大数据开发-HBase关系对比，相信大家也都发现了，有很多框架的用处都差不多，为什么只用这个而不用那个呢？这就是两者之间的一些不同之处的对比，然后选择一个最适用的，本期就是关系对比，为什么它最适用！
本文将介绍大数据的知识和Hbase的基本概念，作为大数据体系中重要的一员，Hbase弥补了Hadoop只能离线批处理的不足，支持存储小文件，随机检索。而这种特性使得Hbase对于实时计算体系的事件存储有天然的较好的支持。这使得Hbase在实时流式计算中也扮演者重要的角色。
HBase是一种非关系型的，分布式的，海量存储数据库。可用于大数据分析，如日志分析。来看看官网解释：
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
Hbase将大量数据列式存储，并且适合存储非关系型数据库，存储的数据类型都是二进制类型，这和传统的关系型数据库就有很大的区别，Hbase是基于zookeeper去进行管理的，与hive不同，hive是基于mapreduce，但他们最终都存储在hdfs上，Hbase一般对数据进行实时处理，而hive一般用于离线处理 Hbase的数据库叫NameSpace，对应着关系型数据库里面的database； Hbase的数据库底下也有自己的表，如果有的列的值全为空，此时不占内存空间； Hbase里的每一行代表一个数据对象，并且每一行都有行键（索引） Hbase里还含有列族（column family）（列族里面保存的就是key-value的键值对），与列修饰符（column qualifier）（列修饰符就是前面的key-value里的key），前两者共同组成了Hbase里的列，列内还有时间戳的概念
NoSQL是一些分布式非关系型数据库的统称，它采用非关系的数据模型，弱化模式或表结构、弱化完整性约束、弱化甚至取消事务机制，可能无法支持，或不能完整的支持SQL语句。
NoSQL 数据库和关系型数据库在数据存储、处理方式上有显著的区别，主要体现在数据模型、扩展性、数据存储方式、事务支持、查询能力等方面。NoSQL数据库主要适用于大数据和实时的网络应用，而关系型数据库适用于需要复杂事务支持的应用系统。
后面做的项目估计要使用到Hbase，因此做知识储备。个人学习路线为参考慕课网相关教学视频，然后翻看Hbase权威指南，并未做很深的原理剖析。 本次学习还有一些其他收获：
NoSQL（Not only SQL）数据库，可以理解为区别于关系型数据库如mysql、oracle等的非关系型数据库。聊到NoSQL不得不提著名的CAP理论，全称 Consistency Available and Partition tolerance，即一致性、可用性与分区容错性，这是Eric Brewer教授提出的分布式系统设计理念，并给出了定论：任何分布式系统只能同时满足其中二点，无法做到三者兼顾。这可以说是NoSQL数据库的理论基石，至今NoSQL领域也称得上是百花齐放了，一直也没有哪一款NoSQL同时兼顾着这三点特性。
NoSQL（Not only SQL）数据库，可以理解为区别于关系型数据库如mysql、oracle等的非关系型数据库。
大数据的典型特征，包括数据量大、数据类型多、价值密度低等，而具备这样特征的数据，在进入到存储阶段时，就需要根据数据类型及场景，来匹配适当的数据存储解决方案。今天我们来讲讲Java大数据开发当中，必须掌握的四种数据库。
应用程序都离不开数据库，那不同的数据结构，就会存放在不同的数据数据库中，所以数据库按数据结构分为关系型数据库和非关系型数据库。接下来就总结一下这两者的区别吧。
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。
这只是市场上主流数据库的一小部分，实际上还有很多其他数据库类型和实现。选择适合项目需求的数据库类型通常取决于数据模型、性能需求、可扩展性等因素。
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。
https://baike.baidu.com/item/%E5%85%B3%E7%B3%BB%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E7%B3%BB%E7%BB%9F
之前对于使用Phoenix查询Hbase大表数据一直卡死，于是搁置了好久，昨晚终于尝试了一下，完美搞定，本节文章来使用4种方法对比Hbase查询性能。
（1）Redis 分布式缓存，基于内存，强调缓存，支持数据持久化，支持事务操作，NoSQL 类型的Key/vale数据库，同时支持List、Set等更丰富的类型。 （2）hbase HBase是建立在HDFS之上,提供高可靠性的列存储，实时读写的数据库系统。它介于Nosql和关系型数据库之间，仅通过主键和主键的range来检索数据，仅支持单行事务。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。
Apache HBase 是以 hdfs 为数据存储的，一种分布式、可扩展的 NoSQL 数据库。
对于数据仓库，大数据集成类应用，通常会采用ETL工具辅助完成。ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、交互转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。当前的很多应用也存在大量的ELT应用模式。常见的ETL工具或类ETL的数据集成同步工具很多，以下对开源的Sqoop、dataX、Kettle、Canal、StreamSetst进行简单梳理比较。
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。
写在前面： 博主是一名软件工程系大数据应用开发专业大二的学生，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一
简单的说，数据库（英文Database）就是一个存放数据的仓库，这个仓库是按照一定的数据结果（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来组织、存储的、我们可以通过数据库提供的多种方法来管理数据库里的数据更简单的形象理解，数据库和我们生活中存放杂物的仓库性质一样，区别只是存放的东西不同。
其中只有张三把一行数据填满了，李四王五赵六的行都没有填满。因为这里的行结构是固定的，每一行都一样，即使你不用，也必须空到那里，而不能没有。来一张形象的图：
HBase的基础框架，将分成几个章节对HBase进行描述，不当之处还望大家批评指正。下面是了解HBase基础架构的第一部分。
参考blog:http://blog.csdn.net/u012377333/article/details/50598519
在选择数据存储时，经常会选择关系型数据库(SQL)和非关系型数据库(NoSQL)进行数据存储，这两种数据各有优缺点，下面进行简单对比
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。
本篇我们来讲讲非关系型数据库Elasticsearch，这个也是我最近在学习的内容，现在我把所学到的知识整合起来，希望能帮助到想了解这门技术的小伙伴。在开始之前我们先来了解下数据库模型。
Oracle、Mysql、DB2、PostgreSQL、Microsoft SQL Server、Microsoft Access
当前我们各种高并发的时代下，NoSql正以大规模侵袭的状态下入侵SQL界，我们现在很普及的关系数据库如mysql、oracle、DB2、Microsoft的SQL Server等
说明：从严格的列式存储的定义来看，Hbase并不属于列式存储，有人称它为面向列的存储，请各位看官注意这一点。
连接传统关系型数据库和Hadoop的桥梁 把关系型数据库的数据导入到 Hadoop 系统 ( 如 HDFS、HBase 和 Hive) 中； 把数据从 Hadoop 系统里抽取并导出到关系型数据库里
一 三范式 1,所有列必须为原子化列 2,设计时需要主键列 3,所有非主键列不能依靠传递与主键列发生关系（所有列与主键列发生的都是直接关系） 生活中的主键：ID 车牌 手机号 二 关系 数据库结构关系 集合 --> 表 线型关系 -->约束 树形关系 -->索引（二叉树模型需哦延展的平衡二叉树） 图形关系 --> 数据库既包括了线型关系同事也包含了约束关系与依赖关系。 RDBMS（关系型数据库系统） HBASE（NOSQL --> not only sql） 非关系型数据库的优势：1
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数据库的七种武器，是我在工作维护和接触到的七种常用数据库，包括4种常用的关系型数据库，3种常用nosql数据库。
会数据库是作为一名测试的基本能力，大家可以根据下面的导图来定制自己的学习路线，同时也罗列了一些测试工作中常用的几种情况及可能的面试题，可以看下面的是我导图。都是干货！
数据库根据其数据的存储方式可以分为关系型数据库和非关系型数据库。常见的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。常见的非关系性数据库有 NoSql、Cloudant，Hbase等
5、Hbase的表在物理存储上，是按照列族来分割的，不同列族的数据一定存储在不同的文件中
DB-Engines 12 月份数据库流行度排行榜已发布更新，下面让我们一起来看看这份榜单，了解数据库技术的发展趋势。
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。
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