许多人喜欢SQLite因为它的小巧和快速
但是这些特性只是它的部分优点,
使用者还会发现SQLite是非常稳定的
出色的稳定性源于它的简单,
越简单就越不容易出错
除了上述的简单、小巧和稳定性外,
最重要的在于SQLite力争做到简单化
简单化在一个数据库引擎中可以说是一个优点,
但也可能是个缺点,
主要决定于你想要做什么
为了达到简单化,
SQLite省略了一些人们认为比较有用的特性,
例如高并发性、
严格的存取控制、
丰富的内置功能、
存储过程、复杂的SQL语言特性、
XML以及Java的扩展,
超大的万亿级别的数据测量等等
如果你需要使用上述的这些特性并且不介意它们的复杂性,
那么SQLite也许就不适合你了
SQLite没有打算作为一个企业级的数据库引擎,
也并不打算和Oracle或者PostgreSQL竞争
仅凭经验来说SQLite适用于以下场合:
当你更看中简单的管理、使用和维护数据库,
而不是那些企业级数据库提供的不计其数的复杂功能的时候,使用SQLite是一个比较明智的选择
事实也证明,
人们在许多情况下已经清楚的认识到简单就是最好的选择
Apache Cassandra数据库的优缺点有哪些?
TAG标签: 数据库 Apache 优缺点 Cassandra
本文将超越众所周知的一些细节,探讨与 Cassandra 相关的不太明显的细节。您将检查 Cassandra 数据模型、存储模式设计、架构,以及与 Cassandra 相关的潜在惊喜。
在数据库历史文章 “What Goes Around Comes Around”中,Michal Stonebraker 详细描述了存储技术是如何随着时间的推移而发展的。实现关系模型之前,开发人员曾尝试过其他模型,比如层次图和有向图。值得注意的是,基于 SQL 的关系模型(即使到现在也仍然是事实上的标准)已经盛行了大约 30 年。鉴于计算机科学的短暂历史及其快速发展的步伐,这是一项非凡的成就。关系模型建立已久,以至于许多年来,解决方案架构师很容易为应用程序选择数据存储。他们的选择总是关系数据库。
诸如增加系统、移动设备、扩展的用户在线状态、云计算和多核系统的用户群之类的开发已经导致产生越来越多的大型系统。Google 和 Amazon 之类的高科技公司都是首批触及规模问题的公司。他们很快就发现关系数据库并不足以支持大型系统。
为了避免这些挑战,Google 和 Amazon 提出了两个可供选择的解决方案:Big Table 和 Dynamo,他们可以由此放松关系数据模型提供的保证,从而实现更高的可扩展性。Eric Brewer 的 “CAP Theorem”后来官方化了这些观察结果。它宣称,对于可扩展性系统,一致性、可用性和分区容错性都是权衡因素,因为根本不可能构建包含所有这些属性的系统。不久之后,根据 Google 和 Amazon 早期的工作,以及所获得的对可扩展性系统的理解,计划创建一种新的存储系统。这些系统被命名为 “NoSQL” 系统。该名称最初的意思是 “如果想缩放就不要使用 SQL”,后来被重新定义为 “不只是 SQL”,意思是说,除了基于 SQL 的解决方案外,还有其他的解决方案。
有许多 NoSQL 系统,而且每一个系统都缓和或改变了关系模型的某些方面。值得注意的是,没有一个 NoSQL 解决方案适用于所有的场景。每一个解决方案都优于关系模型,且针对一些用例子集进行了缩放。我的早期文章 “在 Data Storage Haystack 中为您的应用程序寻找正确的数据解决方案” 讨论了如何使应用程序需求和 NoSQL 解决方案相匹配。
Apache Cassandra是其中一个最早也是最广泛使用的 NoSQL 解决方案。本文详细介绍了 Cassandra,并指出了一些首次使用 Cassandra 时不容易发现的细节和复杂之处。
Apache Cassandra
Cassandra 是一个 NoSQL 列族 (column family) 实现,使用由 Amazon Dynamo 引入的架构方面的特性来支持 Big Table 数据模型。Cassandra 的一些优势如下所示:
高度可扩展性和高度可用性,没有单点故障
NoSQL 列族实现
非常高的写入吞吐量和良好的读取吞吐量
类似 SQL 的查询语言(从 08 起),并通过二级索引支持搜索
可调节的一致性和对复制的支持
灵活的模式
这些优点很容易让人们推荐使用 Cassandra,但是,对于开发人员来说,至关重要的一点是要深入探究 Cassandra 的细节和复杂之处,从而掌握该程序的复杂性。
万方数据库、维普资讯网、中国知网的区别\x0d\简单比较:\x0d\1、从收录情况来看,维普收录最久,万方收录时间最短,但是现刊万方收录最好,维普最近两年的很多期刊都没有了,特别是医学类的。\x0d\2、文档的清晰度:万方最高,维普最差。\x0d\3、使用方便性:知网和万方差不多,维普最差。\x0d\4、其它:万方的期刊浏览功能做的很好。\x0d\更加深入比较:\x0d\中国知识资源总库(CNKI)《中国知识资源总库》是由清华大学主办、中国学术期刊(光盘版)电子杂志社出版、清华同方知网(北京)技术有限公司发行、数百位科学家、院士、学者参与建设,精心打造的大型知识服务平台和数字化学习系统。目前,《总库》囊括了自然科学、人文社会科学及工程技术各领域知识,拥有期刊、报纸、博硕士培养单位的博士和优秀硕士学位论文、全国重要会议论文、中小学多媒体教辅以及1000多个加盟数据库。全文采用CAJ和PDF格式,必须下载专门的CAJ和PDF浏览器才可阅读。\x0d\中国知识资源总库的重点数据库有:\x0d\\x0d\《中国期刊全文数据库(CJFD)》截至2007年3月共收录了国内8127种期刊,全文文献总量已达2272万多篇,收录起始时间一般为1994年,个别追溯到1979年或创刊年,按学科分126个专题,内容每日累增。产品形式有网络形式、光盘形式、《中国期刊专题全文数据库光盘版》。\x0d\\x0d\《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(CDMD)》收录2000年至今300多个博硕士培养单位的学位论文,内容每日累增。\x0d\\x0d\《中国重要报纸全文数据库(CCND)》收录2000年至今1000多种重要报纸,内容每日累增。\x0d\\x0d\《中国重要会议论文集全文数据库》(CPCD)收录2000年至今400家学术团体的会议论文,内容每日累增。\x0d\\x0d\《中国企业知识仓库(CEKD)》收录国内5400余种核心与专业特色期刊、博硕论文、报纸、行业标准、法律法规、行业经济数据统计、行业深度研究报告、技术发展动态、国外经济发展动态等信息,涵盖企业技术创新、经营决策、企业管理、WTO、行业动态等专业资料信息。\x0d\\x0d\《中国图书全文数据库》《中国年鉴数据库》《各行业百科数据库》《声像资料数据库 》《《保持***员先进性教育》专题数据库》等。\x0d\以中国期刊全文数据库为例讲解CNKI的检索方式。中国期刊全文数据库有分类检索、初级检索、高级检索和专业检索四种方式。在每种方式的检索结果(包括二次检索的检索结果)里都可以进行二次检索,可以无数次的进行,逐步缩小检索范围,直至检索结果为零。\x0d\\x0d\重庆维普资讯有限公司是科学技术部西南信息中心下属的一家大型的专业化数据公司,是中文期刊数据库建设事业的奠基人。自1989年以来,一直致力于期刊等信息资源的深层次开发和推广应用,集数据采集、数据加工、光盘制作发行和网上信息服务于一体;收录有中文期刊8000种,中文报纸1000种,外文期刊4000种,拥有固定客户2000余家。目前已成为推动我国数字图书馆建设的坚强支柱之一。\x0d\\x0d\在以上的数据库中,最为常用也最受大家欢迎的是《中文科技期刊数据库》。它源于重庆维普资讯有限公司1989年创建的《中文科技期刊篇名数据库》,其全文和题录文摘版一一对应,经过16年的推广使用和完善,全面解决了文摘版收录量巨大但索取原文繁琐的问题。全文版的推出受到国内广泛赞誉,同时成为国内各省市高校文献保障系统的重要组成部分。《中文科技期刊数据库》还是目前世界最大的连续动态更新的中文期刊全文数据库,积累全文文献728多万篇,分七大专辑:自然科学专辑、农业科学专辑、医药卫生专辑、教育科学专辑、经济管理专辑、图书情报专辑、工程技术专辑 。\x0d\\x0d\万方数据库简介\x0d\\x0d\知识来源:万方数据股份有限公司是国内第一家以信息服务为核心的股份制高新技术企业,作为国内第一批开展互联网服务的企业之一,万方数据坚持以信息资源建设为核心,努力发展成为中国第一的信息服务提供商,开发独具特色的信息处理方案和信息增值产品,为用户提供从数据、信息到知识的全面解决方案,服务于国民经济信息化建设,推动中国全民信息素质的成长。\x0d\\x0d\覆盖范围:自然科学、数理化、天文、地球、生物、医药、卫生、工业技术、航空、环境、社会科学、人文地理等各学科领域。\x0d\\x0d\收录年限:《中国会议论文全文数据库》主要收录1998年以来国家级学会、协会、研究会组织召开的全国性学术会议论文。
非关系型数据库严格上不是一种数据库,应该是一种数据结构化存储方法的集合,可以是文档或者键值对等。当初我在黑马程序员培训时候就学过。
优点:
1、格式灵活:存储数据的格式可以是key,value形式、文档形式、形式等等,文档形式、形式等等,使用灵活,应用场景广泛,而关系型数据库则只支持基础类型。
2、速度快:nosql可以使用硬盘或者随机存储器作为载体,而关系型数据库只能使用硬盘;
3、高扩展性;
4、成本低:nosql数据库部署简单,基本都是开源软件。
缺点:
1、不提供sql支持,学习和使用成本较高;
2、无事务处理;
3、数据结构相对复杂,复杂查询方面稍欠。
非关系型数据库的分类和比较:
1、文档型
2、key-value型
3、列式数据库
4、图形数据库
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