数据库常用场景有哪些,BS的典型应用场景有哪些非常急
来源:整理 编辑:黑码技术 2023-10-20 01:25:59
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1,BS的典型应用场景有哪些非常急
在对数据库的应用上,C/S是将应用逻辑放在客户端,数据库放在SERVER端,而B/S全放在SERVER端,并且通过Browser即浏览器来作为UI的载体。傻蛋!!!
2,sql server应用在什么场景
在SQL Server中,我们使用登录账号来进入SQL Server,而该账号在服务器级别所拥有的权限由它加入服务器角色来决定。当然也可以单独赋予登录账号对于服务器对象的权限。至于登录账号在数据库中拥有的权限,由该登录账号映射到数据库的数据库用户加入的数据库角色来决定。当然也可以单独赋予数据库用户对于数据库对象的权限。1 像中了病毒建议请安装微软补丁更新。 2 server 服务中的漏洞可能允许远程执行代码 请打上最新的sql sp4补丁 3 你对电脑做果非法事情 如用外挂、非法程序等
3,hbase和hive的差别是什么各自适用在什么场景中
HBase是个基于HDFS的数据库。Hive是用SQL替代写MR的编程框架,做Hadoop上会把用户提交的SQL语句做语法分析,执行计划等一堆乱七八糟的事后变成MR job提交去跑,返回结果给用户。不然每次都写MR很麻烦的,有这个写个SQL就可以拿到等效的结果,很适合运营童鞋用。当然Hive也有HBase的Connector,用这个Connnector后可以写SQL查询HBase的数据而不是HDFS,不过一般不这么搞。像用SQL on HBase的话,可以用下Phoenix,新手第一次用的感觉会觉得很像是MySQLhbase和hive的差别对比:1、hbase当前nosql数据库的一种,hive是hdfs分布式文件系统的一种,二者对数据的存储方式是不同的。2、使用场景: hbase最常见的应用场景就是采集的网页数据的存储,由于是key-value型数据库,可以再扩展到各种key-value应用场景,如日志信息的存储,对于内容信息不需要完全结构化出来的类cms应用等。注意hbase针对的仍然是oltp应用为主。hive主要针对的是olap应用,其底层是hdfs分布式文件系统,重点是基于一个统一的查询分析层,支撑olap应用中的各种关联,分组,聚合类sql语句。hive一般只用于查询分析统计,而不能是常见的cud操作,要知道hive是需要从已有的数据库或日志进行同步最终入到hdfs文件系统中,当前要做到增量实时同步都相当困难。
4,redis在什么情况下使用
常见的说法是,有N多热点数据,又是临时用一下,又想提高并发速度,吞吐量,那就可以考虑,如淘宝的节假日的销售活动。提前把数据准备好,活动完后失效。我的看法,有足够多的内存,我又想让系统极快。就可以把redis当数据库用,redis可以永久缓存数据,但是这些数据要小于能使用的内存量。小点的项目比较适合,我干过这事。接口级别缓存一定量网络请求数据,省去自己设计的缓存不安全,不完善的麻烦。比如开发微网站:要缓存的微信的认证串,用户认证数据。cookie,session等。我同样干过这事,跟第二段一起做的。前提是数据量适中,现有机器配置,可以5年以上不出问题。还有人会结合mysql或oracle使用,缓存用户查询的数据。对小项目我个人以为没必要的。大项目功能如第一点。在小项目中,mysql或oracle自己就可以把所有的表、数据等直接加载到内存中。数据预热后,访问效率一点不差。秒以内可以从2000W以上的数据中找出REGEXP写的查询。我同样也干过这事。多线程+mysql全部加载到内存+查询结果合并不会超过1秒。2秒以内把查询结果展现出来。总之redis不是大项目的专利,看你能想到什么地方,就能用到什么地方。使用redis的根本出发点是快+高并发。1.取最新n个数据的操作?使用lpush latest.comments命令,向list集合中插入数据 ?插入完成后再用ltrim latest.comments 0 5000命令使其永远只保存最近5000个id ?然后我们在客户端获取某一页评论时可以用下面的伪代码 redis.lrange("latest.comments",start,start+num_items-1) ps:如果输入无序则可以使用sorted set用时间作为score,然后lrangebyscore分页读取,按时间排序 2.排行榜应用,取top n操作 将你要排序的值设置成sorted set的score,将具体的数据设置成相应的value,每次只需要执行一条zadd命令即可。 3.需要精准设定过期时间的应用 比如你可以把上面说到的sorted set的score值设置成过期时间的时间戳,那么就可以简单地通过过期时间排序,定时清除过期数据了 4.计数器应用 incr,decr命令 5.uniq操作,获取某段时间所有数据排重值 使用redis的set数据结构 6.实时系统,反垃圾系统 set 7.pub/sub构建实时消息系统 8.构建队列系统 使用list可以构建队列系统,使用sorted set甚至可以构建有优先级的队列系统。 9.缓存 其实没有固定说那个类型一定用在什么场景,你需要了解redis数据类型的特点,并利用其特点来满足你的场景需要。 redis有字符串类型、列表、哈希表(散列表)、集合、有序集合这5种,各有不同。各有特点,列表经常用作队列用作需要保持顺序的场景,散列表可以去除重复值而且可以设置field属性,集合可以去除重复而且支持集合操作适合tag系统以及关注人列表,有序集合在集合基础上增加了排序。
5,国内cach数据库有哪些应用行业
NoSQL太火,冒出太多产品了,保守估计也成百上千了。互联网公司常用的基本集中在以下几种,每种只举一个比较常见或者应用比较成功的例子吧。1. In-Memory KV Store : Redisin memory key-value store,同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力,成功用法是替代memcached,通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复,同时支持replication提供读可扩展和高可用。2. Disk-Based KV Store: Leveldb真正基于磁盘的key-value storage, 模型单一简单,数据量不受限于内存大小,数据落盘高可靠,Google的几位大神出品的精品,LSM模型天然写优化,顺序写盘的方式对于新硬件ssd再适合不过了,不足是仅提供了一个库,需要自己封装server端。3. Document Store: Mongodb分布式nosql,具备了区别mysql的最大亮点:可扩展性。mongodb 最新引人的莫过于提供了sql接口,是目前nosql里最像mysql的,只是没有ACID的特性,发展很快,支持了索引等特性,上手容易,对于数据量远超内存限制的场景来说,还需要慎重。4. Column Table Store: HBase这个富二代似乎不用赘述了,最大的优势是开源,对于普通的scan和基于行的get等基本查询,性能完全不是问题,只是只提供裸的api,易用性上是短板,可扩展性方面是最强的,其次坐上了Hadoop的快车,社区发展很快,各种基于其上的开源产品不少,来解决诸如join、聚集运算等复杂查询。caché数据库是美国intersystems公司产品,后关系型数据库(post relational database)中的领头羊。caché数据库对大多数国内it人员来说还是比较陌生,然而在国外特别是国外的医疗领域,在美国和欧洲的his系统(医疗卫生管理信息系统)中,cache数据库所占的比例是最大的,被医疗界公认为首选数据库。cache是一种后关系型数据库,它提供三种方式访问数据:对象访问、sql访问、直接对多维数据数组访问。而且三种访问方式能够并发访问同一数据。多维数据结构和多种数据库访问方式构成了后关系型数据库的基础。目前使用cache数据库的在国内都是一些大型的医院,如中山大学第三附属医院、深圳南山医院、北京安贞医院等,官方数据显示,cache数据库的数据查询速度约为oracle的7~20倍,并方便的支持关系型数据库和对象型数据库。caché数据库是美国intersystems公司产品,后关系型数据库(post relational database)中的领头羊。caché数据库对大多数国内it人员来说还是比较陌生,然而在国外特别是国外的医疗领域,在美国和欧洲的his系统(医疗卫生管理信息系统)中,cache数据库所占的比例是最大的,被医疗界公认为首选数据库。cache是一种后关系型数据库,它提供三种方式访问数据:对象访问、sql访问、直接对多维数据数组访问。而且三种访问方式能够并发访问同一数据。多维数据结构和多种数据库访问方式构成了后关系型数据库的基础。目前使用cache数据库的在国内都是一些大型的医院,如中山大学第三附属医院、深圳南山医院、北京安贞医院等,官方数据显示,cache数据库的数据查询速度约为oracle的7~20倍,并方便的支持关系型数据库和对象型数据库。
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