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SQL
  • 0. 内容简介
  • 1. SQL简介与配置
    • 1.1 数据库简介与SQL
    • 1.2 MySQL安装
  • 2. SQL基础操作
    • 2.1 数据库、数据表的基本操作
    • 2.2 查询数据
    • 2.3 修改数据
  • 3. SQL专题与面试指南
    • 3.1 事务隔离级别
    • 3.2 索引
    • 3.3 DQL、DML、DDL、DCL
    • 3.4 一条sql语句在mysql中如何执行的
    • 3.5 数据回滚操作
  • 4. 练习题
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  • 1、数据库
  • 2、SQL
  • 3、NoSQL
  • 4、大数据//TODO

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  1. 1. SQL简介与配置

1.1 数据库简介与SQL

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1、数据库

数据库是保存数据的地方，数据库可以分为关系型数据库（SQL，Structured Query Language）和非关系型数据库（NoSQL，No Structured Query Language）。

2、SQL

SQL由一个或者多个数据表组成，同一个数据表中数据之间关系明确，类似Excel表格，比如：

  • 表头（header）：列的名字；

  • 列（col）：具有相同数据类型的数据的集合；

  • 行（row）：每一行就是一条记录；

  • 值（value）：某个数值，该值的数据类型必须与列的数据类型一致；

  • 键（key）：标识特定的行，不同行的key值不同。

3、NoSQL

SQL缺点

  • 对数据库高并发读写的需求：SQL数据库按行存储，即使只是针对一列的数据进行处理，也会将整行数据读取到内存中，I/O较高；

  • 对海量数据的高效率存储和访问的需求 ：数据量非常大，对于关系数据库来说，在一张上亿条记录的表里面进行SQL查询，效率是极其低下乃至不可忍受的。

  • 对数据库的高可扩展性和高可用性的需求 ：如果需要修改表的结构，需要执行DDL（data definition language）修改，修改期间，部分服务不可用；另外，数据库却没有办法简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力；

  • SQL数据库有也不能存储非结构化的数据。

NoSQL

  • 列式数据库：按照列储存，提高I/O能力，典型HBase；

  • key-value数据库：解决SQL数据库无法存储数据结构的问题，典型Redis；

  • 文档数据库：将半结构化的数据存储为文档，通常以Json或者XML格式存储数据，典型MongoDB。

4、大数据//TODO

大数据的特征

Hadoop、Hive、Spark

图片来源
NoSQL 还是 SQL ？这一篇讲清楚
SQL数据库