hive数据库

数据库中有许多微妙的方面，会对应用程序大量的代码产生影响，比如：1、使用非标准数据库功能。每个数据库供应商都会提供一些专属的非标准功能。在大多数情况下，代码中会存在大量使用这些非标准功能的代码，而且经过长年累月的修改和重构，这些代码已经深深扎根于代码库中，而较初的作者早已离职，根本没办法找出当初这样做的原因。2、并发语义。多版本并发控制、可序列化性、可重复读取以及读取已提交数据这些并发模型之间的细微差别并不是无中生有。有关这方面的讨论层出不穷，在大型应用程序保证并发语义的一致性非常关键。数据库中的数据是从全局观点出发建立的，按一定的数据模型进行组织、描述和存储。hive数据库

数据库的主要特点：1、数据实现集中控制：文件管理方式中，数据处于一种分散的状态，不同的用户或同一用户在不同处理中其文件之间毫无关系。利用数据库可对数据进行集中控制和管理，并通过数据模型表示各种数据的组织以及数据间的联系。2、数据一致性和可维护性，以确保数据的安全性和可靠性：主要包括：①安全性控制：以防止数据丢失、错误更新和越权使用；②完整性控制：保证数据的正确性、有效性和相容性；③并发控制：使在同一时间周期内，允许对数据实现多路存取，又能防止用户之间的不正常交互作用。3、故障恢复：由数据库管理系统提供一套方法，可及时发现故障和修复故障，从而防止数据被破坏。数据库系统能尽快恢复数据库系统运行时出现的故障，可能是物理上或是逻辑上的错误。比如对系统的误操作造成的数据错误等。oracle 数据库 splunk对数据库系统的基本要求是：有重新组织数据的能力，能改变数据的存储结构或数据存储位置。

数据库管理系统是为管理数据库而设计的电脑软件系统，一般具有存储、截取、安全保障、备份等基础功能。数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类，例如关系式、XML；或依据所支持的计算机类型来作分类，例如服务器群集、移动电话；或依据所用查询语言来作分类，例如SQL、XQuery；或依据性能冲量重点来作分类，例如较大规模、较高运行速度；亦或其他的分类方式。不论使用哪种分类方式，一些DBMS能够跨类别，例如，同时支持多种查询语言。

文件系统阶段的数据管理具有一下几个特点：（1）数据以“文件”形式可长期保存在外部存储器的磁盘上。由于计算机的应用转向信息管理，因此对文件要进行大量的查询、修改和插入等操作。（2）数据的逻辑结构与物理结构有了区别，程序和数据分离，使数据与程序有了一定的单独性，但比较简单。数据的逻辑结构是指呈现在用户面前的数据结构形式。数据的物理结构是指数据在数据在计算机存储设备上的实际存储结构。程度与数据之间具有“设备单独性”，即程序只需用文件名就可与数据打交道，不必关心数据的物理位置。由操作系统的文件系统提供存取方法（读/写）。NoSQL数据库技术与CAP理论、一致性哈希算法有密切关系。

数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的会集。数据库是存放数据的仓库。它的存储空间比较大，可以存放百万条、千万条、上亿条数据。但是数据库并不是随意地将数据进行存放，是有一定的规则的，否则查询的效率会比较低。当今世界是一个充满着数据的互联网世界，充斥着大量的数据。即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有比较多，比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据，图像、音乐、声音都是数据。数据库是一个按数据结构来存储和管理数据的计算机软件系统。数据库的概念实际包括两层意思：（1）数据库是一个实体，它是能够合理保管数据的“仓库”，用户在该“仓库”中存放要管理的事务数据，“数据”和“库”两个概念结合成为数据库。（2）数据库是数据管理的新方法和技术，它能更合适的组织数据、更方便的维护数据、更严密的控制数据和更有效的利用数据。以概念模式为框架所组成的数据叫概念数据库。mysql数据库 drop

数据库的基本结构分三个层次，反映了观察数据库的三种不同角度。hive数据库

关系型数据库为了避免重复、规范化数据以及充分利用好存储空间，把数据按照较小关系表的形式进行存储，这样数据管理的就可以变得比较清晰、一目了然，当然这主要是一张数据表的情况。如果是多张表情况就不一样了，由于数据涉及到多张数据表，数据表之间存在着复杂的关系，随着数据表数量的增加，数据管理会越来越复杂。而NoSQL数据库的数据存储方式是用平面数据集的方式集中存放，虽然会存在数据被重复存储，从而造成存储空间被浪费的问题（从当前的计算机硬件的发展来看，这样的存储空间浪费的问题微不足道），但是由于基本上单个数据库都是采用单独存放的形式，比较少采用分割存放的方式，所以这样数据往往能存成一个整体，这对于数据的读写提供了极大的方便。hive数据库