在过去的几十年中，关系型数据库一直是企业数据存储的主要方式。这种数据库通过表结构来存储数据，并使用SQL（Structured query Language）查询语言来访问和管理这些数据。然而，随着数据量的爆炸式增长和大规模分布式计算的出现，关系型数据库的限制变得越来越明显。为了解决这些问题，非关系型数据库应运而生。
非关系型数据库是一种数据库类型，不使用表结构来存储数据，而是通过键值对、文档、图形或列族等方法存储。这种数据库通常被称为NoSQL（Not Only SQL），它可以更好地处理大量数据和高并发负载，以及更适用于云计算和分布式系统。
下面是非关系型数据库的一些特点：
1. 高扩展性
非关系型数据库可以水平扩展。这意味着您可以向数据库添加更多计算机，以增加数据库的容量。这种扩展性是非常重要的，尤其是在需要大规模处理数据时。
2. 支持无模式数据
非关系型数据库存储数据的方式不限于表结构，因此可以容易地处理非结构化数据，如图像、音频和视频等。同时，非关系型数据库也支持具有灵活结构的半结构化数据，例如ON、XML和文档等。
3. 更好的性能
由于非关系型数据库不需要执行复杂的JOIN操作，因此可以提供更快的读写性能。它们还支持更好的并发处理，可同时处理来自多个客户端的请求。
4. 更好的可用性和可靠性
非关系型数据库通常具有在多台计算机上复制数据的功能，因此它们比关系型数据库更具可用性和可靠性。即使其中一台计算机故障，数据库仍然可以继续运行并提供服务。
5. 更好的安全性
非关系型数据库具有更好的安全性。这是由于它们可以提供更细粒度的安全控制，例如基于角色的访问控制和行级别安全性控制。
非关系型数据库的每个特点都是某种特定应用程序的优势。选用适当的数据库类型将有助于提高系统性能、可靠性和可用性，并为新兴应用和科技提供丰富的数据支持。
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下面不是数据库系统硬件平台的主要特征
数据逻辑性好。根据查姿盯慧询《数据库系统概论试题则铅》及答案得知原题为不是数据库系统的主要特征的是数据逻辑性好。数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期迹答存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的。
数据库的基本特点是()。
【答案】：B
数据库主要有以下腔闹特点：①实现数据共享数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据，也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库，并提供数据共享。②减少数据的冗余度同文件系统相比，由于数据库实现了数据共享，从而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据，减少了数据冗余，维护了数据的一致性。③数据的独立性数据的独立性包括逻辑独立性(数据库中数据库的逻辑结构和应用程序相互独立)和物理独立性(数据物理结构的变化不影响数据的逻辑结构)。④数据实现集中橘肆控制文件管理方式中，数据处于一种分散的状态，不同的用户或同一用户在不同处理中其文件之间毫无关系。利用数据库可对数据进行集中控制和管理，并通过数据模型表示各种数据的组织以及数据间的联系。⑤数据一致性和可维护性，以确保数据的安全性和可靠性主要包括：①安全性控制：以防止数据丢失、错误更新和越权使用；②完整性控制：保证数据的正确性、有效性和相容性；③并发控制：使在同一时间周期内，允许对数据实现多路存取，又能防止用户之间的不正常交互作用。⑥故障恢复由数据库管理伍伍罩系统提供一套方法，可及时发现故障和修复故障，从而防止数据被破坏。数据库系统能尽快恢复数据库系统运行时出现的故障，可能是物理上或是逻辑上的错误。比如对系统的误操作造成的数据错误等。
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函数是怎样定义的?
～‖函数的定义： 设x和y是两个变量，D是实数集的某个子集，若对于D中的每个值x，变量y按照一定的法则有一个确定的值y与之对应，称变量y为变量x的函数，记作 y=f(x). 数集D称为函数的定义域，由函数对应法则或实际问题的要求来确定。 相应的函数值的全体称为函数的值域，对应法则和定义域是函数的两个要素。
数据和备份有什么不同
存储在计算机硬盘上的文件、音像、音乐、图片、电影统称为数据。
备份是通过第三方软件将原有文件复制或通过重新编码放到另一个硬盘或是其它存储设备上叫备份
如何理解spark中RDD和DataFrame的结构
RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念，必须对其相互之间对比，才可以知道其中异同。 RDD和DataFrameRDD-DataFrame上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。 左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解Person类的内部结构。 而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得SparkSQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。 DataFrame多了数据的结构信息，即schema。 RDD是分布式的Java对象的集合。 DataFrame是分布式的Row对象的集合。 DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外，更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化，比如filter下推、裁剪等。
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