nosql数据库入门一书拿到

最新推荐文章于 2025-10-02 03:26:49 发布
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作者分享了在北京紧张的生活，决心沉下心来学习新技术，不再急躁地追求表面成果，强调了深入研究和虚心求教的重要性，并计划开始撰写博客记录自己的成长历程。
[size=x-small] 今天拿到nosql数据库入门，一个小日本写的，果然是很薄啊。
前些天回家呆了一阵，真是把我热坏了。我要开始写博客了，来记录我成长的轨迹，来记录我的研究生生活。北京实在是很挤啊，生活要有激情。
必须沉下心来，好好的学习钻研技术。不要急于弄一些乱七八糟的东西，虚心像别人学习。
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前一阵没有干什么。接下来好好做实验室的项目
【数据库系统工程师】第9章 非关系型数据库NoSQL
邓邓子的博客
05-13 904
目录思维导图9.1 NoSQL概述1.三高需求面前，NoSQL应运而生9.2 相关理论基础1.一致性2.分区3.存储分布4.查询模型9.3 NoSQL数据库的种类1.分类与特点2.文档存储3.键值存储4.列存储5.图存储6.其他存储模式9.4 NoSQL应用案例与新技术1.HBase数据库2.云数据库GeminiDB 思维导图 9.1 NoSQL概述 1.三高需求面前，NoSQL应运而生 ○ 对数据库高并发读写的需求 ○ 对海量数据的高效率存储和访问的需求 ○ 对数据库的高可扩展性和高可用性的需求 9.
NoSQL数据库选型指南：应对大数据挑战
AI天才研究院
10-01 1061
本文的目标是帮你从“0到1”掌握NoSQL数据库的选型逻辑——不仅告诉你“选什么”，更让你明白“为什么选”。范围覆盖NoSQL的核心概念、四大类型的适用场景、选型的“黄金原则”，以及实战中的整合技巧，适合需要处理大数据的开发人员、架构师，或想入门NoSQL的新手。用“蛋糕店的烦恼”引出NoSQL的需求（故事引入用“玩具箱vs抽屉”解释NoSQL与关系型数据库的区别（核心概念用“蛋糕店的选择”讲清楚CAP定理（关键原理用“快递柜、病历本、书架、社交网络”类比四大NoSQL类型（类型拆解。
刘瑜《NoSQL数据库入门与实践 基于MongoDB、Redis》PDF下载
weixin_44946306的博客
04-22 2665
NoSQL数据库入门与实践 基于MongoDB、Redis 【作　者】刘瑜，刘胜松著 【形态项】 483 【出版项】 北京：中国水利水电出版社 , 2018.03 【ISBN号】978-7-5170-6084-0 【中图法分类号】TP311.138SQ 【原书定价】89.80 【主题词】数据库系统 【参考文献格式】 刘瑜，刘胜松著. NoSQL数据库入门与实践 基于MongoDB、Redis. 北...
NoSQL数据库入门与实践课后习题（第一章）
u014300643的博客
05-13 1万+
1、写出DB、RDB、DBMS、TRDB、 NoSQL、 NewSQL、 SSD、 NDFS的中文名称、英文全称。 答：DB：数据库、Database。RDB：关系型数据库、Relational Database。 DBMS：数据库管理系统、Database Management System。 TRDB：传统关系型数据库、Traditional Relat...
NoSQL第一章作业.doc
02-25
NoSQL数据库入门与实践第一章答案(以放宽ACID原则为代价，NoSQL采取的是最终一致性原则，而不是像关系型数据库那样地严格遵守着ACID的原则，这意味着如果在特定时间段内没有特定数据项的更新，则最终对其所有的访问都将返回最后更新的值。 这就是这样的系统通常被描述为提供基本保证的原因（基本可用，软状态，最终一致性） — 而不是ACID。)
NoSQL数据库入门与实践答案—-第二章
01-07
一 1.机械硬盘 2.横向扩展    纵向扩展 3.速度 4.横向    纵向 5.数据存储    处理速度 6.结构化    非结构化或半结构化 7.规则和完善性    行级锁和外键约束    快 8.技术优势    成本优势 二 1.  单机环境下运行数据库的四种局限性 单机读写数据速度瓶颈问题    单机存储数据量的有限问题    单机指令之间速度的细微区别    安全性问题 2.  集中式数据处理与分布式数据处理，在物理上核心区别 集中式：指一堆服务器连在一起，属于物理上的集中连接概念 分布式：是软件在集群服务器上进行的一种处理方式，是基于软件系统上的概念。 该题原明文链接：https
数据中台与NoSQL数据库集成：多样化存储
最新发布
2501_92132293的博客
10-02 1026
在数字化转型的今天，企业每天产生的“数据碎片”越来越多：用户点击日志（非结构化）、商品推荐标签（半结构化）、实时交易记录（结构化）……传统关系型数据库（如MySQL）像“只能装方盒子的货架”，面对这些形状各异的数据，要么强行“掰弯”存储（牺牲性能），要么直接“装不下”（扩展性不足）。为什么企业需要同时用数据中台和NoSQL？两者如何协作解决多样化存储问题？实际项目中如何设计和实现这种集成？
国产数据库TiDB从入门到放弃教程
打代码是一天，不打代码也是一天
12-26 2200
TiDB 是一个开源的分布式 NewSQL 数据库，兼容 MySQL 协议。它结合了传统关系型数据库（RDBMS）和 NoSQL 数据库的优点，旨在提供水平扩展、强一致性和高可用性。TiDB 由 PingCAP 公司开发，并得到了社区的广泛支持。
2024年最新版小程序云开发数据模型的开通步骤，支持可视化数据库管理，支持Mysql和NoSql数据库，vue3前端web网页直接操作小程序云开发数据库
编程小石头
08-10 2579
数据模型是什么数据模型是一个用于组织和管理数据的工具，工作在云开发数据库之上。它可以帮助我们更好地理解和操作数据，提高开发效率和数据质量。云开发数据模型为开发者提供了更加高级的查询、校验等功能，提供了多端 SDK 可供调用，同时可以一键生成可编辑的管理应用。同时内置集成了 CMS 管理端、AI 智能分析能力，方便各种角色的用户进行数据管理和分析。数据校验：自动检查数据是否正确，避免错误。关联关系处理：自动处理数据之间的关系，简化操作。自动生成代码：根据数据模型快速生成代码，提高开发速度。
H2数据库入门
猎人在吃肉
02-25 3504
文章目录H2介绍H2用途H2运行模式1、嵌入式模式2、服务器模式3、混合模式连接字符串参数数据库URL连接方式H2简单使用H2使用JDBC连接 H2介绍 H2是一个开源的嵌入式数据库引擎，采用java语言编写，不受平台的限制，同时H2提供了一个十分方便的web控制台用于操作和管理数据库内容。 H2还提供兼容模式，可以兼容一些主流的数据库，因此采用H2作为开发期的数据库非常方便。 官网地址：http...
NoSQL数据库入门 高清PDF
03-04
NoSQL数据库入门 高清PDF是学习Nosql的指导书籍
NoSQL数据库入门
09-11
NoSQL数据库入门
NoSQL数据库入门与实践答案----第三章
weixin_43100012的博客
02-24 4061
1. 键 值 键值对 命名空间 2. 键值对 集合 文档 数据库 3. 命名空间 行键 列族 列 4. 节点 边 属性 图 5. 较弱 较强 很强 6. 最快 较快 较慢 7. 无向图 流动网络图 二分图 多重图 树 8. Multimodal DataBase 9. 较强 较弱 无 10. Cassandra Hb...
NoSQL数据库入门与实践答案----第二章
weixin_43100012的博客
02-17 5505
一 1.机械硬盘 2.横向扩展 纵向扩展 3.速度 4.横向 纵向 5.数据存储 处理速度 6.结构化 非结构化或半结构化 7.规则和完善性 行级锁和外键约束 快 8.技术优势 成本优势 二 1. 单机环境下运行数据库的四种局限性 单机读写数据速度瓶颈问题 单机存储数据量的有限问题 单机指令之间速度的细微区别 ...
大数据/NoSQL经典电子书pdf下载
weixin_30905981的博客
05-05 671
Hadoop系列 Cloudera出品的各种官方文档 入门必备https://www.cloudera.com/documentation.html Cloudera Hadoop大数据平台实战指南 入门科普系列 Spark in Action 入门必备（虽然Impala很强大了，但是Impala主打MPP架构的SQL，很多情况下我们仍然需要编程式实现，所以掌握Spark是必须的） sp...
Nosql入门知识
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shuming的专栏
04-30 2万+
1. NoSQL其实是关系型数据库相对应的，是no relational 即非关系型数据库；web2.0特别是一些用户访问量比较大的网站如：www.taobao.com weibo.com baidu.com  每秒的访问量可能是上万次(10K);传统的关系型数据库 mysql oracle 每秒进行10K次数据查询还可以勉强应付，但是如果是每秒10K次读写数据库，因为数据库的数据都是卸载磁盘中
NoSQL书籍大全
10-28 590
http://blog.nosqlfan.com/books 转载于:https://www.cnblogs.com/Langzi127/archive/2011/10/28/2227782.html
数据库实践题
七秒永恒
01-21 763
1. 查询：select ···from ··· where ··· group by ··· having ··· order by ··· select指定的字段要么就要包含在Group By语句的后面，作为分组的依据；要么就要被包含在聚合函数中 例如：select a sum(b) c from A group by a ;错误 select a sum(b) ...
拿到一组数据怎么分析
08-09
数据分析是将原始数据转化为有用信息的过程，通常包括多个步骤，每个步骤都有相应的工具和技术支持。 ### 数据分析的步骤 数据分析通常包括以下步骤： 1. **数据采集**：从各种来源收集数据，如数据库、API、文件等。这一步骤需要确保数据的完整性和准确性。 2. **数据预处理**：清洗数据，处理缺失值、异常值，转换数据格式等。这是确保后续分析质量的关键步骤。 3. **数据存储**：将处理后的数据存储在适当的系统中，如关系型数据库、NoSQL数据库或数据仓库。 4. **数据分析**：应用统计学、机器学习等方法对数据进行分析，发现模式、趋势和关联。 5. **数据可视化**：将分析结果以图表、仪表盘等形式展示，便于理解和沟通。 6. **决策支持**：基于分析和可视化结果，为业务决策提供依据。 ### 常用工具和技术 #### 数据采集 - **工具**：Apache Nifi、Talend、Python的`requests`库、Scrapy等。 - **技术**：API调用、Web爬虫、ETL（抽取、转换、加载）过程。 #### 数据预处理 - **工具**：Pandas、NumPy（Python）、R语言中的`dplyr`包。 - **技术**：数据清洗、缺失值处理、数据标准化、特征工程等。 #### 数据存储 - **工具**：MySQL、PostgreSQL（关系型数据库）、MongoDB、Cassandra（NoSQL数据库）、Amazon Redshift、Google BigQuery（数据仓库）。 - **技术**：数据库设计、索引优化、分布式存储等。 #### 数据分析 - **工具**：Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch（机器学习和深度学习框架）、R语言中的`caret`、`randomForest`等包。 - **技术**：回归分析、分类、聚类、时间序列分析、神经网络等。 #### 数据可视化 - **工具**：Matplotlib、Seaborn、Plotly（Python）、Tableau、Power BI。 - **技术**：静态图表、交互式可视化、仪表盘设计等。 #### 决策支持 - **工具**：Jupyter Notebook、R Markdown（用于生成报告）、商业智能工具如Tableau和Power BI。 - **技术**：数据驱动的决策制定、A/B测试、预测建模等。 ### 数据分析入门 对于初学者来说，可以从以下几个方面入手： 1. **学习基础知识**：掌握统计学、概率论、线性代数等数学基础，了解基本的数据分析概念和术语。 2. **选择合适的编程语言**：Python 和 R 是数据分析中最常用的两种语言。Python 以其简洁易学和丰富的库而受到欢迎，而 R 专注于统计分析和图形表示。 3. **熟悉常用工具**：安装并熟悉 Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn 等 Python 库，以及 Scikit-learn 等机器学习工具。 4. **实践项目**：通过实际项目练习数据分析技能，可以从公开数据集开始，逐步尝试更复杂的项目。 5. **参与社区和课程**：加入数据分析相关的在线社区（如 Kaggle、Stack Overflow），参加 MOOC 课程（如 Coursera、edX 上的数据科学专项课程）。 以下是一个简单的 Python 代码示例，展示了如何使用 Pandas 进行数据读取和基本统计分析： ```python import pandas as pd # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('data.csv') # 显示前几行数据 print(df.head()) # 获取数据的基本统计信息 print(df.describe()) # 检查缺失值 print(df.isnull().sum()) # 填充缺失值（例如用均值填充） df.fillna(df.mean(), inplace=True) # 保存处理后的数据 df.to_csv('cleaned_data.csv', index=False) ``` 通过以上步骤和工具的学习与实践，可以逐步掌握数据分析的核心技能，并能够在实际工作中应用这些知识。
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