类型 数据库 hive

关系型数据库强调ACID规则（原子性、一致性）、隔离性、持久性，可以满足对事务性要求较高或者需要进行复杂数据查询的数据操作，而且可以充分满足数据库操作的高性能和操作稳定性的要求。并且关系型数据库十分强调数据的强一致性，对于事务的操作有比较好的支持。关系型数据库可以控制事务原子性细粒度，并且一旦操作有误或者有需要，可以马上回滚事务。而NoSQL数据库强调BASE原则（基本可用）、软状态、较终一致性，它减少了对数据的强一致性支持，从而获得了基本一致性和柔性可靠性，并且利用以上的特性达到了高可靠性和高性能，较终达到了数据的较终一致性。NoSQL数据库虽然对于事务操作也可以使用，但由于它是一种基于节点的分布式数据库，对于事务的操作不能比较好的支持，也比较难满足其全部的需求，所以NoSQL数据库的性能和优点更多的体现在大数据的处理和数据库的扩展方面。NoSQL数据库适合追求速度和可扩展性、业务多变的应用场景。类型 数据库 hive

乐观并发控制与悲观并发控制。乐观并发控制假设多用户并发的事务在处理时不会彼此互相影响，各事务能够在不产生锁的情况下处理各自的数据。如果发生矛盾，则事务中止。大多数时候，这种做法更有效率。在悲观并发控制中，如果一个事务执行的操作读某行数据应用了锁，那么只有当这个事务释放锁，其他事务才能够执行与该锁矛盾的操作。尽管悲观并发控制的代价更高，但这种方式可以防止陷入由于矛盾而反复提交失败的困境。虽然乐观和悲观之间的选择并不会影响应用程序所做更改的正确性，但数据库行为更改为超出应用程序预期的范围可能会引发比较多性能问题。es 数据库 splunk以外模式为框架所组成的数据库叫用户数据库。

目前NoSQL数据库仍然没有一个统一的标准，它现在有四种大的分类：（1）键值对存储（key-value）：象征软件Redis，它的优点能够进行数据的快速查询，而缺点是需要存储数据之间的关系。（2）列存储：象征软件Hbase，它的优点是对数据能快速查询，数据存储的扩展性强。而缺点是数据库的功能有局限性。（3）文档数据库存储：象征软件MongoDB，它的优点是对数据结构要求不特别的严格。而缺点是查询性的性能不好，同时缺少一种统一查询语言。（4）图形数据库存储：象征软件InfoGrid，它的优点可以方便的利用图结构相关算法进行计算。而缺点是要想得到结果必须进行整个图的计算，而且遇到不适合的数据模型时，图形数据库比较难使用。

随着公司业务的发展，数据库必将不断增长。即使将Blob等大型数据存储在其他地方，实现各个应用程序之间的解耦合，相关的数据仍然在同一个数据库中。通常，数据库的扩张可以朝着两个方向发展：1、向上扩展：购买更多更好的硬件，扩展数据库的底层设施。2、向外扩展：尝试向外扩展数据库，通过多台计算机组成的集群来构建更大规模的数据库。规模扩大意味着保存的数据更多，处理的事务也更多。应用程序是在平台上开发出来的，而数据库是平台的主要组成部分。将某个大型应用程序移至新数据库的难度非常大，且风险极高。由关系数据结构组成的数据库系统被称为关系数据库系统。

数据单独性概念在分布式数据库管理系统中同样是十分重要的一环，但是不只如此，分布式数据管理系统还增加了一个叫分布式透明性的新概念。这个新概念的作用是让数据进行转移时使程序正确性不受影响，就像数据并没有在编写程序时被分布一样。在分布式数据库里，数据冗杂是一种被需要的特性，这点和一般的集中式数据库系统不一样。第1点是为了提高局部的应用性而要在那些被需要的数据库节点复制数据。第二点是因为如果某个数据库节点出现系统错误，在修复好之前，可以通过操作其他的数据库节点里复制好的数据来让系统能够继续使用，提高系统的有效性。对数据库系统的基本要求是：冗余数据少，数据共享程度高。DB2数据库 postgresql

对数据库系统的基本要求是：系统的用户接口简单，用户容易掌握，使用方便。类型 数据库 hive

关系型数据库采用结构化查询语言（即SQL）来对数据库进行查询，SQL早已获得了各个数据库厂商的支持，成为数据库行业的标准，它能够支持数据库的CRUD（增加，查询，更新，删除）操作，具有非常强大的功能，SQL可以采用类似索引的方法来加快查询操作。NoSQL数据库使用的是非结构化查询语言（UnQL），它以数据集（像文档）为单位来管理和操作数据，由于它没有一个统一的标准，所以每个数据库厂商提供产品标准是不一样的，NoSQL中的文档Id与关系型表中主键的概念类似，NoSQL数据库采用的数据访问模式相对SQL更简单而精确。类型 数据库 hive

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