关系型数据库中的关键字、主关键字和候选关键字

Knowledge Dependence:阅读文本前,你需要了解基本的关系型数据库与非关系型(NoSQL)数据库的概念和区别,以及 MongoDB(Mongoose)的简单实践. ? 这两三年来,伴随着大数据(Big Data)的空前火热,无论是在工程界还是科研界,非关系型数据库(NoSQL)都已经成为了一个热门话题. 相比于传统的关系型数据库,非关系型数据库天生从理念上就给数据存储提供了一种新的思路.而在实际应用中,它往往更轻巧灵活.扩展性高,并且更能胜任高性能.大数据量的场景. 值得一提的是

在Hive中,ORDER BY语句是对查询结果集进行整体的排序,最终将会产生一个reducer进行全局的排序,达到的最终结果是和传统的关系型数据库是一样的. 在数据量非常大的时候,全局排序的单个reducer将会成为性能瓶颈,有可能由于数据量过大而跑不出来结果. Hive中可以设置hive.mapred.mode为strict严格模式,这时候,Hive要求用户必须对order by语句加上limit 条数限制,防止排序数据集过大导致性能瓶颈. 在这里我不提sort by ,distribute

1.字典表(sys_dict) 作用:用于存放多组值不变的基础数据,只对系统提供查询功能. *记录的新增.更新.删除都是通过手动进行操作. *其中dict_code为dict_title的编码,相同dict_title的记录为同一组基础数据,每组基础数据下又有多对dict_value与dict_name. *每组基础数据可以根据实际的业务需求在程序中创建对应的枚举类(value和name属性). 2.系统配置表(sys_config) 作用:用于存放系统的配置项,某些业务逻辑需要根据配置项的值来

该题涉及到mysql中一些指令,先熟悉一下 MySQL指令 参考:https://www.cnblogs.com/zhuyongzhe/p/7686105.html 1 mysql -u root -p 以root权限登录,默认密码为空 2 show databases; 列出所有数据库 3 drop table if exists hst; 如果存在表hst则先删除 4 create database hst; 创建数据库 5 use hst; 进入数据库 6 create table stu

最近在tornado\mongodb\ansible mongodb中有个find()方法很牛逼,可以将集合中所有的表都传出来,一开始我这么写 class Module_actionHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self, *args, **kwargs): coll = self.application.db.waitfish hosts = coll.find({}, {'hostname':1,"_id":0}) mod

问题导读: 1.使用Sqoop哪个工具实现多表导入? 2.满足多表导入的三个条件是? 3.如何指定导入HDFS某个目录?如何指定导入Hive某个数据库? 一.介绍 有时候我们需要将关系型数据库中多个表一起导入到HDFS或者Hive中,这个时候可以使用Sqoop的另一个工具sqoop-import-all-tables.每个表数据被分别存储在以表名命名的HDFS上的不同目录中. 在使用多表导入之前,以下三个条件必须同时满足: 1.每个表必须都只有一个列作为主键: 2.必须将每个表中所有的数据导入,

相当一部分大数据分析处理的原始数据来自关系型数据库,处理结果也存放在关系型数据库中.原因在于超过99%的软件系统采用传统的关系型数据库,大家对它们很熟悉,用起来得心应手. 在我们正式的大数据团队,数仓(数据仓库Hive+HBase)的数据收集同样来自Oracle或MySql,处理后的统计结果和明细,尽管保存在Hive中,但也会定时推送到Oracle/MySql,供前台系统读取展示,生成各种报表. 在这种场景下,数据库的读写性能就显得尤为重要! 一.数据库定位 有大神说,给我足够强的数据库硬件,一

基础概念:关键字.主关键字.候选关键字,非关键字 如果某个字段或多个字段的值可以唯一地标识一条记录,则该字段或字段组就称为关键字.如果一个关键字是用以标识每条记录的唯一性,并作为该表与其他表实现关联之用,则称其为主关键字(主键,primary key)或主码.除主关键字以外的其他关键字称为候选关键字. 除关键字意外的字称为非关键字 例如,有一个表字段为:id  firstname lastname address phone IDcard那么id或IDcard或firstname+lastnam

一．索引 1.什么是索引? 索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构. 在关系型数据库中,索引是一种与表有关的数据库结构,是事实存在的.它可以使对于表的select等等操作更加快速,相当于一本书的目录. 对于一张表,如果我们想要找到某一列符合特定值的记录,第一种方法是全表搜索,匹配,然后把所有符合的记录列出,但是这样做会消耗大量数据库系统时间,并造成大量磁盘I/O操作:第二种就是在表中建立索引,然后在索引中找到符合查询条件的索引值,最后通过保存在索引中的ROWID(相当于页码)快速找到