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NoSQL聚合数据模型 特点 聚合数据模型的特点就是把经常访问的数据放在一起(聚合在一块): 这样带来的好处很明显,对于某个查询请求,能够在与数据库一次交互中将所有数据都取出来: 当然,以这种方式存储不可避免的会有重复,重复是为了更少的交互: 缺点 聚合结构对某些交互有利,却阻碍另一些交互: 比如:以学生学号聚合学生信息(含学生姓名.班级.年龄.等信息,甚至英语学科成绩),通过学号查询时,能够在一次交互中查询出该学生的所有信息,但如果想通过学生姓名来查询,就很困难: 不支持跨越多个聚合的ACID…
<NoSQL精粹>思维导图读书笔记 各主题笔记 这本书短小精悍,虽不能解答所有NoSQL疑问,但在读书过程中会抛给你不少未曾想过的问题,给人以更深入的思考: 这里对每一个主题分别做了笔记: 详见以下博客文章: NoSQL系列:选择合适的数据库 NoSQL聚合数据模型 NoSQL数据库的分布式模型 NoSQL数据库:数据的一致性 思维导图 参考 <NoSQL精粹> Posted by: 大CC | 09JUL,2014 博客:blog.me115.com [订阅] 微博:新浪微博…
最近抽时间把Redis学了一下,所以就在网上找了一些资料.然后找到尚硅谷-周阳老师的视频教程,觉得里面的讲的挺好.所以就把他视频当中的资料教程整理出来. 单机MySQL的美好时代 在90年代,一个网站的访问量一般都不大,用单个数据库完全可以轻松应付. 在那个时候,更多的都是静态网页,动态交互类型的网站不多. 上述架构下,我们来看看数据存储的瓶颈是什么? 1.数据量的总大小 一个机器放不下时 2.数据的索引(B+ Tree)一个机器的内存放不下时 3.访问量(读写混合)一个实例不能承受 如果满足了…
从数据建模的角度对NoSQL家族系统做了比较简单的比较,并简要介绍几种常见建模技术. 1.前言 为了适应大数据应用场景的要求,Hadoop以及NoSQL等与传统企业平台完全不同的新兴架构迅速地崛起.而下层技术基础的革命必将影响上层建筑:数据模型和算法.简单地将传统基于第四范式结构化关系型数据库的模型拷贝到新的引擎上,无异于削足适履,不仅增加了大数据应用开发的难度和复杂度,又无法发释放新框架的潜能. 该如何构建基于NoSQL的数据模型?现在能供参考的公开知识积累要么是空虚简单的一句“去规范化“或粗…
之前说到博客长草的问题,想了想除了很忙特别忙非常忙各种瞎忙忙你妹啊外,主要还是不知道写什么好--到这家公司的两年中从JS到领域驱动到缓存服务器从前端到后端各种折腾,有些东西虽然有所心得,不过既然前人已多有总结,我也懒得多说了:还有些东西神功未成,不敢献丑人前.索性还是尝试着翻译试试吧. 本书(NoSQL Distilled)厚度适中,上下两部分统共500来页,而且以基本的知识点为主--更重要的是貌似还没人翻译的样子(UPDATE:原理早已经出版了啊,呃呃呃呃呃呃呃.好吧,有兴趣的可以买本市售版对…
本文转载自:http://coolshell.cn/articles/7270.html ================================================ 全文译自墙外文章"NoSQL Data Modeling Techniques",译得不好,还请见谅.这篇文章看完之后,你可能会对NoSQL的数据结构会有些感觉.我的感觉是,关系型数据库想把一致性,完整性,索引,CRUD都干好,NoSQL只干某一种事,但是牺牲了很多别的东西.总体来说,我觉得NoSQL…
原文来自“NoSQL Data Modeling Techniques”,由酷壳网陈皓编译<NoSQL数据建模技术>.这篇文章看完之后,你可能会对NoSQL的数据结构会有些感觉.我的感觉是,关系型数据库想把一致性,完整性,索引,CRUD都干好,NoSQL只干某一种事,但是牺牲了很多别的东西.总体来说,我觉得NoSQL更适合做Cache. 下面是正文: NoSQL数据库经常被用作很多非功能性的地方,如,扩展性,性能和一致性的地方.这些NoSQL的特性在理论和实践中都正在被大众广泛地研究着,研究的…
NoSQL数据库数据模型的一般分类: 1. 键值数据模型 2. 文档数据模型 3. 列族数据模型 4. 图数据模型 常见NoSQL数据库: Redis, Cassandra, MongoDB, Neo4J, Riak... 数据库应用趋势: 1. 由于数据量越来越大,大型系统的扩展方式由数据库在单一计算机上的纵向扩展->在计算机集群中的横向扩展 2. 混合持久化(关系型数据库 + NoSQL数据库) 第一部分 第1章 为什么使用NoSQL * 关系型数据库和应用程序之间的“阻抗不匹配”.关系模型…
入门概述: 1.为什么要用到NoSQL a)  单机MySQL的美好年代,在90年代,一个网站的访问量一般都不大,用单个数据库完全可以轻松应付.在那个时候,更多的都是静态网页,动态交互类型的网站不多. 上述架构下,我们来看看数据存储的瓶颈是什么? 1.数据量的总大小 一个机器放不下时 2.数据的索引(B+ Tree)一个机器的内存放不下时 3.访问量(读写混合)一个实例不能承受  如果满足了上述1 or 3个,进化...... b)  Memcached(缓存)+MySQL+垂直拆分,后来,随着…
大数据架构师必读的NoSQL建模技术 从数据建模的角度对NoSQL家族系统做了比较简单的比较,并简要介绍几种常见建模技术. 1.前言 为了适应大数据应用场景的要求,Hadoop以及NoSQL等与传统企业平台完全不同的新兴架构迅速地崛起.而下层技术基础的革命必将影响上层建筑:数据模型和算法.简单地将传统基于第四范式结构化关系型数据库的模型拷贝到新的引擎上,无异于削足适履,不仅增加了大数据应用开发的难度和复杂度,又无法发释放新框架的潜能. 该如何构建基于NoSQL的数据模型?现在能供参考的公开知识积…