支持数据库各种 *** 作的软件系统叫什么

支持数据库各种 *** 作的软件系统叫做数据库管理系统。

数据库管理系统(DatabaseManagementSystem,DBMS)是一种 *** 纵和管理数据库的大型软件，是用于建立、使用和维护数据库。它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。用户通过dbms访问数据库中的数据，数据库管理员也通过dbms进行数据库的维护工作。

它提供多种功能，可使多个应用程序和用户用不同的方法在同时或不同时刻去建立，修改和询问数据库。它使用户能方便地定义和 *** 纵数据，维护数据的安全性和完整性，以及进行多用户下的并发控制和恢复数据库。

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按功能划分，数据库管理系统大致可分为6个部分：

(1)模式翻译：提供数据定义语言(ddl)。用它书写的数据库模式被翻译为内部表示。数据库的逻辑结构、完整性约束和物理储存结构保存在内部的数据字典中。数据库的各种数据 *** 作(如查找、修改、插入和删除等)和数据库的维护管理都是以数据库模式为依据的。

(2)应用程序的编译：把包含着访问数据库语句的应用程序，编译成在dbms支持下可运行的目标程序。

(3)交互式查询：提供易使用的交互式查询语言，如sql。dbms负责执行查询命令，并将查询结果显示在屏幕上。

(4)数据的组织与存取：提供数据在外围储存设备上的物理组织与存取方法。

⑸事务运行管理：提供事务运行管理及运行日志，事务运行的安全性监控和数据完整性检查，事务的并发控制及系统恢复等功能。

(6)数据库的维护：为数据库管理员提供软件支持，包括数据安全控制、完整性保障、数据库备份、数据库重组以及性能监控等维护工具。

DataBase 是你写的一个 *** 作数据库的类

DataBase db = new DataBase();//这个是创建一个类的实例，等同于给他起个小名叫db

dbQuery(ref ds, sql); 这句是调用DataBase类里面的Query方法，这句可以理解为“db，把Query弄好，ds，sql给你用，一会记得吧ds还给我”

dbCloseDB();应该是关闭数据库连接的

在说HBase之前，我想再唠叨几句。做互联网应用的哥们儿应该都清楚，互联网应用这东西，你没办法预测你的系统什么时候会被多少人访问，你面临的用户到底有多少，说不定今天你的用户还少，明天系统用户就变多了，结果您的系统应付不过来了了，不干了，这岂不是咱哥几个的悲哀，说时髦点就叫“杯具啊”。\x0d\\x0d\其实说白了，这些就是事先没有认清楚互联网应用什么才是最重要的。从系统架构的角度来说，互联网应用更加看重系统性能以及伸缩性，而传统企业级应用都是比较看重数据完整性和数据安全性。那么我们就来说说互联网应用伸缩性这事儿对于伸缩性这事儿，哥们儿我也写了几篇博文，想看的兄弟可以参考我以前的博文，对于web server,app server的伸缩性，我在这里先不说了，因为这部分的伸缩性相对来说比较容易一点，我主要来回顾一些一个慢慢变大的互联网应用如何应对数据库这一层的伸缩。\x0d\\x0d\首先刚开始，人不多，压力也不大,搞一台数据库服务器就搞定了，此时所有的东东都塞进一个Server里，包括web server,app server,db server,但是随着人越来越多，系统压力越来越多，这个时候可能你把web server,app server和db server分离了，好歹这样可以应付一阵子，但是随着用户量的不断增加，你会发现，数据库这哥们不行了，速度老慢了，有时候还会宕掉，所以这个时候，你得给数据库这哥们找几个伴，这个时候Master-Salve就出现了，这个时候有一个Master Server专门负责接收写 *** 作，另外的几个Salve Server专门进行读取，这样Master这哥们终于不抱怨了，总算读写分离了，压力总算轻点了,这个时候其实主要是对读取 *** 作进行了水平扩张，通过增加多个Salve来克服查询时CPU瓶颈。一般这样下来，你的系统可以应付一定的压力，但是随着用户数量的增多，压力的不断增加，你会发现Master server这哥们的写压力还是变的太大，没办法，这个时候怎么办呢？你就得切分啊，俗话说“只有切分了，才会有伸缩性嘛”，所以啊，这个时候只能分库了，这也是我们常说的数据库“垂直切分”，比如将一些不关联的数据存放到不同的库中，分开部署，这样终于可以带走一部分的读取和写入压力了，Master又可以轻松一点了，但是随着数据的不断增多，你的数据库表中的数据又变的非常的大，这样查询效率非常低，这个时候就需要进行“水平分区”了，比如通过将User表中的数据按照10W来划分，这样每张表不会超过10W了。\x0d\\x0d\综上所述，一般一个流行的web站点都会经历一个从单台DB，到主从复制，到垂直分区再到水平分区的痛苦的过程。其实数据库切分这事儿，看起来原理貌似很简单，如果真正做起来，我想凡是sharding过数据库的哥们儿都深受其苦啊。对于数据库伸缩的文章，哥们儿可以看看后面的参考资料介绍。\x0d\\x0d\好了，从上面的那一堆废话中，我们也发现数据库存储水平扩张scale out是多么痛苦的一件事情，不过幸好技术在进步，业界的其它弟兄也在努力，09年这一年出现了非常多的NoSQL数据库，更准确的应该说是No relation数据库，这些数据库多数都会对非结构化的数据提供透明的水平扩张能力，大大减轻了哥们儿设计时候的压力。下面我就拿Hbase这分布式列存储系统来说说。\x0d\\x0d\一 Hbase是个啥东东？ \x0d\在说Hase是个啥家伙之前，首先我们来看看两个概念，面向行存储和面向列存储。面向行存储，我相信大伙儿应该都清楚，我们熟悉的RDBMS就是此种类型的，面向行存储的数据库主要适合于事务性要求严格场合，或者说面向行存储的存储系统适合OLTP，但是根据CAP理论，传统的RDBMS，为了实现强一致性，通过严格的ACID事务来进行同步，这就造成了系统的可用性和伸缩性方面大大折扣，而目前的很多NoSQL产品，包括Hbase，它们都是一种最终一致性的系统，它们为了高的可用性牺牲了一部分的一致性。好像，我上面说了面向列存储，那么到底什么是面向列存储呢？Hbase,Casandra,Bigtable都属于面向列存储的分布式存储系统。看到这里，如果您不明白Hbase是个啥东东，不要紧，我再总结一下下：\x0d\\x0d\Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统，它的优点在于可以实现高性能的并发读写 *** 作，同时Hbase还会对数据进行透明的切分，这样就使得存储本身具有了水平伸缩性。\x0d\\x0d\二 Hbase数据模型 \x0d\HBase,Cassandra的数据模型非常类似，他们的思想都是来源于Google的Bigtable，因此这三者的数据模型非常类似，唯一不同的就是Cassandra具有Super cloumn family的概念，而Hbase目前我没发现。好了，废话少说，我们来看看Hbase的数据模型到底是个啥东东。\x0d\\x0d\在Hbase里面有以下两个主要的概念，Row key,Column Family，我们首先来看看Column family,Column family中文又名“列族”，Column family是在系统启动之前预先定义好的，每一个Column Family都可以根据“限定符”有多个column下面我们来举个例子就会非常的清晰了。\x0d\\x0d\假如系统中有一个User表，如果按照传统的RDBMS的话，User表中的列是固定的，比如schema 定义了name,age,sex等属性，User的属性是不能动态增加的。但是如果采用列存储系统，比如Hbase，那么我们可以定义User表，然后定义info 列族，User的数据可以分为：info:name = zhangsan,info:age=30,info:sex=male等，如果后来你又想增加另外的属性，这样很方便只需要info:newProperty就可以了。\x0d\\x0d\也许前面的这个例子还不够清晰，我们再举个例子来解释一下，熟悉SNS的朋友，应该都知道有好友Feed，一般设计Feed，我们都是按照“某人在某时做了标题为某某的事情”，但是同时一般我们也会预留一下关键字，比如有时候feed也许需要url，feed需要image属性等，这样来说，feed本身的属性是不确定的，因此如果采用传统的关系数据库将非常麻烦，况且关系数据库会造成一些为null的单元浪费，而列存储就不会出现这个问题，在Hbase里，如果每一个column 单元没有值，那么是占用空间的。下面我们通过两张图来形象的表示这种关系：\x0d\\x0d\上图是传统的RDBMS设计的Feed表，我们可以看出feed有多少列是固定的，不能增加，并且为null的列浪费了空间。但是我们再看看下图，下图为Hbase，Cassandra,Bigtable的数据模型图，从下图可以看出，Feed表的列可以动态的增加，并且为空的列是不存储的，这就大大节约了空间，关键是Feed这东西随着系统的运行，各种各样的Feed会出现，我们事先没办法预测有多少种Feed，那么我们也就没有办法确定Feed表有多少列，因此Hbase,Cassandra,Bigtable的基于列存储的数据模型就非常适合此场景。说到这里，采用Hbase的这种方式，还有一个非常重要的好处就是Feed会自动切分，当Feed表中的数据超过某一个阀值以后，Hbase会自动为我们切分数据，这样的话，查询就具有了伸缩性，而再加上Hbase的弱事务性的特性，对Hbase的写入 *** 作也将变得非常快。\x0d\\x0d\上面说了Column family，那么我之前说的Row key是啥东东，其实你可以理解row key为RDBMS中的某一个行的主键，但是因为Hbase不支持条件查询以及Order by等查询，因此Row key的设计就要根据你系统的查询需求来设计了额。我还拿刚才那个Feed的列子来说，我们一般是查询某个人最新的一些Feed，因此我们Feed的Row key可以有以下三个部分构成，这样以来当我们要查询某个人的最进的Feed就可以指定Start Rowkey为，End Rowkey为来查询了，同时因为Hbase中的记录是按照rowkey来排序的，这样就使得查询变得非常快。\x0d\\x0d\三 Hbase的优缺点 \x0d\1 列的可以动态增加，并且列为空就不存储数据,节省存储空间\x0d\\x0d\2 Hbase自动切分数据，使得数据存储自动具有水平scalability\x0d\\x0d\3 Hbase可以提供高并发读写 *** 作的支持\x0d\\x0d\Hbase的缺点：\x0d\\x0d\1 不能支持条件查询，只支持按照Row key来查询\x0d\\x0d\2 暂时不能支持Master server的故障切换,当Master宕机后,整个存储系统就会挂掉\x0d\\x0d\四补充\x0d\1数据类型，HBase只有简单的字符类型，所有的类型都是交由用户自己处理，它只保存字符串。而关系数据库有丰富的类型和存储方式。\x0d\2数据 *** 作：HBase只有很简单的插入、查询、删除、清空等 *** 作，表和表之间是分离的，没有复杂的表和表之间的关系，而传统数据库通常有各式各样的函数和连接 *** 作。 \x0d\3存储模式：HBase是基于列存储的，每个列族都由几个文件保存，不同的列族的文件时分离的。而传统的关系型数据库是基于表格结构和行模式保存的 \x0d\4数据维护，HBase的更新 *** 作不应该叫更新，它实际上是插入了新的数据，而传统数据库是替换修改\x0d\5可伸缩性，Hbase这类分布式数据库就是为了这个目的而开发出来的，所以它能够轻松增加或减少硬件的数量，并且对错误的兼容性比较高。而传统数据库通常需要增加中间层才能实现类似的功能

1简述

python可以 *** 作多种数据库，诸如SQLite、MySql、PostgreSQL等，这里不对所有的数据库 *** 作方法进行赘述，只针对目前项目中用到的PostgreSQL做一下简单介绍，主要包括python *** 作数据库插件的选择、安装、简单使用方法、测试连接数据库成功。

2数据库 *** 作插件的选择

PostgreSQL至少有三个python接口程序可以实现访问，包括PsyCopg、PyPgSQL、PyGreSQL(PoPy已经整合在PyGreSQL中)，三个接口程序各有利弊，需要根据实践选择最适合项目的方式。

推荐使用PsyCopg，对python开发框架的兼容性都很好，本文中我们只讨论这个插件。

SQLiteOpenHelper是一个辅助类来管理数据库的创建和版本。

可以通过继承这个类，实现它的一些方法来对数据库进行一些 *** 作。

所有继承了这个类的类都必须实现下面这样的一个构造方法：

public DatabaseHelper(Context context, String name, CursorFactory factory, int version)

第一个参数：Context类型，上下文对象。

第二个参数：String类型，数据库的名称

第三个参数：CursorFactory类型

第四个参数：int类型，数据库版本

sql中delete，drop都代表删除，但2者又有一些区别

1delete只删除数据不删除表的结构(定义)

drop语句将删除表的结构被依赖的约束(constrain),触发器(trigger),索引(index); 依赖于该表的存储过程/函数将保留,但是变为invalid状态。

2delete语句是dml,这个 *** 作会放到rollback segement中,事务提交之后才生效;如果有相应的trigger,执行的时候将被触发。

drop是ddl, *** 作立即生效,原数据不放到rollback segment中,不能回滚 *** 作不触发trigger。

3delete语句不影响表所占用的extent, 高水线(high watermark)保持原位置不动 。

drop语句将表所占用的空间全部释放。

4速度,一般来说: drop> delete 。

5安全性:小心使用drop 尤其没有备份的时候。

使用上,想删除部分数据行用delete,注意带上where子句。回滚段要足够大。

6在实际应用中，三者的区别是明确的。 

当你不再需要该表时， 用 drop;

当你要删除部分记录时（always with a WHERE clause), 用 delete。

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数据库中 delete truncate 的区别

1DELETE语句执行删除的过程是每次从表中删除一行，并且同时将该行的删除 *** 作作为事务记录在日志中保存以便进行进行回滚 *** 作。

TRUNCATE TABLE 则一次性地从表中删除所有的数据并不把单独的删除 *** 作记录记入日志保存，删除行是不能恢复的。并且在删除的过程中不会激活与表有关的删除触发器。执行速度快。

2 表和索引所占空间。

当表被TRUNCATE 后，这个表和索引所占用的空间会恢复到初始大小，而DELETE *** 作不会减少表或索引所占用的空间。

3 应用范围。TRUNCATE 只能对TABLE；DELETE可以是table和view。

4delete语句为DML（data maintain Language),这个 *** 作会被放到 rollback segment中,事务提交后才生效。如果有相应的 tigger,执行的时候将被触发。

5truncate是DLL（data define language), *** 作立即生效，原数据不放到 rollback segment中，不能回滚

6Truncate table 表名 速度快,而且效率高,因为:

truncate table 在功能上与不带 WHERE 子句的 DELETE 语句相同：二者均删除表中的全部行。但 TRUNCATE TABLE 比 DELETE 速度快，且使用的系统和事务日志资源少。

DELETE 语句每次删除一行，并在事务日志中为所删除的每行记录一项。

TRUNCATE TABLE 通过释放存储表数据所用的数据页来删除数据，并且只在事务日志中记录页的释放。

7 TRUNCATE TABLE 删除表中的所有行，但表结构及其列、约束、索引等保持不变。

新行标识所用的计数值重置为该列的种子。

如果想保留标识计数值，请改用 DELETE。

8对于由 FOREIGN KEY 约束引用的表，不能使用 TRUNCATE TABLE，而应使用不带 WHERE 子句的 DELETE 语句。

由于 TRUNCATE TABLE 不记录在日志中，所以它不能激活触发器。

参考资料

百度百科-drop

百度百科-delete

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