數(shù)據(jù)庫(kù)通常有多個(gè)索引與這些表中的許多列相關(guān)聯(lián)，因此我們可以盡可能快地訪問(wèn)這些表。以員工記錄為例，可以想象一個(gè)包含員工姓名、地址、工資、扣稅和津貼的表。讓我們考慮如何組織這些內(nèi)容。您可以想象一個(gè)包含員工姓名、地址和電話號(hào)碼的表格。你想保存的其他信息可能包括薪資、薪資范圍、上次加薪時(shí)間、下次加薪時(shí)間、員工績(jī)效評(píng)估等等。

MongoDB，就職于數(shù)據(jù)庫(kù)，比甲骨文中國(guó)在中國(guó)市場(chǎng)裁員更樂(lè)觀?！癕ongoDB是國(guó)內(nèi)開(kāi)發(fā)者最喜歡用的一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)”MongoDB全球渠道及亞太區(qū)銷售高級(jí)副總裁AlanChhabra在媒體面前略帶自信和自豪地宣稱。中國(guó)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型正進(jìn)入關(guān)鍵時(shí)期。在構(gòu)建開(kāi)放、高效、靈活、共享的云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的同時(shí)，數(shù)據(jù)庫(kù)的更新也已經(jīng)提上日程。

Relationship數(shù)據(jù)庫(kù)它適用于對(duì)大量并發(fā)用戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行添加、刪除、修改和校驗(yàn)，而hadoop適用于對(duì)海量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和統(tǒng)計(jì)，并從中挖掘數(shù)據(jù)。都是分布式并行處理，就像本質(zhì)，只是應(yīng)用場(chǎng)景不同:1。hadoop是輕量級(jí)產(chǎn)品，開(kāi)源，不像dpf那么復(fù)雜，買商業(yè)軟件搭建DPF環(huán)境也要花很大力氣。2.hadoop可以處理半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

MySQL的優(yōu)點(diǎn):1。它使用的核心線程是完全多線程的，支持多個(gè)處理器。2.有各種列類型:1、2、3、4和8字節(jié)有符號(hào)/無(wú)符號(hào)整數(shù)、浮點(diǎn)、雙精度、CHAR、VARCHAR、文本、BLOB、日期、時(shí)間、日期時(shí)間、時(shí)間戳、年份和枚舉類型。3.它通過(guò)一個(gè)高度優(yōu)化的類庫(kù)實(shí)現(xiàn)SQL函數(shù)庫(kù)，并且盡可能快。通常，在查詢被初始化之后，不應(yīng)該有內(nèi)存分配。

To say 數(shù)據(jù)庫(kù)，SQLServer一般作為入門科目，適用于中小型項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)，但現(xiàn)在在大型開(kāi)發(fā)中更受歡迎:Oracle現(xiàn)在在企業(yè)中的大型軟件中占有絕對(duì)份額，DB2在為IBM(中國(guó)銀行)服務(wù)的公司和單位中相對(duì)不太正式開(kāi)發(fā)。當(dāng)然也有一些使用MySql的系統(tǒng):Aess (desktop 數(shù)據(jù)庫(kù))、FoxPro(中國(guó)教育)和Informix 數(shù)據(jù)庫(kù)。一開(kāi)始可以找一些視頻教程來(lái)學(xué)習(xí)。視頻教程一般比較好，但是不要試圖通過(guò)它們達(dá)到更高的境界。

當(dāng)你覺(jué)得實(shí)踐到了一定程度，沒(méi)有動(dòng)力的時(shí)候，就去學(xué)習(xí)理論，當(dāng)你覺(jué)得理論知識(shí)需要發(fā)揮作用的時(shí)候，就去實(shí)踐。時(shí)間段不一定，也沒(méi)有定論，但是你自己的時(shí)間安排需要敲定。我一直認(rèn)為，在計(jì)算機(jī)行業(yè)學(xué)一門技術(shù)太容易了，但是把技術(shù)發(fā)揮到一定程度就會(huì)很難。一定程度是什么意思？我會(huì)思考如何把技術(shù)應(yīng)用到具體的業(yè)務(wù)中，把技術(shù)當(dāng)成相對(duì)次要的東西。

From 本質(zhì)，大數(shù)據(jù)bai是指按照一定的du組織架構(gòu)連接起來(lái)的數(shù)據(jù)zhi，這是一件非常簡(jiǎn)單直接的事情。但從現(xiàn)象分析來(lái)看，大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的狀態(tài)是復(fù)雜多樣的，因?yàn)楝F(xiàn)象是由觀察角度決定的，大數(shù)據(jù)(Bigdata)是指在一定時(shí)間范圍內(nèi)，常規(guī)軟件工具無(wú)法捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。它是一種海量、高增長(zhǎng)、多元化的信息資產(chǎn)，需要新的處理模式來(lái)?yè)碛懈鼜?qiáng)的決策力、洞察力和發(fā)現(xiàn)力以及流程優(yōu)化能力。