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一张图帮你弄清SQL/NewSQL/NoSQL的区别以及如何进行取舍
Defonds
优质创作者: Java技术领域
领域专家: 后端开发技术领域
2015-09-16 06:40:31
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参考博客:
http://blog.csdn.net/defonds/article/details/48471087
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一张图帮你弄清SQL/NewSQL/NoSQL的区别以及如何进行取舍
参考博客:http://blog.csdn.net/defonds/article/details/48471087。
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爱上程序的猿
2015-10-28
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最好加上oracle
我叫小菜菜
2015-10-23
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学习了~一直还停留在old
智慧老师
2015-10-08
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cattpon
2015-10-07
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好像很复杂的样子~
aierda
2015-09-30
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学习,有深度,感谢分享
程序员鼓励师
2015-09-27
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Ar_Lai
2015-09-24
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图文并茂,了解了
qq_31521475
2015-09-23
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地摊叫卖广告制作软件
oihugs
2015-09-23
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看看了~~~~~~
xieyanxu7
2015-09-23
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来看看你的案子。。
郗晓勇
2015-09-23
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http://lvvbbe.com/questions/2501709/large-data-sets-nosql-newsql-sql-brain-fried
小鬼319
2015-09-22
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总觉得noSQL要火,大数据趋势
z77z
2015-09-21
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总觉得noSQL要火,大数据趋势
xian_wwq
2015-09-21
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直观明了,顶下
daoqing_chen
2015-09-20
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就是后者比前者更能处理大数据?
lianrouwupan
2015-09-18
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好像很深奥。。
qq_31412647
2015-09-18
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太好了,居然真的有干货啊
HfuTYfd015
2015-09-18
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来支持一下,谢谢楼主分享
cattpon
2015-09-17
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这样看就清晰多了~
Defonds
2015-09-17
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引用 3 楼 shijing266 的回复:
感谢大板分享,newSql 和 noSql的用法跟oldSql这些一样么?
NewSQL 支持 sql,而且支持事务,只不过改变了底层架构而已
加载更多回复(8)
New
SQL
:从
No
SQL
到
New
SQL
前言 其实本来是预想本文发表在18年年末,作为18年最后一弹,也是对之前工作、学习一些见解的总结。但是由于仪式感不敌拖延症,所以文章变成了19年新年第一弹,可惜未能在元旦完成,自我执行力还是要检讨下。(纯文字,没有什么图,不好意思)
No
SQL
源自2009年,当时在美国三藩市举办的一次Meetup提到的“Open Source, Distributed, Non Relational Databa...
大数据时代的数据库存储引擎:关系型、
No
SQL
与
New
SQL
如何选择?
如果以组件的类型是关系型数据库还是非关系型数据库,并结合服务的场景是OLTP还是OLAP来对业界各种存储组件
进行
划分的话,可以得到如下图所示的结果。关系型数据库中既有为OLTP设计的,也有为OLAP设计的,同时还有新兴发展起来兼容二者的HTAP数据库。这些系统都有各自适用的业务场景,它们在存储引擎选型时,往往会根据适用场景来决定。如果是读多写少的场景,通常会选择B+树、哈希表来构建存储引擎。而如果是写多读少的场景,往往会选择LSM树来构建存储引擎。
【DB】mongodb,redis,hbase 定位与
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------------------------------------------------------------------------------------------------------ 【个人笔记】 我想在本地建立一个数据库,日常存取数据方便。常用语言为Python My
SQL
:关系型数据库,可视化好,但是
SQL
语句不想写,pass; Redis:Key-Value 数...
聊聊主流的分布式数据库
单体数据库时代,随着系统交易量的不断上升,数据库读写性能出现了严重下降。我们可以借助分库分表中间件,比如mycat、shardingjdbc来实现分库分表,缓解单库的读写性能。但是分库分表中间件并不支持事务,如果要保证数据一致性,就需要借助于分布式事务中间件,比如阿里巴巴的seata。后来分布式数据库逐渐成为解决数据一致性的选择,目前分布式数据库产品已经比较成熟,支持ACID事务,本文就来聊一聊分布式数据库。 增加代理层 以my
sql
为例,我们来看一下单体数据库的逻辑架构,如下图: 从这个图我们可
大数据的存储和办理
大数据的存储和处理 任何机器都会有物理上的捆绑:内存容量、硬盘容量、处置器速度等等,我们需求在这些硬件的捆绑和功用之间做出
取舍
,比如内存的读取速度比硬盘快得多,因此内存数据库比硬盘数据库功用好,可是内存为2GB的机器不可能将大小为100GB的数据全部放入内存中,或许内存大小为128GB的机器可以做到,可是数据增加到200GB时就力不从心了。 数据不断增加构成单机系统功用不断降低,即使不断提升硬件配...
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