面试题解答系列:关系型数据库和非关系型数据的比较

数仓 面试题(离线)实战解答 无意间翻到以前的数仓面试题,今天把它整理出来,方便你我他。 1、说说对数据仓库的理解 数据仓库是面向主题进行组织的,数据是集成的、不可更新的、随时间变化的的。 数据仓库经历了这样三个阶段:简单报表阶段、数据集市阶段、数据仓库阶段。 2、数据库和数据仓库的区别 数据库:是一种逻辑概念,用来存放数据的仓库,通过数据库软件来实现。数据库由很多表组成,表是二维的,一张表里可以有很多字段。 数据仓库:是数据库概念的升级。从逻辑上理解,数据库和数据仓库没有区别,都是通过数据库软件实现存放数据的地方,但是从数据量来讲. 阅读详情

通过优锐课核心java学习笔记中,我们可以看到关系型数据库和非关系型数据的比较,码了很多专业的相关知识, 分享给大家参考学习。

一、关系型数据库

关系型数据库最典型的数据结构是表,由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织
优点:
1、易于维护:都是使用表结构,格式一致;
2、使用方便:SQL语言通用,可用于复杂查询;
3、复杂操作:支持SQL,可用于一个表以及多个表之间非常复杂的查询。
缺点:
1、读写性能比较差,尤其是海量数据的高效率读写;
2、固定的表结构,灵活度稍欠;
3、高并发读写需求,传统关系型数据库来说,硬盘I/O是一个很大的瓶颈。

二、非关系型数据库

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。
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、图片形式等等,文档形式、图片形式等等,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
在这里插入图片描述
2、key-value型
在这里插入图片描述
3、列式数据库

【数仓】数据仓库高频面试题题英文版(1) 数仓 阅读详情

相关推荐

mysql数据库面试题总结 20250811

MySQL 有查询缓存(缓存查询结果)和表缓存(缓存表数据),还支持 InnoDB 缓存和 Memcached 缓存,减少查询次数。临时表用于存储临时数据,查询结束后自动删除,可提高查询性能(存储中间结果)、在会话间共享数据或在事务中存储数据。外键是一种约束,用于确保表之间数据的完整性和一致性,防止数据不一致,确保每行数据有唯一标识。索引是特殊数据结构,可提高查询速度、减少资源消耗,但会增加存储空间,需平衡性能和空间。主库记录所有更改(如插入、更新),并同步到从库,实现数据一致,提高可用性和数据安全性。

2501_91384465的博客 1080

分布式面试题19有没有用过非关系型数据库,有没有用过MongoDB

摘要:作者系统掌握NoSQL数据库与MongoDB的专业知识,包括NoSQL类型(文档、键值、宽列、图数据库)的核心特性及应用场景,权衡其优劣势。重点精通MongoDB的文档模型、查询语言、索引优化、聚合框架及数据建模策略,熟悉其复制集、分片集群等核心架构,并具备多语言驱动开发经验。能够针对不同业务场景(如CMS、IoT等)提供数据存储方案设计、性能优化及集群部署建议,具有从理论到实践的完整知识体系。

qq_39275653的博客 531

数据库系列(1)常见的四种非关系型数据库(NoSQL)

非关系型数据库介绍:mongodb,redis, noe4j

追赶时代的博客 4216

一文带你了解三大开源关系型数据库:SQLite、MySQL和PostgreSQL

一文带你了解三大开源关系型数据库:SQLite、MySQL和PostgreSQL。

dvlinker的技术专栏 5万+

【八股】非关系型数据库篇(Redis+ES)

🙂缓存:缓存穿透、击穿、雪崩、双写一致、持久化、数据过期、数据淘汰策略🙂分布式锁:setnx、redisson🙂消息队列、延迟队列、保存token:何种数据类型🙂计数器。

qq_44768318的博客 3847

【面试系列】数据工程师高频面试题及详细解答

本文针对数据工程师岗位,提供了详尽的面试题库和解答,分为初级、中级和高级三个层次。初级面试题主要涉及基本的数据处理和ETL工具的使用,如SQL查询、数据清洗和基本的数据建模。中级面试题重点考察数据管道设计、数据库优化和大数据平台的应用。高级面试题则深入探讨高级数据处理技术、分布式系统架构和数据湖的实现。通过这些问题和解答,候选人可以全面了解数据工程师岗位所需的技能,帮助其更好地准备面试。常考知识点总结部分则系统归纳了数据工程师岗位的关键技能领域。

在路上的专栏 2375

【面试系列】数据库管理员高频面试题及详细解答

数据库管理员(DBA)负责管理和维护数据库系统,确保数据的完整性和安全性。面试题涵盖初级、中级和高级层次,包括数据库管理系统、SQL编写、数据库备份与恢复、性能调优、安全策略等知识点。初级问题涉及基本概念和操作,如数据库创建、备份

在路上的专栏 1773

【面试系列】Kotlin 高频面试题及详细解答

Kotlin 是一种现代编程语言,具有简洁语法和空安全机制。初级问题涉及变量声明、数据类、扩展函数、协程等基础知识。中级问题涵盖内联函数、委托属性、协程上下文和调度器等。高级问题探讨了智能类型转换、DSL、自定义属性委托、内联类和跨平台开发。Kotlin 的协程机制、密封类和枚举类的区别、高阶函数和内联函数结合使用的优势、泛型中的 `reified` 关键字等也都被详细解释。Kotlin 强调结构化并发,内联类优化性能,跨平台开发提高代码重用性,协程的取消机制确保任务及时终止。

在路上的专栏 2533

【面试系列】技术支持工程师高频面试题及详细解答

本文详细探讨了技术支持工程师岗位的初级、中级和高级面试题,并提供了每个问题的详细解答。通过这些问题和解答,可以全面了解技术支持工程师在问题解决、客户服务、操作系统知识、网络基础和常见应用软件等方面的知识和技能要求。此外,本文总结了技术支持工程师在面试中需要掌握的常考知识点,帮助应聘者更好地准备面试。通过掌握这些知识点,技术支持工程师能够更好地提供技术支持,解决客户和内部用户的问题,确保系统和网络的高效运行。

在路上的专栏 7695

Python常用模块 之 pymysql:连接和操作mysql数据库

Python常用模块 之 pymysql:连接和操作mysql数据库

孤寒者的博客 6万+

【面试系列】项目经理高频面试题及详细解答

本文针对项目经理岗位,提供了详尽的面试题库和解答,分为初级、中级和高级三个层次。初级面试题主要涉及项目管理基础知识和工具使用,如项目生命周期、关键路径法、风险管理基本概念等。中级面试题重点考察实际项目管理经验和方法应用,如Scrum框架的实施、项目预算管理、冲突解决和团队激励策略。高级面试题则深入探讨高级项目管理技术、跨部门协调和复杂项目的管理策略。通过这些问题和解答,候选人可以全面了解项目经理岗位所需的技能,帮助其更好地准备面试。常考知识点总结部分则系统归纳了项目经理岗位的关键技能领域。

在路上的专栏 3483

【面试系列】数据分析师高频面试题及详细解答

本文为数据分析师岗位提供了详尽的面试题库和解答,涵盖初级、中级和高级三个层次。初级面试题涉及基本的数据处理和统计分析知识,如SQL查询、数据清理和基础统计概念。中级面试题则重点考察数据可视化、复杂查询和数据建模等技能。高级面试题则深入探讨高级统计方法、大数据处理和高级分析工具的使用。通过这些问题和解答,候选人可以全面了解数据分析师岗位所需的技能,帮助其更好地准备面试。常考知识点总结部分则系统归纳了数据分析师岗位的关键技能领域。

在路上的专栏 5222

【面试系列】Swift 高频面试题及详细解答

面试内容包括类型擦除、关联类型、Result 类型、依赖注入、属性包装器、自动闭包、内存泄漏、元类型、动态派发和逃逸闭包等关键概念和技术。类型擦除和关联类型提升了泛型编程的灵活性和通用性,Result 类型改善了错误处理,依赖注入和属性包装器增强了代码的可测试性和复用性。自动闭包简化了 API 调用,内存泄漏检测和预防保证了应用性能,元类型和动态派发支持反射和动态调用,而逃逸闭包用于异步操作。这些知识点和技术能够帮助开发者编写更健壮、高效和可维护的代码。

在路上的专栏 3153

cesium自定义指南针

项目需要一个指南针,用鼠标按住旋转指针,会让3d地图旋转,点击中心点重置方位。当然可以使用插件cesium-navigation-es6,但是样式不好修改,所以我自定义了一个指南针。

weixin_47017648的博客 750

复现YOLOv8语义分割和目标检测训练自己的数据集

训练过程首先会显示你所使用的训练的硬件设备信息,然后下一段话则是你的参数配置,紧接着是backbone信息,最后是加载信息,并告知你训练的结果会保存在runs\segment\trainxx。(1)修改数据加载配置文件,在E:\project\MODEL\YOLO\yolov8-8.2.76\ultralytics-8.2.76\ultralytics\cfg\datasets。三、训练自己的数据集,segment数据集是json格式的。如果想使用多卡训练,device='\0,1,2,xxx\'

m0_56182552的博客 2764

矩形口径喇叭天线设计——参数设置

我们建立好矩形口径喇叭天线的模型后(模型建立可参考B站相关视频或者李明洋的《HFSS天线设计》),如何修改参数达到我们的指标呢?

m0_57263863的博客 1万+

pytorch转onnx转paddlepaddle

1.pt转onnx 可查看我之前的文章:https://blog.youkuaiyun.com/oyjwin/article/details/117778583?spm=1001.2014.3001.5501

oyjwin的博客 1461

什么是Merkle树?用“文件柜”类比理解区块链的核心技术

Merkle树是一种用于区块链的数据结构,像一个高效的“文件柜”,用于存储和验证大量交易数据。比特币通过Merkle树将交易哈希组织成树状结构,层层汇总,最终生成一个唯一的根哈希,存储在区块头中。这种设计大幅减少数据存储和验证成本,支持快速校验交易的完整性和存在性。Merkle树通过密码学保证数据不可篡改,广泛应用于比特币、区块链及其他分布式系统。它的优势在于高效、轻量和安全,尤其适合轻节点验证和数据同步。理解Merkle树就像掌握区块链的“索引秘籍”,是Web3世界的关键技术。

在路上的专栏 1192

CPU也能跑大模型?手把手教你用vLLM离线部署Qwen2.5-7B-Instruct(附性能优化技巧)

本文详细介绍了如何在CPU服务器上高效部署Qwen2.5-7B-Instruct模型,通过vLLM框架和一系列优化技巧实现离线推理。内容包括环境配置、模型加载优化、性能调优及生产环境部署方案,帮助开发者在资源有限的情况下也能运行大语言模型。

weixin_28691741的博客 489

1、Ovirt 开源虚拟化平台安装

Ovirt虚拟化Node和Engine安装

大鱼 6266

r3live 使用前提 雷达-相机外参标定 livox_camera_lidar_calibration

港科大livox_camera_calib虽然操作方便,但是使用mid360雷达会有视角问题(投影三维点到相机),尝试了很多场景,标定效果都不理想(推荐场景是楼梯间),看来港大的更适合avia之类窄角度的雷达。如果标定效果不好的话,就使用 getExt2节点,getExt1节点只优化外参,而getExt2节点在计算的时候会将一开始计算的内参作为初值和外参一起优化。一般使用getExt1节点即可,如果在外参初值验证过,并且异常值已经剔除后,优化还是有较大的残差,那么可以使用getExt2试一试。

z1872385的博客 2399

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

visio安装包

Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。

pscad IEEE标准系统搭建说明

pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。

华为的C语言编程规范.pdf

华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。

上一篇: Mysql索引的了解:B-Tree(B-树)和B+Tree(B+树)
下一篇: 面试题解答系列:单例模式:懒汉、饿汉以及双重检查
程序员plus
博客等级 码龄8年 41粉丝 151原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值