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列式資料庫有哪些

發布時間:2022-03-05 05:48:05

① 什麼是資料庫列存儲,原理是怎樣的

資料庫列存儲不同於傳統的關系型資料庫,其數據在表中是按行存儲的,列方式所帶來的重要好處之一就是,由於查詢中的選擇規則是通過列來定義的,因 此整個資料庫是自動索引化的。

按列存儲每個欄位的數據聚集存儲,在查詢只需要少數幾個欄位的時候,能大大減少讀取的數據量,一個欄位的數據聚集存儲,那就 更容易為這種聚集存儲設計更好的壓縮/解壓演算法。這張圖講述了傳統的行存儲和列存儲的區別:

② 常見的基於列存儲的大數據資料庫有哪些

目前大數據存儲有兩種方案可供選擇:行存儲和列存儲。業界對兩種存儲方案有很多爭持,集中焦點是:誰能夠更有效地處理海量數據,且兼顧安全、可靠、完整性。從目前發展情況看,關系資料庫已經不適應這種巨大的存儲量和計算要求,基本是淘汰出局。在已知的幾種大數據處理軟體中,Hadoop的HBase採用列存儲,MongoDB是文檔型的行存儲,Lexst是二進制型的行存儲。在這里,我不討論這些軟體的技術和優缺點,只圍繞機械磁碟的物理特質,分析行存儲和列存儲的存儲特點,以及由此產生的一些問題和解決辦法。

③ 資料庫有哪幾種

一、關系資料庫

關系型資料庫,存儲的格式可以直觀地反映實體間的關系。關系型資料庫和常見的表格比較相似,關系型資料庫中表與表之間是有很多復雜的關聯關系的。

常見的關系型資料庫有Mysql,SqlServer等。在輕量或者小型的應用中,使用不同的關系型資料庫對系統的性能影響不大,但是在構建大型應用時,則需要根據應用的業務需求和性能需求,選擇合適的關系型資料庫。

雖然關系型資料庫有很多,但是大多數都遵循SQL(結構化查詢語言,Structured Query Language)標准。 常見的操作有查詢,新增,更新,刪除,求和,排序等。

查詢語句:SELECT param FROM table WHERE condition 該語句可以理解為從 table 中查詢出滿足 condition 條件的欄位 param。

新增語句:INSERT INTO table (param1,param2,param3) VALUES (value1,value2,value3) 該語句可以理解為向table中的param1,param2,param3欄位中分別插入value1,value2,value3。

更新語句:UPDATE table SET param=new_value WHERE condition 該語句可以理解為將滿足condition條件的欄位param更新為 new_value 值。

刪除語句:DELETE FROM table WHERE condition 該語句可以理解為將滿足condition條件的數據全部刪除。

去重查詢:SELECT DISTINCT param FROM table WHERE condition 該語句可以理解為從表table中查詢出滿足條件condition的欄位param,但是param中重復的值只能出現一次。

排序查詢:SELECT param FROM table WHERE condition ORDER BY param1該語句可以理解為從表table 中查詢出滿足condition條件的param,並且要按照param1升序的順序進行排序。

總體來說, 資料庫的SELECT,INSERT,UPDATE,DELETE對應了我們常用的增刪改查四種操作。

關系型資料庫對於結構化數據的處理更合適,如學生成績、地址等,這樣的數據一般情況下需要使用結構化的查詢,例如join,這樣的情況下,關系型資料庫就會比NoSQL資料庫性能更優,而且精確度更高。

由於結構化數據的規模不算太大,數據規模的增長通常也是可預期的,所以針對結構化數據使用關系型資料庫更好。關系型資料庫十分注意數據操作的事務性、一致性,如果對這方面的要求關系型資料庫無疑可以很好的滿足。

二、非關系型資料庫(NoSQL)

隨著近些年技術方向的不斷拓展,大量的NoSql資料庫如MongoDB、Redis、Memcache出於簡化資料庫結構、避免冗餘、影響性能的表連接、摒棄復雜分布式的目的被設計。

指的是分布式的、非關系型的、不保證遵循ACID原則的數據存儲系統。NoSQL資料庫技術與CAP理論、一致性哈希演算法有密切關系。所謂CAP理論,簡單來說就是一個分布式系統不可能滿足可用性、一致性與分區容錯性這三個要求,一次性滿足兩種要求是該系統的上限。

而一致性哈希演算法則指的是NoSQL資料庫在應用過程中,為滿足工作需求而在通常情況下產生的一種數據演算法,該演算法能有效解決工作方面的諸多問題但也存在弊端,即工作完成質量會隨著節點的變化而產生波動,當節點過多時,相關工作結果就無法那麼准確。

這一問題使整個系統的工作效率受到影響,導致整個資料庫系統的數據亂碼與出錯率大大提高,甚至會出現數據節點的內容遷移,產生錯誤的代碼信息。

但盡管如此,NoSQL資料庫技術還是具有非常明顯的應用優勢,如資料庫結構相對簡單,在大數據量下的讀寫性能好;能滿足隨時存儲自定義數據格式需求,非常適用於大數據處理工作。

NoSQL資料庫適合追求速度和可擴展性、業務多變的應用場景。

對於非結構化數據的處理更合適,如文章、評論,這些數據如全文搜索、機器學習通常只用於模糊處理,並不需要像結構化數據一樣,進行精確查詢,而且這類數據的數據規模往往是海量的,數據規模的增長往往也是不可能預期的;

而NoSQL資料庫的擴展能力幾乎也是無限的,所以NoSQL資料庫可以很好的滿足這一類數據的存儲。

NoSQL資料庫利用key-value可以大量的獲取大量的非結構化數據,並且數據的獲取效率很高,但用它查詢結構化數據效果就比較差。

目前NoSQL資料庫仍然沒有一個統一的標准,它現在有四種大的分類:

1、鍵值對存儲(key-value):代表軟體Redis,它的優點能夠進行數據的快速查詢,而缺點是需要存儲數據之間的關系。

2、列存儲:代表軟體Hbase,它的優點是對數據能快速查詢,數據存儲的擴展性強。而缺點是資料庫的功能有局限性。

3、文檔資料庫存儲:代表軟體MongoDB,它的優點是對數據結構要求不特別的嚴格。而缺點是查詢性的性能不好,同時缺少一種統一查詢語言。

4、圖形資料庫存儲:代表軟體InfoGrid,它的優點可以方便的利用圖結構相關演算法進行計算。而缺點是要想得到結果必須進行整個圖的計算,而且遇到不適合的數據模型時,圖形資料庫很難使用。

安全

資料庫安全涉及保護資料庫內容、其所有者和用戶的所有各個方面。它的范圍從防止有意的未經授權的資料庫使用到未經授權的實體(例如,個人或計算機程序)無意的資料庫訪問。

資料庫訪問控制涉及控制誰(一個人或某個計算機程序)可以訪問資料庫中的哪些信息。該信息可以包括特定的資料庫對象(例如,記錄類型、特定記錄、數據結構);

對特定對象的特定計算(例如,查詢類型或特定查詢),或者使用到前者的特定訪問路徑(例如,使用特定索引)或其他數據結構來訪問信息)。

資料庫訪問控制由使用專用受保護安全 DBMS 介面的特別授權(由資料庫所有者)人員設置。

這可以在個人基礎上直接管理,或者通過將個人和特權分配給組,或者(在最復雜的模型中)通過將個人和組分配給角色,然後授予權利。數據安全可防止未經授權的用戶查看或更新資料庫。使用密碼,用戶可以訪問整個資料庫或它的子集,稱為「子模式」。

例如,員工資料庫可以包含有關單個員工的所有數據,但一組用戶可能僅被授權查看工資數據,而其他用戶僅被允許訪問工作歷史和醫療數據。如果 DBMS 提供了一種互動式輸入和更新資料庫以及查詢資料庫的方法,則此功能允許管理個人資料庫。

數據安全通常涉及保護特定的數據塊,包括物理保護(即免受損壞、破壞或移除;例如,參見物理安全),或將它們或它們的一部分解釋為有意義的信息(例如,通過查看它們組成的位串,得出特定的有效信用卡號;例如,參見數據加密)。

更改和訪問日誌記錄誰訪問了哪些屬性、更改了什麼以及何時更改。日誌服務通過保留訪問發生和更改的記錄,允許以後進行取證資料庫審計。有時應用程序級代碼用於記錄更改而不是將其留給資料庫。可以設置監控以嘗試檢測安全漏洞。

以上內容參考網路-資料庫

④ 資料庫排列方式有幾種

沒錯
先按vip_degji=1升序排列(不加ASC默認是升序排列的)
再按add_date降序排列,後面需要加DESC

⑤ 什麼是列式存儲資料庫

列式資料庫是以列相關存儲架構進行數據存儲的資料庫,主要適合與批量數據處理和即席查詢。
GBase 8a 分析型資料庫的獨特列存儲格式,對每列數據再細分為「數據包」。這樣可以達到很高的可擴展性:無論一個表有多大,資料庫只操作相關的數據包,性能不會隨著數據量的增加而下降。通過以數據包為單位進行 I/O 操作提升數據吞吐量,從而進一步提高I/O效率。

由於採用列存儲技術,還可以實現高效的透明壓縮。

⑥ 列式資料庫的優缺點

優點:
極高的裝載速度
(最高可以等於所有硬碟IO
的總和,基本是極限了)
適合大量的數據而不是小數據
實時載入數據僅限於增加(刪除和更新需要解壓縮Block
然後計算然後重新壓縮儲存)
高效的壓縮率,不僅節省儲存空間也節省計算內存和CPU。
非常適合做聚合操作。
缺點:
不適合掃描小量數據
不適合隨機的更新
批量更新情況各異,有的優化的比較好的列式資料庫(比如Vertica)表現比較好,有些沒有針對更新的資料庫表現比較差。
不適合做含有刪除和更新的實時操作。

⑦ 列式資料庫的舉例

下面以GBase 8a分析型資料庫為例,描述列存儲對數據存儲與管理的作用。
面對海量數據分析的 I/O 瓶頸,GBase 8a 把表數據按列的方式存儲,其優勢體現在以下幾個方面。
不讀取無效數據:降低 I/O 開銷,同時提高每次 I/O 的效率,從而大大提高查詢性能。查詢語句只從磁碟上讀取所需要的列,其他列的數據是不需要讀取的。例如,有兩張表,每張表100GB 且有100 列,大多數查詢只關注幾個列,採用列存儲,不需要像行存資料庫一樣,將整行數據取出,只取出需要的列。磁碟 I/0 是行存儲的 1/10或更少,查詢響應時間提高 10 倍以上。
高壓縮比:壓縮比可以達到 5 ~ 20 倍以上,數據佔有空間降低到傳統資料庫的1/10 ,節省了存儲設備的開銷。
當資料庫的大小與資料庫伺服器內存大小之比達到或超過 2:1 (典型的大型系統配置值)時,列存的 I/O 優勢就顯得更加明顯;
GBase 8a 分析型資料庫的獨特列存儲格式,對每列數據再細分為「數據包」。這樣可以達到很高的可擴展性:無論一個表有多大,資料庫只操作相關的數據包,性能不會隨著數據量的增加而下降。通過以數據包為單位進行 I/O 操作提升數據吞吐量,從而進一步提高I/O效率。
由於採用列存儲技術,還可以實現高效的透明壓縮。
由於數據按列包存儲,每個數據包內都是同構數據,內容相關性很高,這使得GBase 8a 更易於實現壓縮,壓縮比通常能夠達到 1:10 甚至更優。這使得能夠同時在磁碟 I/O 和 Cache I/O 上都提升資料庫的性能,使 GBase 8a 在某些場景下的運算性能比傳統資料庫快 100 倍以上。
GBase 8a 允許用戶根據需要設置配置文件,選擇是否進行壓縮。在啟用壓縮的情況下GBase 8a 根據數據的不同特性以及不同的分布狀況,自動採用相應的壓縮演算法,如:
行程編碼(適用於大量連續重復的數據,特別是排序數據);
基於數據的差值編碼(適用於重復率低,但彼此差值較小的數據列);
基於位置的差值編碼(適用於重復率高,但分布比較隨機的數據列)。

⑧ 資料庫的種類有哪些

資料庫通常分為層次式資料庫、網路式資料庫和關系式資料庫三種。而不同的資料庫是按不同的數據結構來聯系和組織的。 1.數據結構模型 (1)數據結構 所謂數據結構是指數據的組織形式或數據之間的聯系。如果用D表示數據,用R表示數據對象之間存在的關系集合,則將DS=(D,R)稱為數據結構。例如,設有一個電話號碼簿,它記錄了n個人的名字和相應的電話號碼。為了方便地查找某人的電話號碼,將人名和號碼按字典順序排列,並在名字的後面跟隨著對應的電話號碼。這樣,若要查找某人的電話號碼(假定他的名字的第一個字母是Y),那麼只須查找以Y開頭的那些名字就可以了。該例中,數據的集合D就是人名和電話號碼,它們之間的聯系R就是按字典順序的排列,其相應的數據結構就是DS=(D,R),即一個數組。 (2)數據結構種類 數據結構又分為數據的邏輯結構和數據的物理結構。數據的邏輯結構是從邏輯的角度(即數據間的聯系和組織方式)來觀察數據,分析數據,與數據的存儲位置無關。數據的物理結構是指數據在計算機中存放的結構,即數據的邏輯結構在計算機中的實現形式,所以物理結構也被稱為存儲結構。這里只研究數據的邏輯結構,並將反映和實現數據聯系的方法稱為數據模型。 目前,比較流行的數據模型有三種,即按圖論理論建立的層次結構模型和網狀結構模型以及按關系理論建立的關系結構模型。 2.層次、網狀和關系資料庫系統 (1)層次結構模型 層次結構模型實質上是一種有根結點的定向有序樹(在數學中"樹"被定義為一個無回的連通圖)。下圖是一個高等學校的組織結構圖。這個組織結構圖像一棵樹,校部就是樹根(稱為根結點),各系、專業、教師、學生等為枝點(稱為結點),樹根與枝點之間的聯系稱為邊,樹根與邊之比為1:N,即樹根只有一個,樹枝有N個。 按照層次模型建立的資料庫系統稱為層次模型資料庫系統。IMS(Information Manage-mentSystem)是其典型代表。 (2)網狀結構模型 按照網狀數據結構建立的資料庫系統稱為網狀資料庫系統,其典型代表是DBTG(Data Base Task Group)。用數學方法可將網狀數據結構轉化為層次數據結構。 (3)關系結構模型 關系式數據結構把一些復雜的數據結構歸結為簡單的二元關系(即二維表格形式)。例如某單位的職工關系就是一個二元關系。 由關系數據結構組成的資料庫系統被稱為關系資料庫系統。 在關系資料庫中,對數據的操作幾乎全部建立在一個或多個關系表格上,通過對這些關系表格的分類、合並、連接或選取等運算來實現數據的管理。dBASEII就是這類資料庫管理系統的典型代表。對於一個實際的應用問題(如人事管理問題),有時需要多個關系才能實現。用dBASEII建立起來的一個關系稱為一個資料庫(或稱資料庫文件),而把對應多個關系建立起來的多個資料庫稱為資料庫系統。dBASEII的另一個重要功能是通過建立命令文件來實現對資料庫的使用和管理,對於一個資料庫系統相應的命令序列文件,稱為該資料庫的應用系統。因此,可以概括地說,一個關系稱為一個資料庫,若干個資料庫可以構成一個資料庫系統。資料庫系統可以派生出各種不同類型的輔助文件和建立它的應用系統。

⑨ 資料庫都有哪些

資料庫是一組信息的集合,以便可以方便地訪問、管理和更新,常用資料庫有:1、關系型資料庫;2、分布式資料庫;3、雲資料庫;4、NoSQL資料庫;5、面向對象的資料庫;6、圖形資料庫。

計算機資料庫通常包含數據記錄或文件的聚合,例如銷售事務、產品目錄和庫存以及客戶配置文件。

通常,資料庫管理器為用戶提供了控制讀寫訪問、指定報表生成和分析使用情況的能力。有些資料庫提供ACID(原子性、一致性、隔離性和持久性)遵從性,以確保數據的一致性和事務的完整性。

資料庫普遍存在於大型主機系統中,但也存在於較小的分布式工作站和中端系統中,如IBM的as /400和個人計算機。

資料庫的演變

資料庫從1960年代開始發展,從層次資料庫和網路資料庫開始,到1980年代的面向對象資料庫,再到今天的SQL和NoSQL資料庫和雲資料庫。

一種觀點認為,資料庫可以按照內容類型分類:書目、全文、數字和圖像。在計算中,資料庫有時根據其組織方法進行分類。有許多不同類型的資料庫,從最流行的方法關系資料庫到分布式資料庫、雲資料庫或NoSQL資料庫。

常用資料庫:

1、關系型資料庫

關系型資料庫是由IBM的E.F. Codd於1970年發明的,它是一個表格資料庫,其中定義了數據,因此可以以多種不同的方式對其進行重組和訪問。

關系資料庫由一組表組成,其中的數據屬於預定義的類別。每個表在一個列中至少有一個數據類別,並且每一行對於列中定義的類別都有一個特定的數據實例。

結構化查詢語言(SQL)是關系資料庫的標准用戶和應用程序介面。關系資料庫易於擴展,並且可以在原始資料庫創建之後添加新的數據類別,而不需要修改所有現有應用程序。

2、分布式資料庫

分布式資料庫是一種資料庫,其中部分資料庫存儲在多個物理位置,處理在網路中的不同點之間分散或復制。

分布式資料庫可以是同構的,也可以是異構的。同構分布式資料庫系統中的所有物理位置都具有相同的底層硬體,並運行相同的操作系統和資料庫應用程序。異構分布式資料庫中的硬體、操作系統或資料庫應用程序在每個位置上可能是不同的。

3、雲資料庫

雲資料庫是針對虛擬化環境(混合雲、公共雲或私有雲)優化或構建的資料庫。雲資料庫提供了一些好處,比如可以按每次使用支付存儲容量和帶寬的費用,還可以根據需要提供可伸縮性和高可用性。

雲資料庫還為企業提供了在軟體即服務部署中支持業務應用程序的機會。

4、NoSQL資料庫

NoSQL資料庫對於大型分布式數據集非常有用。

NoSQL資料庫對於關系資料庫無法解決的大數據性能問題非常有效。當組織必須分析大量非結構化數據或存儲在雲中多個虛擬伺服器上的數據時,它們是最有效的。

5、面向對象的資料庫

使用面向對象編程語言創建的項通常存儲在關系資料庫中,但是面向對象資料庫非常適合於這些項。

面向對象的資料庫是圍繞對象(而不是操作)和數據(而不是邏輯)組織的。例如,關系資料庫中的多媒體記錄可以是可定義的數據對象,而不是字母數字值。

6、圖形資料庫

面向圖形的資料庫是一種NoSQL資料庫,它使用圖形理論存儲、映射和查詢關系。圖資料庫基本上是節點和邊的集合,其中每個節點表示一個實體,每個邊表示節點之間的連接。

圖形資料庫在分析互連方面越來越受歡迎。例如,公司可以使用圖形資料庫從社交媒體中挖掘關於客戶的數據。

訪問資料庫:DBMS和RDBMS

資料庫管理系統(DBMS)是一種允許您定義、操作、檢索和管理存儲在資料庫中的數據的軟體。

關系資料庫管理系統(RDBMS)是上世紀70年代開發的一種基於關系模型的資料庫管理軟體,目前仍然是最流行的資料庫管理方法。

Microsoft SQL Server、Oracle資料庫、IBM DB2和MySQL是企業用戶最常用的RDBMS產品。DBMS技術始於20世紀60年代,支持分層資料庫,包括IBM的信息管理系統和CA的集成資料庫管理系統。一個關系資料庫管理系統(RDBMS)是一種資料庫管理軟體是在20世紀70年代開發的,基於關系模式,仍然是管理資料庫的最普遍的方式。

希望能幫助你還請及時採納謝謝

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