数据是如何存入数据库中的

在一些数据量比较大，而且 *** 作数据库频繁的。此时需要将数据表datatable整块的存入数据库中。

首先得新建一个数据库

DataTable once_rec_date = new DataTable()

这个数据库得跟目标数据库的列的位置和大小都得一样。特别是类型，和位置。就是列的位置和目标数据库的位置，顺序得 一模一样。因为都是块存储，所以地址什么的都得一样，千万不能少一列，自增列可以空在那边。

扩展资料

数据库入门基础知识：

数据库的分类

关系型数据库： 经过数学理论验证 可以保存现实生活中的各种关系数据， 数据库中存储数据以表为单位；非关系型数据库：通常用来解决某些特定的需求如：数据缓存，高并发访问。 存储数据的形式有多种，举例：Redis数据库：通过键值对的形式存储数据。

创建数据库：CREATE DATABASE database_name

删除数据库：DROP DATABASE database_name

选择数据库：USE database_name

创建数据表：CREATE TABLE table_name (column_name column_type)

删除数据表：DROP TABLE table_name

更新数据表信息：

添加表字段：ALTER TABLE table_name ADD new_column DATATYPE

使用FIRST关键字可以将新增列的顺序调整至数据表的第一列：ALTER TABLE table_name ADD new_column DATATYPE FIRST

使用AFTER关键字可以将新增列调整至数据表的指定列之后：ALTER TABLE table_name ADD new_column DATATYPE AFTER old_column

业务数据，包括用户，订单等数据，要求数据严格准确和一致

规模如果是在千万级，或者不超过10亿级，80%选用MySQL来存储

规模如果再10亿-万亿，目前HBASE为主

以上两种是免费数据库，但对于Oracle，DB2，SQL Server付费数据库(巨贵)，主要使用在银行和电信，因为对数据一致性，准确性，容灾备份要求更严格。

因为商业数据库的昂贵，互联网公司一般用不起，感兴趣可以了解下10年前阿里发起的去IOE的故事，即去掉IBM,Oracle,EMC，代替以开源软件再次开放的系统，开创新数据新时代。

日志数据，包括用户所有线上行为数据，浏览，搜索，点击等，存储在HDFS上

这类数据，相比订单和支付数据，规模要成10倍-1000倍增长。比如，我浏览10个店铺宝贝才转化一个订单数据。但该类数据，不会要求太多性能和苛刻的准确性，甚至可以容忍丢小部分日志数据。这部分数据，会放到HDFS上来存储。即一种分部式文件存储系统，存储成本很低，如果查询的话，就可以直接使用hive等工具，写SQL查询。

当然，数据库现在发展很迅猛，比如TiDB，非关系数据库MongoDB，缓存Redis等。

数据库应用系统中的数据以二维表的方式直接存储目标数据。

一个表由行和列组成的，行数据代表具体的生活中的实体数据，列经常被称作是域，也就是行的某个特性，从实体对象本身出发就是对象的属性。

表中的第一行通常称为属性名，表中的每一个元组和属性都是不可再分的，且元组的次序是无关紧要的。

扩展资料

行存储和列存储的应用场景

行存储的适用场景：

（1）适合随机的增、删、改、查 *** 作；

（2）需要在行中选取所有属性的查询 *** 作；

（3）需要频繁插入或更新的 *** 作，其 *** 作与索引和行的大小更为相关。

列存储的适用场景：

（1）查询过程中，可针对各列的运算并发执行，在内存中聚合完整记录集，降低查询响应时间；

（2）在数据中高效查找数据，无需维护索引（任何列都能作为索引），查询过程中能够尽量减少无关IO，避免全表扫描；

（3）因为各列独立存储，且数据类型已知，可以针对该列的数据类型、数据量大小等因素动态选择压缩算法，以提高物理存储利用率；如果某一行的某一列没有数据，在列存储时，就可以不存储该列的值，这将比行式存储更节省空间。

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