mongodb和mysql-数据库之争:MongoDB与MySQL
从六个方面对MongoDB和MySQL这两个数据库进行比较和阐述。从数据模型的角度比较两者的差异,然后从数据存储和查询性能、数据一致性、扩展性、灵活性以及生态系统方面进行详细分析。最后对MongoDB和MySQL的优缺点进行总结归纳。
一、数据模型的差异
MongoDB采用的是文档型数据库模型,数据以文档的形式存储,每个文档可以包含不同的字段和数据类型。而MySQL则采用的是关系型数据库模型,数据以表的形式存储,每个表需要定义固定的字段和数据类型。这使得MongoDB在处理非结构化数据时更加灵活,而MySQL在处理结构化数据时更加方便。
二、数据存储和查询性能
MongoDB采用的是基于磁盘的存储引擎,可以支持海量数据的存储和高效的读写操作。而MySQL则采用的是基于索引的存储引擎,对于大规模数据的查询性能较差。MongoDB还支持分片和副本集等技术,可以实现数据的水平和垂直扩展,提高系统的性能和可用性。
三、数据一致性
MongoDB采用的是最终一致性模型,即在分布式环境下,不同节点之间的数据可能存在一定的延迟和不一致性。而MySQL采用的是强一致性模型,保证了数据的一致性和完整性。在对数据一致性要求较高的场景下,MySQL更适合使用。
四、扩展性
MongoDB具有良好的扩展性,可以通过分片和副本集等技术实现数据的水平和垂直扩展。而MySQL的扩展性相对较差,主要通过主从复制和分区等方式实现。在需要处理大规模数据和高并发访问的场景下,MongoDB更具优势。
五、灵活性
MongoDB可以存储非结构化和半结构化数据,对于数据模型的变化具有较好的适应性。而MySQL对于数据模型的变化较为敏感,需要对表结构进行修改。在需要频繁变更数据模型的场景下,MongoDB更适合使用。
六、生态系统
MySQL作为传统的关系型数据库,拥有丰富的工具和生态系统支持,有成熟的社区和广泛的应用场景。而MongoDB作为新兴的文档型数据库,生态系统相对较小,但也在不断发展壮大。在选择数据库时需要考虑到自身需求和生态系统的支持。
MongoDB和MySQL在数据模型、数据存储和查询性能、数据一致性、扩展性、灵活性以及生态系统等方面存在差异。根据具体需求和场景选择合适的数据库是关键。
看Spring-cloud怎样使用Ribbon
关注下spring cloud是如何进行客户端负责均衡。 看怎么调用到负载均衡的,怎么定义负载均衡的,然后是怎么实现的?第一个其实可以不用关心,调用的地方应该很多,找到一个地方来说明怎么调用的即可。 第二个,可以猜下,最主要的应该是一个类似 serviceInstance get(string serviceId)这样的方法吧。 第三个问题,明摆着,使用netflix的ribbon呗。 发起一个调用时,LB对输入的serviceId,选择一个服务实例。 IOException {String serviceId = ();ServiceInstanceinstance = (serviceId);URIuri = (instance, originalUri);IClientConfigclientConfig = (());RestClientclient = ((), ); = (());return new RibbonHttpRequest(uri, verb, client, clientConfig);}关键代码看到调用的是一个LoadBalancerClient的choose方法,对一个serviceId,选择一个服务实例。 看下LoadBalancerClient是一个接口:足够简单,只定义了三个方法,根据一个serviceId,由LB选择一个服务实例。 reconstructURI使用Lb选择的serviceinstance信息重新构造访问URI,能想来也就是用服务实例的host和port来加上服务的路径来构造一个真正的刘访问的真正服务地址。 可以看到这个类定义在的package 下面,满篇不见ribbon字样。 只有loadbalancer,即这是spring-cloud定义的loadbalancer的行为,至于ribbon,只是客户端LB的一种实现。 Ribbon的实现定义在中的包下的RibbonLoadBalancerClient。 看下RibbonLoadBalancerClient中choose(String serviceId)方法的实现。 (String serviceId)@Overridepublic ServiceInstancechoose(String serviceId) {Serverserver = getServer(serviceId);return new RibbonServer(serviceId, server, isSecure(server, serviceId),serverIntrospector(serviceId)(server));}看到,最终调到的是ILoadBalancer的chooseServer方法。 即netflix的LB的能力来获取一个服务实例。 protected ServergetServer(String serviceId) {return getServer(getLoadBalancer(serviceId));}protected ServergetServer(ILoadBalancerloadBalancer) {return (“default”); ofkey}至于netflix如何提供这个能力的在另外一篇博文中尝试解析下。
thinkphp5怎么连接数据库

// 数据库名database=> 默认数据库的名称,第二个数据库的名称, database=> a,b,// 数据库部署方式:0 集中式(单一服务器),1 分布式(主从服务器)deploy=> 1,详细配置参考手册function books(){$data[donor_name] = haha;$data[donor_phOne] = 5;self::much(donor)->insert($data);
大数据专业主要学什么?
大数据技术专业属于交叉学科:以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。
此外还需学习数据采集、分析、处理软件,学习数学建模软件及计算机编程语言等,知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。
以中国人民大学为例:
基础课程:数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。
必修课:离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。
选修课:数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。
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