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NoSQL数据库能存储一个类的对象吗
laxila
2016-04-20 02:14:39
NoSQL数据库能存储一个类的对象吗
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NoSQL数据库能存储一个类的对象吗
NoSQL数据库能存储一个类的对象吗
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icesnow330
2016-04-25
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有的可以(比如文档数据库MongoDB等),有的不行(比如Key-Value数据库)
chyanch
2016-04-22
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可以详细说下类的对象具体指什么么?
javaee-
nosql
:通过 CDI 等将
NoSQL
数据库
集成到 Java EE 中
NoSQL
数据库
的 Java EE 7 / CDI 集成 该项目旨在简化 Java EE 项目中某些
NoSQL
数据库
的使用。 通过 CDI,它有助于让本地 API
对象
与这些
数据库
进行交互。 目前仅提供 MongoDB 集成。 我们计划在未来添加新的
数据库
支持,届时将使用 MongoDB 验证该原理 本项目在 Apache License 2.0 下获得许可 测试 该项目在 Junit + Arquillian 下提供独立(无需安装第 3 方软件即可运行)测试。 默认情况下,它们在轻型 Weld 容器中启动。 你可以用 mvn clean verify 但是你也可以在 WildFly 8.2.0 下启动它们 mvn clean verify -Pwildfly-test 第一次使用此配置文件启动测试时,maven 将下载 WildFly,因此需要很多时间。 MongoDB 集成
KeyValueStore-
NoSQL
:使用 PHP 和 MySQL 的 KeyValue Store
NoSQL
数据库
键/值
存储
-
NoSQL
这是
一个
键/值
存储
,也称为
NoSQL
数据库
。 它使用 PHP 编写并托管在 MySQL
数据库
上。 这个想法很简单。 您可以通过给它
一个
键来
存储
一个
值,并通过提供它的键在
存储
中获取
一个
值。 我主要需要不时使用
一个
小而简单的
数据库
来用于不同的项目。 这是
一个
方便的解决方案,可以访问和更新少量持久数据。 JSON
对象
被发布到 api,并在响应中返回
一个
JSON
对象
。 提供了 Javascript 和 HTML 页面来演示如何与
数据库
交互。 设置值 数据发布到 set.php { "key" : "first name" , "value" : "Lewie" } 响应: { "success" : true , "key" : "first name" , "value" : "Lewie" } 获取价值 数据发布到
vedis-python:Vedis嵌入式
NoSQL
数据库
的Python绑定
Vedis嵌入式
NoSQL
数据库
的快速Python绑定。 Vedis是
一个
模仿Redis的有趣,快速,嵌入式
数据库
。 。 产品特点 Vedis功能: 嵌入式零配置
数据库
交易性(ACID) 单个文件或内存
数据库
键/值
存储
类
似于标准命令的命令。 线程安全 TB级的
数据库
Vedis-Python功能: 编译的库,极快且开销最小。 使用Pythonic API支持键/值操作和交易。 支持执行Vedis命令。 用Python编写自定义命令。 Python 2.x和3.x。 局限性: 未经Windoze测试。 vedis-python的vedis-python版本(0.2.0)使用ctypes包装Vedis C库。 通过切换到Cython,键/值和Vedis命令的操作明显更快。 链接: 如果您喜欢Vedis,您可能还想签出 ,这是
一个
嵌入式游标/值
数据库
,其中包含游标和
一个
JSON文档
存储
(python绑定: )。 安装 您可以使用pip安装vedis-python。 pip install vedis 基本用法 首先,您实例化
一个
Vedis
对象
,传入
数据库
advanced-python3:Python中的OOP,使用SQL和
NOSQL
数据库
,获取HTML数据
进阶Python 3 该
存储
库展示了Python incl OOP(面向
对象
编程)实现的高级用法,与关系
数据库
和
NOSQL
数据库
配合使用并获取HTML数据。 专案 使用Python3.7涵盖高级Python的项目 Python中的
类
:关联 Python中的
类
:继承 Python中的
类
:抽象
类
和接口 提取html数据:BeautifulSoup 创建sqlite
数据库
使用ORM:SQLAlchemy 使用MongoDB
数据库
班级协会 模拟纸牌组(52张纸牌)改组的项目。 随机洗牌后,应打印分
类
的纸牌并再次打印。
类
卡: 构造函数__init__(self, suit, rank)设置卡片 重写__str__(self)方法将打印卡名,例如fe“ jack of heart”
类
甲板: 包含等级和西装的两个列表 构造函数__init__(self)设置Deck:创建Card
类
的52个
对象
的列表 方法shuffle(self)使用随机数据在Deck中随机洗牌 重写__str__(self)方法将打印卡组中的所有卡
类
继承 具有
类
层次结构的项目:重用基
类
的方法。 *在Pyth
二、大数据与分布式.pdf
⼆、⼤数据与分布式 ⼀、分布式⽂件系统 ⼤数据管理研究的⽂件系统主要是分布式⽂件系统,分布式⽂件系统时建⽴在多台服务器上,并对多个节点上的⽂件进⾏统⼀管理,为⽤户 提供单⼀⽂件视图和⽂件访问结构。⽬前流⾏的分布式⽂件系统是建⽴在互联⽹环境上,基于节点⾃⾝的⽂件系统⽽实现的⾯向海量数据管 理的⽂件系统,主要研究在⼤规模集群上数据划分和数据分布,所
存储
的数据的可靠性以及
存储
管理的可扩展性,如何⽀持⽤户⼤规模并发 访问以及如何适应新型的并⾏计算模型。 ⽬前⽐较成熟的分布式⽂件系统解决⽅案有⾕歌的 GFS ,它是从实际需求、业务
类
型以及技术环境等⽅⾯考虑设计并实现的分布式⽂件系 统,它充分满⾜了应⽤
存储
的需求。雅虎的 HDFS 和亚马逊的 S3 也是相对成熟的分布式⽂件系统解决⽅案。HDFS 最⼤的⽤户是雅虎, 其次是 Facebook,S3 是亚马逊提供的在线按需
存储
服务,它是⼀个基于
对象
的
存储
系统,为客户提供任意⼤⼩的
对象
存储
。 ⼆、分布式数据管理平台 传统
数据库
⽆法应对⼤数据环境下数据
存储
的管理。
NoSQL
数据库
技术的提出为⼤数据管理提供了⼀个很好的解决⽅案。
NoSQL
数据库
根据
存储
模型可以划分为:基于 Key-Value 的
存储
模型,基于 Cloumn Family 的
存储
模型,、基于⽂档的
存储
明星以及基于图的模型。 2.1 基于 Key-Value
存储
的
NoSQL
数据库
基于 Key-Value
存储
的
NoSQL
数据库
主要是基于键值对来
存储
,利⽤哈希表来维护 Key 值与具体 Value 之间的映射关系,⽤户可以通 过 Key ⽅便的对数据进⾏定位。 Value 是以⼀定的数据结构进⾏
存储
,⽽系统不对 Value 进⾏任何解释,应⽤程序会根据事先约定的格式 对数据进⾏处理并对 Value 进⾏解释。Key-Value
类
型的
NoSQL
数据库
存在⼀个弊端,就是⽤户⽆法根据 Value 中的某个属性值查询数 据,因此该
类
型的
数据库
只能⽀持对 Key 进⾏简单的查询。 Tip:常见的 Key-Value
类
型的
NoSQL
数据库
有:Redis、Tokyo Cabinet Tryant、Oracle Berkeley DB 等。 2.2 基于 Cloumn Family
存储
的
NoSQL
数据库
Cloumn Family 是指具有相同性质的序列属性。它的
存储
结构是在 Key-Value 模型基础上进⾏重新设计的,Value 被设计的更加精细,⼀ 个 Value 由多个属性列组成,这些属性列组成了⼀个组从⽽在数据结构上呈现出多层嵌套映射。 Tip:常见的 Cloumn Family
类
型的
NoSQL
数据库
是 BigTable。 2.3 基于⽂档
存储
的
NoSQL
数据库
基于⽂档
存储
的
NoSQL
数据库
以传统的⽂档
存储
技术为基础,
存储
模型以是 Key-Value
存储
模型为基础,每个⽂档是⼀个 Key-Value 列 表,⽂档格式⼀般采⽤ JSON 或者
类
似于 JSON 的格式。该
类
型的
数据库
对于特定的查询来说具有较⾼的效率,并且给
数据库
的设计⼈员 带来了建模的灵活性,但却给数据操作⼈员带来了极⼤的负担。基于⽂档
存储
的
NoSQL
数据库
存在⼀个弊端,数据是循环嵌套的,会使应 ⽤程序变得越来越复杂、难以维护和理解。因此在使⽤该
类
型
NoSQL
数据库
时应当在设计阶段平衡好灵活性与复杂性。 Tip:常见的基于⽂档
存储
的
NoSQL
数据库
有:Lotus Notes、CouchDB、MongoDB 和 Riak 等。 2.4 基于图
存储
的
NoSQL
数据库
传统图
数据库
⼤部分是⾯向
对象
的,虽然它们在节点遍历等图数据操作中都具有很好的性能,但是并没有考虑到系统的可扩展性,因此就出 现了基于图
存储
的
NoSQL
数据库
。这种
类
型的
NoSQL
数据库
不仅以扩展性为重要⽬标,还可以对⼤规模的图数据进⾏有效的管理和分 析。基于图
存储
模型的
NoSQL
数据库
主要应⽤于社交⽹络、科学研究以及其他需求不断发展的应⽤领域,在这些应⽤中图模型可以在庞⼤ 的数据规模下更加清晰准确的表达数据的意义。 三、数据组织与管理 ⼤数据组织和管理技术主要包括数据划分技术、数据块分布技术、索引技术、副本管理技术和⽀持事务处理技术等,下⾯重点介绍⼀下前三 种技术,后两种技术将在后续的⽂章中详细讨论。 3.1 数据划分技术 数据划分是指将数据集分割成多个独⽴互不相交的⼦集合,主要⽬的是使具有相关性的元组和属性尽量⼀起
存储
,从⽽减少操作的开销代价 ⽽提⾼操作性能。
NoSQL
数据库
在⼤数据环境下因为每个表的数据量很⼤,因此都会以分布式的形式对表进⾏
存储
。只有表进⾏划分才能实现表的分布式存 储,所以数据划分对提⾼
NoSQL
数据库
性能有重要作
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