bestvike study 2--自学数据库(1)(3)，大数据开辟开辟工程师口试题 ...

1. * **非关系型数据库**：它们通常设计为易于水平扩展，可以通过增加更多的服务器来处理更多的数据和流量，而不需要更改数据模型。

复制代码

• 利用场景：
  
  
  
  • 关系型数据库：适用于必要严酷数据完整性、变乱管理和复杂查询的企业级应用。
    
  • 非关系型数据库：适用于必要处置惩罚大量数据、高并发访问、快速迭代开辟和灵活数据模型的应用场景。
    每种数据库类型都有其优势和局限性，选择哪种数据库取决于具体的应用需求、数据特性、性能要求和开辟团队的熟悉度。
    
  
  

Oracle、MySQL、MongoDB 和 Redis 是四种不同的数据库管理系统，它们各自适用于不同的场景和需求。下面是它们的重要区别：

• Oracle
  
  
  
  • 类型：关系型数据库（RDBMS）
    
  • 特点：Oracle 是一个强盛的、企业级的数据库管理系统，它支持复杂的变乱处置惩罚、数据堆栈应用和高级分析功能。它是一个多用户、多使命和多线程的数据库，提供了广泛的数据管理功能，包括备份、恢复、安全性、高可用性等。
    
  • 利用场景：适用于必要高度可靠性和企业级功能的大型企业应用，如金融、电信和电子商务等。
    
  
  
• MySQL
  
  
  
  • 类型：关系型数据库（RDBMS）
    
  • 特点：MySQL 是一个开源的关系型数据库管理系统，它广受欢迎，特殊是在网页应用步伐中。MySQL 易于安装和利用，管理起来相对简朴，且具有良好的性能和可伸缩性。
    
  • 利用场景：适用于中小型网站、应用步伐和必要可伸缩性的情况。
    
  
  
• MongoDB
  
  
  
  • 类型：非关系型数据库（NoSQL）
    
  • 特点：MongoDB 是一个开源的文档型非关系型数据库，它存储数据为 JSON 格式的文档。MongoDB 支持灵活的数据模型，易于扩展，得当处置惩罚大量的数据和不规则的数据结构。
    
  • 利用场景：适用于必要处置惩罚大量数据、灵活数据模型和高速写入的场景，如大数据分析、实时数据存储和内容管理系统。
    
  
  
• Redis
  
  
  
  • 类型：键值存储（Key-Value Store）
    
  • 特点：Redis 是一个开源的、高性能的键值存储数据库，支持多种数据结构，如字符串、列表、集合、散列表等。Redis 通常用作缓存和消息传递系统。
    
  • 利用场景：适用于必要高速缓存、实时排行榜、社交网络签到等场景。
    
  
  

总结：

• Oracle 和 MySQL 都是关系型数据库，但 Oracle 是商业产物，而 MySQL 是开源的。
  
• MongoDB 黑白关系型数据库，特殊得当于文档存储和必要灵活数据模型的场景。
  
• Redis 是一种键值存储数据库，重要用于缓存和消息传递。
  选择哪种数据库取决于具体的应用需求、数据结构、性能要求、成本考量以及开辟团队的熟悉度。
  

MongoDB、Redis和HBase都是盛行的非关系型数据库，但它们针对不同的用例设计，具有不同的数据模型和特性。以下是它们的重要区别：

MongoDB

• 数据模型：MongoDB是一个面向文档的数据库，它利用JSON（或BSON，一种二进制JSON）格式的文档来存储数据。文档可以在内部包含其他文档，这使得MongoDB非常得当树状或层次化的数据结构。
  
• 模式自由：MongoDB不必要预界说模式，这使得它可以很轻易地顺应数据结构的变化。
  
• 灵活性：由于其文档结构，MongoDB非常得当存储半结构化和非结构化数据，并且可以存储大量的不同类型的数据。
  
• 查询语言：MongoDB拥有强盛的查询语言，支持复杂的查询操作，包括聚合框架和索引功能。
  
• 利用场景：MongoDB通常用于必要灵活数据模型的应用，如内容管理系统、社交网络和实时分析系统。
  **例子1：**社交媒体平台 一个社交媒体平台必要存储用户信息、帖子、品评和好友关系。MongoDB可以用来存储这些信息，由于它们都是以文档的形式存在的。用户文档大概包含用户名、个人资料图片、帖子集合和其他好友信息。这种灵活的文档结构使得MongoDB能够轻松地顺应社交媒体应用中不断变化的数据需求。
  **例子2：**电子商务网站 一个电子商务网站必要存储商品信息、用户订单和库存数据。MongoDB可以用来存储商品的详细信息，包括形貌、代价、图片和种别。用户订单可以作为另一个文档存储，包含订单详情、客户信息和支付状态。这种灵活的数据模型使得MongoDB能够很好地顺应商品和订单数据的动态变化。
  

Redis

• 数据模型：Redis是一个键值存储系统，数据以键值对的形式存储。它支持多种数据结构，如字符串、列表、集合、散列表和有序集合。
  
• 性能：Redis是一个内存数据库，它提供了高速的读写操作，适相助为缓存利用。
  
• 持久性：Redis可以设置为在断电时持久化数据，只管它重要被用作内存中的数据存储。
  
• 利用场景：Redis通常用于必要高速缓存和即时访问数据的场景，如即时消息、计数器、排行榜和会话存储。
  **例子1：**实时消息系统 一个实时消息系统必要快速地发送和接收消息。Redis可以用来存储用户的消息历史和在线状态。用户的每个消息都可以作为一个字符串键值对存储在Redis中，而用户的在线状态可以存储在Redis的集合中。Redis的高性能和内存存储特性使得它非常得当这种必要快速访问的场景。
  **例子2：**在线游戏 一个在线游戏必要跟踪玩家的得分、排行榜和游戏状态。Redis可以用来存储玩家的得分和排行榜信息，以及游戏状态，如玩家的位置、生命值和装备。由于Redis支持多种数据结构，它可以轻松地支持游戏中的各种数据需求，并提供快速的读写操作。
  

HBase

• 数据模型：HBase是基于列的存储系统，它是Apache Hadoop生态系统的一部分。它利用相同的 schema-less 模型 as Apache HBase，并且可以与Hadoop的文件存储系统HDFS无缝集成。
  
• 可扩展性：HBase是为大规模数据集设计的，可以轻松地水平扩展以处置惩罚更多的数据和流量。
  
• 分布式特性：HBase是一个分布式系统，可以在多个服务器上扩展。它支持主动的分区（region）和副本管理。
  
• 利用场景：HBase适用于必要高吞吐量和实时随机访问的大数据应用，如日志聚合、用户行为分析、实时保举和大型索引构建。
  **例子1：**移动应用分析 一个移动应用必要分析用户的行为，如点击率、利用时间和偏好。HBase可以用来存储用户的行为数据，每个用户的行为记载作为一个列族存储在HBase中。通过列族，可以快速地查询和分析用户的行为模式，提供实时的用户体验优化。
  **例子2：**大型索引构建 一个搜索引擎必要构建和维护一个大规模的索引，以支持快速的搜索查询。HBase可以用来存储索引数据，每个文档作为一个行存储在HBase中，文档的内容和元数据作为列存储。HBase的高吞吐量和分布式特性使得它非常得当这种必要处置惩罚大量数据和快速访问的场景。
  

总结来说，MongoDB得当必要灵活数据模型的应用，Redis得当必要高性能缓存和即时访问的应用，而HBase得当必要高吞吐量和分布式存储的大数据应用。每种数据库都根据其特性和设计目的有各自的优势和适用场景。
一. 安装设置Oracle（包含卸载

https://zhuanlan.zhihu.com/p/623939015

Liuzhengwei1234
二. 创建利用数据库Qracle

设置用户唯一的sid

Liuzhengwei1234

Navicat连接Oracle数据库
【navicat】navicat数据连接存放位置： C:\Users\（用户名）\Documents（文档）\Navicat\MySQL\Servers
用navicat连接oracle的时间报错ORA-12541:TNS:no listener

这个没用试了之后不可解决方法
其中修改文件地点是：D:\oracle\product\11.2.0\dbhome_1\NETWORK\ADMIN

完美解决方法结合上面的一起吧

三、熟悉数据库

0、全局熟悉Oracle

一个Oracle server是由Oracle实例（instance）和数据库两部分组成的。

1.    实例 = 内存结构 + 一组后台进程。
2.    一个Oracle数据库是一个数据单位的集合，目的是为了存储和读取信息。可以分为逻辑结构和物理结构。

复制代码

一个表空间只能同时属于一个database。
一个表空间大概包含一个或多个段，但段不能跨越表空间。
换个方式明白：数据库就是一个相片底片，实例就是相纸，一个底片可以冲多个相纸，但一张相纸最多冲一个底片。?

Oracle网络设置

1、SQL 界说

2、SQL 命令类型

3、基本数据类型

1.      数据类型用于指定特定所包含数据的规则，决定了数据保存在列里的方式，包括分配给列的宽度，以及值是否可以是字母、数字、日期和时间等。

复制代码

a、字符串类型

b、数字类型

c、日期类型

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到如今。
深知大多数大数据工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长大概是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技能停滞不前！
因此网络整理了一份《2024年大数据全套学习资料》，初志也很简朴，就是盼望能够资助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。

既有得当小白学习的零基础资料，也有得当3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上大数据开辟知识点，真正体系化！
由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点内里都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、解说视频，并且后续会连续更新
如果你以为这些内容对你有资助，可以添加VX：vip204888 （备注大数据获取）

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远。不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎扫码加入我们的的圈子（技能交换、学习资源、职场吐槽、大厂内推、口试辅导），让我们一起学习成长！
新**
如果你以为这些内容对你有资助，可以添加VX：vip204888 （备注大数据获取）
[外链图片转存中…(img-OETGyQnC-1712953119228)]
一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远。不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎扫码加入我们的的圈子（技能交换、学习资源、职场吐槽、大厂内推、口试辅导），让我们一起学习成长！

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。