NoSQL&Redis

1.介绍NoSQL

NoSQL(Not Only SQL):不仅仅是SQL,是一项全新的数据库理念,泛指非关系型数据库,原来我们所使用的MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server等都是关系行数据库。那么我们为什么需要NoSQL呢?随着互联网web2.0网站兴起,非关系型数据库发展迅速,传统的关系型数据库应付 web2.0 网站,特别是超大规模和高并发的 SNS 类型的 web2.0 动态网站已经力不从心,尤其是对数据库高并发读写的需求、对海量数据库的高效率存储和访问的需求、对数据库的高可扩展和高可用性的需求大大增加,使得NoSQL成为互联网的新宠儿~

1.1主流NoSQL产品

Tolyo Cabinet/Tyrant、Redis、Voldemort、Berkeley DB、Cassandra、HBase、Riak、CounchDB、MongoDB、Neo4J、InfoGrid、Infinite Graph

键值(key-value)存储数据库

  • 相关产品:Tolyo Cabinet/Tyrant、Redis、Voldemort、Berkeley DB
  • 典型应用:内容缓存,主要用于处理大量数据的高访问负载
  • 数据模型:一系列键值对
  • 优势:快速查询
  • 劣势:存储的数据缺少结构化

列存储数据库

  • 相关产品:Cassandra、HBase、Riak
  • 典型应用:分布式的文件系统
  • 数据模型:以列簇式存储,将同一列数据存在一起
  • 优势:查找速度快,可扩展性强,更容易进行分布式扩展
  • 劣势:功能相对局限
    文档型数据库
  • 相关产品:CounchDB、MongoDB
  • 典型应用:Web应用
  • 数据模型:一系列键值对
  • 优势:数据结构要求不严格
  • 劣势:查询性能不高,而且缺乏统一的查询语法
    图形数据库
  • 相关数据库:Neo4J、InfoGrid、Infinite Graph
  • 典型应用:社交网络
  • 数据模型:图结构
  • 优势:利用图结构相关算法
  • 劣势:需要对整个图做计算才能得出结果,不容易做分布式的集群方案
1.2NoSQL特点

1.易扩展

  • NoSQL数据库种类繁多,但是一个共同特点都是去掉关系数据库的关系型特点。数据之间没有关系,也就无形中在架构层面上带来了可扩展的能力

2.大数据量,高性能

  • NoSQL数据库都具有非常高的读写性能,尤其是在大数据量下,同样表现优秀。得益于它的无关性,数据库的结构简单

3.灵活的数据模型

  • NoSQL 无需事先为存储的数据建立字段,随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里,增删字段是一件非常麻烦的事情。如果非常大数据量的表,增加字段简直就是一个噩梦。

4.高可用

  • NoSQL 在不太影响性能的情况,就可以方便的实现高可用的框架。比如 Cassandra,HBase模型,通过复制模型也能实现高可用

2.什么是Redis
  Redis 是用C语言开发的一个开源的高性能的键值对(key-value)数据库,因为是C语言开发所以需要在 Linux 下使用 gcc 来编译本次讲解操作都在 Linux下 因为在 Windows操作下不能保证很高的性能,目前 Redis 支持的键值数据类型如下:

  • 字符串类型
  • 散列类型
  • 列表类型
  • 集合类型
  • 有序集合类型

这里不在介绍 Redis 的安装过程 大致过程需要搭建虚拟机环境,安装 Linux 系统,通过 SSH 将安装包传输进去 ,在进行解压,使用 make 命令进行编译 ,使用make PREFIX=/安装路径 /redis install 进行安装 因为直接 /安装路径/redis/bin/redis-server 启动执行程序会在前台,我们可以copy配置文件 redis.conf 到你/安装路径/redis下,修改 redis.conf 配置文件 daemonize 修改为 yes 就可变成后端启动

2.1Redis使用说明

使用后端模式启动
Redis -> ./bin/redis-server redis.conf
查看 Redis端口默认6379
ps -ef | grep -i redis
强制Redis 停止
kill -9 端口号
正常停止
cd /安装路径/redis
./bin/redis-cli shutdown
连接客户端
./bin/redis-cli
输入数据 set username haha
输出数据 get username
删除数据 del username
查看当前库中所有 key 值 keys *
值得注意的问题是要使用Jedis需要开放端口Centos7 开放的代码是
firewall-cmd --zone=public --add-port=6379/tcp --permanent

Centos7以下开放的代码是
/sbin/iptables -I INPUT -p tcp --dport 6379 -j ACCEPT

/etc/rc.d/init.d/iptables save

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/9e7ef05254f8 行列式是线性代数的核心概念,在求解线性方程组、分析矩阵特性以及几何计算中都极为关键。本教程将讲解如何用C++实现行列式的计算,重点在于如何输出分数形式的结果。 行列式定义如下:对于n阶方阵A=(a_ij),其行列式由主对角线元素的乘积,按行或列的奇偶性赋予正负号后求和得到,记作det(A)。例如,2×2矩阵的行列式为det(A)=a11×a22-a12×a21,而更高阶矩阵的行列式可通过Laplace展开或Sarrus规则递归计算。 在C++中实现行列式计算时,首先需定义矩阵类或结构体,用二维数组存储矩阵元素,并实现初始化、加法、乘法、转置等操作。为支持分数形式输出,需引入分数类,包含分子和分母两个整数,并提供与整数、浮点数的转换以及加、减、乘、除等运算。C++中可借助std::pair表示分数,或自定义结构体并重载运算符。 计算行列式的函数实现上,3×3及以下矩阵可直接按定义计算,更大矩阵可采用Laplace展开或高斯 - 约旦消元法。Laplace展开是沿某行或列展开,将矩阵分解为多个小矩阵的行列式乘积,再递归计算。在处理分数输出时,需注意避免无限循环和除零错误,如在分数运算前先约简,确保分子分母互质,且所有计算基于整数进行,最后再转为浮点数,以避免浮点数误差。 为提升代码可读性和可维护性,建议采用面向对象编程,将矩阵类和分数类封装,每个类有明确功能和接口,便于后续扩展如矩阵求逆、计算特征值等功能。 总结C++实现行列式计算的关键步骤:一是定义矩阵类和分数类;二是实现矩阵基本操作;三是设计行列式计算函数;四是用分数类处理精确计算;五是编写测试用例验证程序正确性。通过这些步骤,可构建一个高效准确的行列式计算程序,支持分数形式计算,为C++编程和线性代数应用奠定基础。
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