非關(guān)系數(shù)據(jù)庫是鍵和值。沒有索引的關(guān)系數(shù)據(jù)庫有什么問題？二、MongoDB數(shù)據(jù)庫MongoDB是介于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫之間的產(chǎn)品，功能最多，與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫最相似，一般來說，小表肯定是不索引的，或者數(shù)據(jù)庫記錄在一億條數(shù)據(jù)級別以上，仍然建議使用非關(guān)系數(shù)據(jù)庫。

一般來說，在有大量數(shù)據(jù)和并發(fā)的情況下，可以在架構(gòu)中引入Redis，幫助提升架構(gòu)的整體性能，減輕MySQL(或其他數(shù)據(jù)庫)的壓力，但如果不使用Redis，就不需要Mysql。因?yàn)镽edis性能優(yōu)異，每秒可以支持幾十萬次的讀寫操作，還支持持久化、集群部署、分發(fā)、主從同步等。Redis常用于高并發(fā)場景下的數(shù)據(jù)安全性和一致性，所以常用于兩種場景:緩存確定數(shù)據(jù)是否適合在Redis中緩存，可以從幾個方面考慮:是否會被頻繁查詢？

寫作操作怎么樣？數(shù)據(jù)大小？我們經(jīng)常用這種方式把數(shù)據(jù)刷進(jìn)Redis:查詢請求來了，現(xiàn)在在Redis查詢。如果無法查詢，我們可以查詢數(shù)據(jù)庫獲取數(shù)據(jù)，放入緩存，這樣第二次同樣的查詢請求來的時候，可以直接在Redis中獲取數(shù)據(jù)；但是要注意【緩存滲透】的問題。緩存刷新會比較復(fù)雜，通常是修改數(shù)據(jù)庫后，需要對Redis中的數(shù)據(jù)進(jìn)行操作；代碼很簡單，但是你需要保證這兩個步驟是同一個事務(wù)，或者說最終事務(wù)的一致性。

8。對于數(shù)據(jù)操作頻繁的表，不要建立過多的索引；9.刪除無用的索引，避免對實(shí)施計劃產(chǎn)生負(fù)面影響；以上是建立指數(shù)時的一些常見判斷依據(jù)。指標(biāo)的建立一定要慎重，要認(rèn)真分析每個指標(biāo)的必要性，要有建立的依據(jù)。因?yàn)樗饕嘁约八饕蛔愫筒徽_對性能都不好:每個建立在表上的索引都會增加存儲開銷，索引也會增加插入、刪除和更新操作的處理開銷。

一般來說，小表肯定是不索引的，或者數(shù)據(jù)庫記錄在一億條數(shù)據(jù)級別以上。仍然建議使用非關(guān)系數(shù)據(jù)庫。還有一些數(shù)據(jù)庫有特殊字段，比如BLOB和CLOB字段，當(dāng)然不適合做索引。其實(shí)這個問題更傾向于一種做軟件項(xiàng)目的體驗(yàn)。千萬級MySQL數(shù)據(jù)庫建立索引的事項(xiàng)及提高性能的方法1。注意:首先要考慮表空間和磁盤空間是否足夠。我們知道索引也是一種數(shù)據(jù)，在建立索引時必然會占用大量的表空間。

大數(shù)據(jù)技術(shù)是從各類數(shù)據(jù)中快速獲取有價值信息的技術(shù)。大數(shù)據(jù)領(lǐng)域涌現(xiàn)出大量新技術(shù)，成為大數(shù)據(jù)采集、存儲、處理和呈現(xiàn)的有力武器。大數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)一般包括:大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲與管理、大數(shù)據(jù)分析與挖掘、大數(shù)據(jù)展示與應(yīng)用(大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全等。).1.大數(shù)據(jù)采集技術(shù)數(shù)據(jù)是指通過RFID射頻數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)交互數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)獲得的各類結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化(或弱結(jié)構(gòu)化)和非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)，是大數(shù)據(jù)知識服務(wù)模型的基礎(chǔ)。

學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)完課程數(shù)據(jù)庫后，能夠熟練地存儲和刪除數(shù)據(jù)，組織、存儲和管理數(shù)據(jù)，快速查找或排序表中的記錄。通過建立索引，可以大大提高在數(shù)據(jù)庫中獲取所需信息的速度，同時提高服務(wù)器處理相關(guān)搜索請求的效率。學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫后的優(yōu)勢有:1。在設(shè)計數(shù)據(jù)庫時，通過創(chuàng)建唯一的索引，可以在索引和信息之間形成一對一的映射關(guān)系，增加了數(shù)據(jù)的唯一性。

3.索引建立后，優(yōu)化后的隱藏器可用于信息查詢過程，對提高整個信息檢索系統(tǒng)的性能具有重要意義。4.可以提高數(shù)據(jù)搜索和檢索的速度，符合數(shù)據(jù)庫建立的初衷?？梢约涌毂砼c表之間的連接，對提高數(shù)據(jù)的引用完整性有重要作用。擴(kuò)展材料:學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫的其他功能:創(chuàng)建索引可以大大提高系統(tǒng)的性能。首先，通過創(chuàng)建唯一索引，可以保證數(shù)據(jù)庫表中每一行數(shù)據(jù)的唯一性。

NoSQL指的是非關(guān)系數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫已經(jīng)無法應(yīng)對web2.0網(wǎng)站，尤其是超大型、高并發(fā)的SNS型web2.0純動態(tài)網(wǎng)站，出現(xiàn)了許多難以克服的問題，而非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫由于自身的特點(diǎn)，發(fā)展非常迅速。常見的Nosql數(shù)據(jù)庫如下:1。Redis數(shù)據(jù)庫Redis(RemoteDictionaryServer)，是一個開源的基于日志的鍵值數(shù)據(jù)庫，用ANSIC語言編寫，支持網(wǎng)絡(luò)，可以基于內(nèi)存，可以持久化，提供多種語言的API。

自2013年5月以來，Redis的開發(fā)一直由Pivotal贊助。二、MongoDB數(shù)據(jù)庫MongoDB是介于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫之間的產(chǎn)品，功能最多，與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫最相似。它支持的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)非常松散，是類似json的bson格式，所以可以存儲更復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型。

現(xiàn)在非關(guān)系數(shù)據(jù)庫一般指NoSQL數(shù)據(jù)庫。這種數(shù)據(jù)庫通常存儲在(鍵，值)結(jié)構(gòu)中。這里的鍵是key，用來創(chuàng)建索引和快速搜索。例如，社交網(wǎng)站存儲用戶的信息。每個用戶都有一個系統(tǒng)ID，這個系統(tǒng)ID將被用作鍵，然后用戶的所有個人信息將被存儲為值。就這樣，每次，

請仔細(xì)閱讀:優(yōu)點(diǎn):1。大大加快數(shù)據(jù)檢索速度；2.創(chuàng)建唯一索引，以確保數(shù)據(jù)庫表中每一行數(shù)據(jù)的唯一性；3.加速儀表之間的連接；4.使用分組和排序子句進(jìn)行數(shù)據(jù)檢索時，可以顯著減少查詢中分組和排序的時間。缺點(diǎn):1。索引需要占用物理空間。2.在添加、刪除、修改表中的數(shù)據(jù)時，索引也要動態(tài)維護(hù)，降低了數(shù)據(jù)維護(hù)的速度。延伸資料:發(fā)展歷史:索引最早出現(xiàn)在西方，主要是中世紀(jì)歐洲宗教著作的索引。

中國的指數(shù)出現(xiàn)較晚?？偟膩碚f，明末傅山編纂的《兩漢人名韻》是現(xiàn)存最早的人名索引，清代乾嘉時期，章學(xué)誠主張編纂群書綜合索引。20世紀(jì)20年代，隨著西方標(biāo)引理論和技術(shù)的傳入，中國現(xiàn)代意義上的標(biāo)引和研究蓬勃發(fā)展，1930年錢亞新發(fā)表《指數(shù)與指數(shù)定律》，1932年紅葉發(fā)表《引論》，標(biāo)志著具有中國特色的近代指數(shù)理論與技術(shù)迅速發(fā)展。