数据库系统概论新技术篇 键值对数据库 kvstore
数据库系统概论目录
第一篇基础篇第一章绪论1.1数据库系统概述1.1.1 四个基本概念1.1.2 数据管理技术的产生和发展1.1.3 数据库系统的特点1.2数据模型1.2.1 两大类数据模型1.2.2 数据模型的组成要素1.2.3 概念模型1.2.4 最常用的数据模型1.2.5 层次模型1.2.6 网状模型1.2.7 关系模型1.3数据库系统结构1.3.1 数据库系统模式的概念1.3.2 数据库系统的三级模式结构1.3.3 数据库的二级映像功能与数据独立性1.4数据库系统的组成1.5小结第二章关系数据库2.1关系数据结构及形式化定义2.1.1 关系2.1.2 关系模式2.1.3 关系数据库2.2关系操作2.2.1基本关系操作2.2.2 关系数据库语言的分类2.3关系的完整性2.3.1 关系的三类完整性约束2.3.2 实体完整性2.3.3 参照完整性2.3.4 用户定义的完整性2.4关系代数2.4.1传统的集合运算2.4.2专门的关系运算2.5关系演算2.6小结第三章关系数据库标准语言SQL3.1SQL概述3.1.1 SQL 的产生与发展3.1.2 SQL的特点3.1.3 SQL的基本概念3.2学生-课程数据库3.3数据定义3.3.1 模式的定义与删除3.3.2 基本表的定义、删除与修改3.3.3 索引的建立与删除3.4数据查询3.4.1 单表查询3.4.2 连接查询3.4.3 嵌套查询3.4.4 集合查询3.4.5 Select语句的一般形式3.5数据更新3.5.1 插入数据3.5.2 修改数据3.5.3 删除数据3.6视图3.6.1 定义视图3.6.2 查询视图3.6.3 更新视图3.6.4 视图的作用3.7小结第四章数据库安全性4.1计算机安全性概述4.1.1 计算机系统的三类安全性问题4.1.2 安全标准简介4.2数据库安全性控制4.2.1 用户标识与鉴别4.2.2 存取控制4.2.3 自主存取控制方法4.2.4 授权与回收4.2.5 数据库角色4.2.6 强制存取控制方法4.3视图机制4.4审计（Audit）4.5数据加密4.6统计数据库安全性4.7小结第五章数据库完整性5.1实体完整性5.1.1 实体完整性定义5.1.2 实体完整性检查和违约处理5.2参照完整性5.2.1 参照完整性定义5.2.2 参照完整性检查和违约处理5.3用户定义的完整性5.3.1 属性上的约束条件的定义5.3.2 属性上的约束条件检查和违约处理5.3.3 元组上的约束条件的定义5.3.4元组上的约束条件检查和违约处理5.4完整性约束命名子句*5.5域中的完整性限制5.6触发器5.6.1 定义触发器5.6.2 激活触发器5.6.3 删除触发器5.7小结第二篇设计与应用开发篇第六章关系数据理论6.1问题的提出6.2规范化6.2.1 函数依赖6.2.2 码6.2.3 范式6.2.4 2NF6.2.5 3NF6.2.6 BCNF6.2.7 多值依赖6.2.8 4NF6.2.9 规范化小结6.3数据依赖的公理系统*6.4模式的分解6.5小结第七章数据库设计7.1数据库设计概述7.1.1 数据库设计的特点7.1.2 数据库设计方法7.1.3 数据库设计的基本步骤7.1.4 数据库设计过程中的各级模式7.2需求分析7.2.1 需求分析的任务7.2.2 需求分析的方法7.2.3 数据字典7.3概念结构设计7.3.1 概念结构7.3.2 概念结构设计的方法与步骤7.3.3 数据抽象与局部视图设计7.3.4 视图的集成7.4逻辑结构设计7.4.1 E-R图向关系模型的转换7.4.2 数据模型的优化7.4.3 设计用户子模式7.5数据库的物理设计7.5.1 数据库物理设计的内容和方法7.5.2 关系模式存取方法选择7.5.3 确定数据库的存储结构7.5.4 评价物理结构7.6数据库的实施和维护7.6.1 数据的载入和应用程序的调试7.6.2 数据库的试运行7.6.3 数据库的运行和维护7.7小结第八章数据库编程8.1 嵌入式SQL8.1.1 嵌入式SQL的处理过程8.1.2 嵌入式SQL语句与主语言之间的通信8.1.3 不使用游标的SQL语句8.1.4 使用游标的SQL语句8.1.5 动态SQL8.1.6 小结8.2 存储过程8.2.1 PL/SQL的块结构8.2.2 变量常量的定义8.2.3 控制结构8.2.4 存储过程8.2.5 小结8.3 ODBC编程8.3.1 数据库互连概述8.3.2 ODBC工作原理概述8.3.3 ODBC API 基础8.3.4 ODBC的工作流程8.3.5 小结第三篇系统篇第九章关系查询处理和查询优化9.1 关系数据库系统的查询处理9.1.1 查询处理步骤9.1.2 实现查询操作的算法示例9.2 关系数据库系统的查询优化9.2.1 查询优化概述9.2.2 一个实例9.3 代数优化9.3.1 关系代数表达式等价变换规则9.3.2 查询树的启发式优化9.4 物理优化9.4.1 基于启发式规则的存取路径选择优化9.4.2 基于代价的优化9.5 小结第十章数据库恢复技术10.1 事务的基本概念10.2 数据库恢复概述10.3 故障的种类10.4 恢复的实现技术10.4.1 数据转储10.4.2 登记日志文件10.5 恢复策略10.5.1 事务故障的恢复10.5.2 系统故障的恢复10.5.3 介质故障的恢复10.6 具有检查点的恢复技术10.7 数据库镜像10.8 小结第十一章并发控制11.1 并发控制概述11.2 封锁11.3 活锁和死锁11.3.1 活锁11.3.2 死锁11.4 并发调度的可串行性11.4.1 可串行化调度11.4.2 冲突可串行化调度11.5 两段锁协议11.6 封锁的粒度11.6.1 多粒度封锁11.6.2 意向锁11.7 小结*第十二章数据库管理系统第四篇新技术篇第十三章数据库技术新发展*第十四章分布式数据库系统第十五章对象关系数据库系统第十六章XML数据库第十七章数据仓库与联机分析处理技术。
7.3 键值对数据库-1
• 带链表长度计数器：可以通过len成员来获取链表的节点的个数， 复杂度O(1)。
• 多态：链表使用void *指针来保存value，并且可以通过dup，free， match来操控节点的value值，因此，该链表可以保存任意类型的值。10
电数子据科技库大原学理-及张应凤荔用
• redis最基本的类型，string类型是二进制安全的，string可以包 含任何数据。
• String是最常用的一种数据类型，可应用于普通的key/ value 存 储，具有定时持久化、操作日志及 Replication等功能。
• 字符串操作包括set、get、decr、incr、mget等， 获取字符串长 度、append、设置和获取字符串的某一段内容、设置及获取字符串 的某一位（bit）、批量设置一系列字符串的内容等。
的内存开销，发送缓冲队列等也都是用的这个数据结构。
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数据库系统原理与开发
2. List的特征—链表
电数子据科技库大原学理-及张应凤荔用
• 双端：链表节点都有prev和next指针，获取一个节点前置和后置的 算法复杂度都为O(1)。
• 无环：list的第一个节点（头节点）的prev和最后一个节点（尾节 点）的next都指向NULL。
• 键值数据库一致性表现在针对单个键的操作包括“获取”、“设置 ”、或者“删除”, 保证“一致性”, 也可以用“最终一致性模型 ”实现一致性
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数据库系统原理与开发
键值数据库的类型
电数子据科技库大原学理-及张应凤荔用
• 根据数据的保存方式， 可分为临时性、永久性和两者兼有三类。 • 临时性键值存储是在内存中保存数据， 可进行非常快速的保存和读
数据库系统概论概念知识
数据库系统概论概念知识数据库系统是指利用计算机技术，将大量相关数据按照某种数据模型组织、存储和管理，并能提供有效、可靠和安全地访问和处理数据的系统。
关系数据库是最常用和广泛应用的数据库模型。
它使用表格的形式来组织和存储数据，每个表格代表一个实体集，每行代表一条记录，每列代表一个属性。
主键是表格中用来唯一标识每条记录的属性或属性组合。
外键是表格之间关联的一种方式，它是一个属性或属性组合，用来表示另一张表格的主键。
索引是数据库中的一种数据结构，用来加速查找和访问数据。
索引可以基于一个或多个属性，提供快速的搜索和排序功能。
事务是指数据库中由一个或多个操作组成的逻辑工作单元。
事务必须满足ACID原则：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）。
数据库管理系统（DBMS）是用来管理和控制数据库的软件。
它提供了一系列的工具和接口，用来定义、创建、查询、修改和删除数据库中的数据。
SQL（Structured Query Language）是一种专门用来与关系数据库交互的标准化查询语言。
它包括数据定义语言（DDL）、数据操纵语言（DML）和数据查询语言（DQL）等部分，可以用来创建、修改和查询数据库。
数据库设计是指在建立数据库系统之前，根据需求和目标，设计数据库的结构、模型和关系。
好的数据库设计应该符合范式化原则，具有高效的数据存取和良好的数据一致性。
数据完整性是指数据库中数据的准确性、一致性和有效性。
常用的保持数据完整性的方法包括定义约束、使用事务和权限管理等。
数据备份和恢复是数据库系统中重要的管理任务，可以通过定期备份数据库和恢复备份数据来保证数据的安全性和可用性。
数据冗余是指数据库中存在重复或冗余的数据，它会占用存储空间、增加数据更新的复杂性并降低数据的一致性。
数据冗余可以通过规范化、合并表格和使用视图等技术来减少。
数据安全是指保护数据库中数据不被未经授权的人或恶意软件访问、篡改或泄露的措施。
数据库系统概论
数据库系统概论The document was prepared on January 2, 2021第一章数据库系统概论本章目的在于使读者对数据库系统的基本知识能有一个较为全面的了解，为今后的学习和工作打下基础。
本章重点介绍了有关数据库结构和数据库系统组织的基本知识和基本概念，以及常见的三种类型的数据库系统的特点。
重点介绍关系数据库的有关知识。
数据管理技术发展史随着生产力的不断发展，社会的不断进步，人类对信息的依赖程度也在不断地增加。
数据作为表达信息的一种量化符号，正在成为人们处理信息时重要的操作对象。
所谓数据处理就是对数据的收集、整理、存储、分类、排序、检索、维护、加工、统计和传输等一系列工作全部过程的概述。
数据处理的目的就是使我们能够从浩瀚的信息数据海洋中，提取出有用的数据信息，作为我们工作、生活等各方面的决策依据。
数据管理则是指对数据的组织、编码、分类、存储、检索和维护，它是数据处理的一个重要内容中心。
数据处理工作由来以久，早在1880年美国进行人口普查统计时，就已采用穿孔卡片来存储人口普查数据，并采用机械设备来完成对这些普查数据所进行的处理工作。
电子计算机的出现以及其后其硬件、软件的迅速发展，加之数据库理论和技术的发展，为数据管理进入一个革命性阶段提供有力的支持。
根据数据和应用程序相互依赖关系、数据共享以及数据的操作方式，数据管理的发展可以分为三个具有代表性的阶段，即人工管理阶段、文件管理阶段和数据库管理阶段。
【1】人工管理阶段这一阶段发生于六十年代以前，由于当时计算机硬件和软件发展才刚刚起步，数据管理中全部工作，都必须要由应用程序员自己设计程序完成去完成。
由于需要与计算机硬件以及各外部存储设备和输入输出设备直接打交道，程序员们常常需要编制大量重复的数据管理基本程序。
数据的逻辑组织与它的物理组织基本上是相同的，因此当数据的逻辑组织、物理组织或存储设备发生变化时，进行数据管理工作的许多应用程序就必须要进行重新编制。
高校计算机专业数据库系统知识点整理
高校计算机专业数据库系统知识点整理数据库系统是计算机科学与技术领域中一个重要的研究方向。
随着信息时代的到来，数据管理和数据处理的需求逐渐增加，数据库系统的设计与开发变得越来越重要。
对于高校计算机专业的学生来说，熟悉数据库系统的原理和知识是非常必要的。
本文将对高校计算机专业数据库系统的知识点进行整理和总结。
一、数据库系统概述数据库系统是指一个能够方便地存储、管理和查询大量数据的软件系统。
它由数据库、数据库管理系统（DBMS）和应用程序三个主要组件组成。
数据库系统的主要特点包括数据共享、数据独立性、数据容错性和数据安全性等。
常见的数据库系统有关系型数据库（如MySQL、Oracle）、面向对象数据库和NoSQL数据库等。
二、关系模型与SQL语言关系模型是数据库系统中最常用的模型之一，它是基于关系代数和谓词逻辑的一种数学模型。
关系模型中，数据以表格的形式组织，表格中的行表示记录，表格中的列表示属性。
SQL（Structured Query Language）是用于对关系型数据库进行操作的编程语言，包括数据定义语言（DDL）、数据操纵语言（DML）和数据控制语言（DCL）等。
三、数据库设计与规范化数据库设计是指按照一定的要求和规则对数据库进行布局和构建的过程。
数据库设计需要考虑数据的逻辑结构和物理存储结构，包括实体-关系模型（ERM）、关系模式、主键和外键等概念。
规范化是数据库设计中非常重要的一部分，通过规范化可以消除数据库中的冗余数据，提高数据的存储效率和查询效率。
四、索引和查询优化索引是数据库系统中一种重要的数据结构，它可以加速数据库的查询操作。
常见的索引包括B树索引和哈希索引等。
查询优化是指通过选择合适的查询策略和优化执行计划来提高查询效率。
常见的查询优化技术包括查询重写、查询优化器和查询执行引擎等。
五、事务与并发控制事务是指数据库系统中一系列操作组成的逻辑工作单元，它具有原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）等特性。
数据库系统概念 概述及内容总结
数据库系统概念概述及内容总结1. 引言1.1 概述数据库系统是指由数据库、数据库管理系统（DBMS）和应用程序组成的，用于存储和管理大量结构化数据的软件系统。
近年来，随着信息技术的迅猛发展，数据库系统在各个行业中得到了广泛应用。
无论是电子商务、金融、医疗还是制造业等领域，都离不开高效可靠的数据库系统。
本文将围绕数据库系统概念展开讨论，从定义和基本原理、组成部分以及数据模型等方面进行介绍。
同时，还会探讨数据库系统的功能，包括数据管理和存储、数据访问与查询以及数据安全与完整性保护。
此外，文章还将对主要数据库系统类型和应用场景进行分析和比较。
关系型数据库管理系统（RDBMS）、非关系型数据库管理系统（NoSQL DBMS）以及分布式数据库管理系统（DDBMS）都将在这一部分中得到详细阐述。
最后，在结论与总结部分，我们将回顾本文所介绍的关键概念和内容要点，并对数据库系统的发展趋势进行思考。
同时也会展望未来数据库研究的方向，希望能够为读者提供全面而深入的了解和思考。
通过本文的阅读，读者将对数据库系统的基本概念有更清晰的认识，了解数据库系统的功能和特点，并能够掌握不同类型数据库系统的适用场景和优缺点。
同时，本文还将引发读者对未来数据库技术发展方向的思考，为相关研究工作提供指导与启示。
2. 数据库系统概念:数据库系统是指在计算机中存储、管理和组织数据的一种软件系统。
它通过使用数据模型来描述现实世界中的实体和它们之间的关系，并提供了对这些数据进行存储、访问和查询的功能。
2.1 定义和基本原理:数据库系统是由数据、数据库管理系统（DBMS）和用户组成的。
数据是数据库中存储的信息，可以表示各种实体、属性和关系。
数据库管理系统是负责管理数据库的软件，提供了对数据进行增加、删除、修改和查询等操作的接口。
用户可以通过DBMS与数据库进行交互，执行各种操作并获取所需信息。
数据库系统的基本原理包括三个方面：- 数据独立性：数据库系统将物理数据与逻辑数据相分离，使得应用程序可以独立于底层物理存储结构而访问或操作数据。
数据库系统概论(第一章)
第二十一页，共100页。
数据库系统阶段(20世纪60年代后期－ ） 背景： 应用背景 大规模管理 硬件背景 大容量磁盘 软件背景 有数据库管理系统 处理方式 联机实时处理、分布处理、批处理
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第二十二页，共100页。
数据库系统阶段(20世纪60年代后期－ ）
特点：
1)数据结构化
(4)数据独立性差
一旦数据的逻辑结构改变，必须修改应用程序，修改文件结构定义； 应用程序的改变，也要引起文件数据结构的改变；文件之间互相独立，不能反映 出现实世界的内在联系。
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第二十页，共100页。
应用程序1
文件1
应用程序2
存取方法
文件2
… …
应用程序n
文件n
文件系统阶段应用程序与数据之间的对应关系
的抽象，表示实体以及实体间的联系。
• 一个用于描述数据、数据间关系、数据
语义和数据约束的概念工具的集合。
数据模型应满足三方面要求：
• 能比较真实地模拟现实世界；
• 容易为人所理解； • 便于在计算机上实现。
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第二十九页，共100页。
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1.2.1 两类数据模型
根据应用的不同目的，数据模型划分为两类： ❖ 概念模型（信息模型）
第二页，共100页。
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第 1 章 绪论
1.1 数据库系统概述
1.2 数据模型
1.3 数据库系统结构 1.4 数据库系统的组成
第三页，共100页。
3
数据库技术的重要地位
❖ 数据库是数据管理的最新技术，是计算机科 学的重要分支
❖ 数据库技术在信息化社会中的重要作用
信息系统的核心和基础技术
日益广泛的应用
数据库管理系统技术概述
数据库管理系统技术概述数据库管理系统（DBMS）是一种软件工具，用于存储、管理和操作大量结构化数据的系统。
它将数据组织为表格，用于存储和检索。
数据库管理系统技术已成为现代信息管理和数据处理的重要组成部分。
在本文中，我们将回顾数据库管理系统的基本概念、功能和特性。
概述数据库管理系统（DBMS）是一种软件系统，其主要目的是管理和操作数据。
它可以作为一个中央储存库，保存组织中的所有数据，并能提供灵活的访问和管理。
数据库管理系统具有许多重要特性，包括数据安全性、数据一致性、数据完整性和数据独立性。
它还提供了一组工具和接口，用于管理、查询和分析数据。
功能数据库管理系统具有多种功能和特性，使其成为数据管理的理想选择。
以下是数据库管理系统的一些主要功能：1. 数据存储和访问：数据库管理系统能够将数据存储在结构化的表格中，并提供快速的数据访问和检索。
这种结构化的数据存储方式使得数据的组织和管理更加简便。
2. 数据共享和协作：数据库管理系统允许多个用户同时访问和操作数据库，从而实现数据共享和协作。
用户可以进行数据输入、修改和查询，以满足各自的需求。
3. 数据安全性：数据库管理系统提供了安全和权限控制机制，以保护数据免受未经授权的访问和损坏。
用户可以根据不同的角色和权限级别访问和操作数据。
4. 数据一致性和完整性：数据库管理系统通过实施一系列的约束和规则，确保数据的一致性和完整性。
这些约束和规则可以有效地保护数据库中的数据，防止不符合要求的数据被输入或修改。
5. 数据备份和恢复：数据库管理系统可以进行数据备份和恢复操作，以防止数据丢失或损坏。
它提供了备份机制，以便在发生故障或意外情况时可以快速恢复数据。
特性除了基本功能外，数据库管理系统还具有一些特定的特性和技术，以支持更高效的数据管理和查询。
以下是一些主要的数据库管理系统特性：1. 数据索引：数据库管理系统使用数据索引来加快数据的检索速度。
索引是一种数据结构，它可以按特定的条件和关键字快速定位和访问数据。
键值对数据库综述
键值对数据库综述与典型KV数据库介绍一、键值数据库概述键值数据库是一种非关系数据库，它使用简单的键值方法来存储数据。
键值数据库将数据存储为键值对集合，其中键作为唯一标识符。
键和值都可以是从简单对象到复杂复合对象的任何内容。
键值数据库是高度可分区的，并且允许以其他类型的数据库无法实现的规模进行水平扩展。
Key-Value 键值对数据模型实际上是一个映射，即key是查找每条数据地址的唯一关键字，value是该数据实际存储的内容。
例如键值对：（“20091234”,“张三”），其key：“20091234”是该数据的唯一入口，而value：“张三”是该数据实际存储的内容.Key-Value 数据模型典型的是采用哈希函数实现关键字到值的映射,查询时，基于key 的hash值直接定位到数据所在的点，实现快速查询,并支持大数据量和高并发查询。
二、基本原理从API的角度来看，键值数据库是最简单的NoSQL数据库。
客户端可以根据键查询值，设置键所对应的值，或从数据库中删除键。
“值”只是数据库存储的一块数据而已，它并不关心也无需知道其中的内容；应用程序负责理解所存数据的含义。
由于键值数据库总是通过主键访问，所以它们一般性能较高，且易于扩展。
基本上所有的编程语言都带有应用在内存中的键值对存储。
C++STL的映射容器（map container）和Java的HashMap以及Python的字典类型都是键值对存储。
键值对存储通常都有如下接口：-Get( key ): 获取之前存储于某标示符“key”之下的一些数据，或者“key”下没有数据时报错。
-Set( key, value ): 将“value”存储到存储空间中某标示符“key”下，使得我们可以通过调用相同的“key”来访问它。
如果“key”下已经有了一些数据，旧的数据将被替换。
-Delete( key ): 删除存储在“key”下的数据。
三、基本特性键值数据库具有以下几个特性：-容错性-可扩展性-有效性四、读写方式分析已有key-value 数据库,其读写方式可分为面向磁盘的读写方式和面向内存的读写方式两种.后者适合于不要求存储海量的数据但需要对特定的数据进行高速并发访问的场景.采用哪一种读写方式,通常由数据量的大小和对访问速度的要求决定的。
数据库的数据模型与KV数据库
数据库的数据模型与KV数据库数据模型是数据库系统中一个非常重要的概念，它用于描述数据结构、数据操作和数据约束，数据库管理系统就是通过数据模型来组织和管理数据的。
数据模型按其抽象程度可分为三个层次：外模型、概念模型和内模型，其中外模型是用户看到的数据模型，概念模型是数据库管理员设计的数据模型，而内模型则是数据库软件实现的数据模型。
当前常用的数据模型有层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型和XML模型等，其中关系模型是最广泛应用的一种模型，其核心概念是关系和属性，通过关系和属性的组合可以描述复杂的数据结构。
KV数据库则是一种基于键值对的数据库，对于非关系型数据存储有着很好的支持。
一、关系模型关系模型是当前最为流行且使用最为广泛的一种数据模型，它是由Codd在1970年提出的。
关系模型是以关系（表）的形式来表示数据并进行处理的，其中关系由行和列组成，行表示记录（元组），列代表属性。
关系模型最主要的特点是它使用了规范化的表达方式来存储数据，同时数据结构简单，易于维护。
关系模型是基于数学理论的，其中的关系就类似于数学中的集合，通过各种运算可以得到相应的结果，这些运算包括选择、投影、联接和除运算。
二、KV数据库KV数据库（键值数据库）是一种基于键值对的存储系统，它将数据存储为键值对的形式，其中键是唯一的标识符，而值则可以是任意类型的数据。
KV数据库可以存储大数据量的非结构化数据，比如JSON格式的数据，同时还支持高并发的读写操作。
传统的关系数据库在数据存储、读写性能和扩展性等方面存在着一些限制，这些限制对于一些高可用性的场景会产生一定的不便，而KV数据库则可以通过水平扩展来实现高并发读写，并且使用简单，能够快速部署和上线。
KV数据库有多个产品，包括Redis、Memcachedb等，其中Redis是使用最广泛的KV数据库之一，它支持多种数据类型，包括字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等，同时还支持事务和发布订阅模式等特性。
数据仓库技术概述
数据仓库技术概述数据仓库技术随着数据库技术的日趋成熟以及应用系统逐渐完善，不管是利用早期的RDB、Dbase，依旧后来以其领先的核心技术日渐垄断关系数据库市场的Oracle、Sysbase、DB2,企业差不多积存了大量的数据，这些数据信息为企业的开展提供了客瞧依据。
毫无疑咨询，在竞争剧烈的商业环境下，信息将是取胜的要害因素，决策者必须能快速可靠、随时自主地访咨询企业数据，才能有效地做出方案和决策。
在这种需求牵引下，形成了数据仓库〔DataWarehouse〕的新概念、新技术。
1数据仓库的概念数据仓库的提出是以关系数据库、并行处理和分布式技术的飞速开展为根底，是解决信息技术〔IT〕在开展中存在的拥有大量数据，而其中有用信息贫乏的综合解决方案。
数据仓库是一种新的数据处理体系结构，是对企业内部各部门业务数据进行统一和综合的中心数据仓库。
它为企业决策支持系统〔DSS〕和经理信息系统〔EIS〕提供所需的信息。
它是一种信息治理技术，为推测利润、风险分析、市场分析以及加强客户效劳与营销活动等治理决策提供支持的新技术。
数据仓库技术对大量分散、独立的数据库通过、平衡、协调和编辑后，向治理决策者提供辅助决策信息，发扬大量数据的作用和价值。
概括地讲，数据仓库是面向主题的〔Subject-Oriented〕、集成的(Integrated)、稳定的(Nonvolatile)、不同时刻的(Timer-Variant)数据集合,用于支持经营治理中决策制订过程。
数据仓库中的数据面向主题，与传统数据库面向应用相对应。
主题是一个在较高层次上将数据回类的标准，每一个主题对应一个宏瞧的分析领域：数据仓库的集成特性是指在数据进进数据仓库之前，必须通过数据加工和集成，这是建立数据仓库的要害步骤，首先要统一原始数据中的矛盾之处，还要将原始数据结构做一个从面向应用向面向主题的转变；数据仓库的稳定性是指数据仓库反映的是历史数据的内容，而不是日常事务处理产生的数据，数据经加工和集成进进数据仓库后是极少或全然不修改的；数据仓库是不同时刻的数据集合，它要求数据仓库中的数据保持时限能满足进行决策分析的需要，而且数据仓库中的数据都要标明该数据的历史时期。
数据库7.3 键值对数据库-1 (2)
4. 集合 Set
• Redis中的集合是string类型一个无序的、去重的集合， 元素是字 符串类型。
• 对外提供的功能是一个列表，set是自动排重的，用set存储一个列 表数据且数据不重复
• set 的内部实现是一个 value永远为null的HashMap，通过计算 hash的方式来快速排重的
Redis 总结
• 键值数据库 KV-• 键值数据库的数据模型： 数据结构、操作、完整性 • Redis数据库--- KV • Redis数据类型---- 字符串类型（String）、哈希表类型（Hash）
、链表类型（List）、集合类型(Set)、有序集合类型（order set ） --- 操作函数
5. 有序集合Sorted set/zset
• 有序集合的操作类似Set集合，有序的、去重的、元素是字符串类 型、不允许重复的成员，每一个元素都关联着一个浮点数分值（ Score），按照分值从小到大的顺序排列集合中的元素。 • 成员唯一的,但分数(score)可重复。 • 常用命令：zadd、zrange、zrem、zcard等 • 通过用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序，并且 是插入有序的，即自动排序。 • 内部使用HashMap和跳跃表(SkipList)来保证数据的存储和有序 • HashMap里放的是成员到score的映射， • 跳跃表里存放的是所有的成员，排序依据是HashMap里存的score
三、Redis数据库--特点
• Redis将键值存储在主存中，快速读写。 • Redis支持主从复制。数据读在slave完成，数据写入在 master 完
成。 • Redis使用RAM作为内存式存储，用虚拟内存来保存数据。 • Redis支持创建发布和订阅通道 • Redis将内存中的数据定期保存到文件系统中,用于故障恢复。 • Redis有丰富的SDK支持。所有 Redis 的操作都是原子
kv数据库知识点
kv数据库知识点KV数据库是一种键值存储数据库，它以键值对的形式存储数据。
每个键都是唯一的，与之关联的是一个值。
这种数据库模型非常简单，但在许多应用中效果非常好。
以下是一些与KV数据库相关的基本知识点：1. 键值对（Key-Value Pair）：-键（Key）：唯一标识存储在数据库中的数据项。
-值（Value）：与键相关联的数据内容。
值可以是任何类型的数据，例如字符串、整数、JSON等。
2. 基本操作：-插入（Put）：将键值对存储在数据库中。
-获取（Get）：通过键检索值。
-更新（Update）：更新现有键的值。
-删除（Delete）：从数据库中删除特定键值对。
3. 数据模型：-简单性：KV数据库通常设计得非常简单，只提供基本的键值存储功能，而不涉及更复杂的关系型数据库的特性。
-灵活性：可以存储各种类型的数据，而不需要事先定义表结构。
4. 适用场景：-缓存：由于KV数据库的快速读写特性，它在缓存方面非常有用。
-会话存储：用于存储用户会话数据。
-配置管理：存储系统配置信息。
-分布式存储：KV数据库通常支持分布式架构，可以用于构建分布式系统。
5. 常见的KV数据库：- Redis：一个开源的内存数据库，用于高性能的读写操作。
- LevelDB：由Google开发的键值存储引擎，提供持久化存储。
- RocksDB：基于LevelDB构建的键值存储引擎，由Facebook开发和维护。
6. CAP定理：-一致性（Consistency）：所有节点在同一时间具有相同的数据视图。
-可用性（Availability）：每个请求都获得一个（非错误或超时）的响应，没有响应失败。
-分区容忍性（Partition Tolerance）：即使系统中有部分节点之间的通信失败，系统仍能继续运行。
KV数据库通常在分布式系统中应用广泛，因为它们提供了高度的可扩展性和性能。
在选择KV数据库时，需根据具体的应用场景和性能要求来进行权衡。
kv数据库知识点
kv数据库知识点（原创实用版）目录1.KV 数据库的概念与特点2.KV 数据库的数据结构3.KV 数据库的应用场景4.KV 数据库的优缺点5.KV 数据库的发展趋势正文一、KV 数据库的概念与特点KV 数据库，即 Key-Value 数据库，是一种以键值对（Key-Value）形式存储数据的数据库。
其中，Key 为数据标识，Value 为数据具体内容。
KV 数据库具有以下特点：1.简单：KV 数据库的结构简单，易于理解和实现。
2.高效：KV 数据库的操作通常是基于内存的，因此其读写速度非常快。
3.可扩展：KV 数据库易于扩展，可以通过分布式技术实现大规模数据存储。
二、KV 数据库的数据结构KV 数据库的核心数据结构是键值对（Key-Value）。
其中，Key 是用于唯一标识数据的字符串或整数，Value 则是实际存储的数据。
KV 数据库通常以哈希表的形式存储 Key-Value 对，从而实现高效的数据检索。
三、KV 数据库的应用场景KV 数据库广泛应用于以下场景：1.缓存：KV 数据库可用作缓存数据，以提高系统的响应速度。
2.数据存储：KV 数据库适用于对数据结构要求简单的场景，例如用户信息、文章标题等。
3.计数器：KV 数据库可实现高并发下的计数器功能，例如网站访问量、点赞数等。
四、KV 数据库的优缺点1.优点：- 高效：KV 数据库操作速度快，适合高并发场景。
- 可扩展：KV 数据库易于扩展，支持分布式存储。
- 简单：KV 数据库结构简单，易于理解和实现。
2.缺点：- 数据结构单一：KV 数据库仅支持键值对数据结构，不适用于复杂的数据模型。
- 事务支持不足：KV 数据库通常不支持事务处理，可能造成数据不一致问题。
- 数据一致性：KV 数据库在分布式环境下可能存在数据一致性问题。
五、KV 数据库的发展趋势随着大数据和云计算的发展，KV 数据库在很多场景下仍具有较高的应用价值。
未来的发展趋势包括：1.分布式 KV 数据库：通过分布式技术，提高 KV 数据库的存储能力和并发处理能力。
kvstore的描述
kvstore的描述英文回答：KVStore, short for Key-Value Store, is a type of database that stores data as a collection of key-value pairs. In this data model, each key is unique and is associated with a corresponding value. This allows for efficient and fast retrieval of data based on the key.One example of a KVStore is Redis, which is an in-memory data structure store. It is often used for caching, session management, and real-time analytics. With Redis, you can store various types of values such as strings, lists, sets, and hashes. It also provides advanced features like pub/sub messaging and transactions.Another example of a KVStore is Amazon DynamoDB, afully managed NoSQL database service. It is designed for applications that require low-latency and scalability. DynamoDB allows you to store and retrieve any amount ofdata, and it automatically replicates data across multiple servers for high availability.KVStore is commonly used in scenarios where fast data access is crucial. For instance, in an e-commerce application, you can use KVStore to store product details with the product ID as the key. When a user searches for a specific product, the application can quickly retrieve the corresponding details by using the product ID as the key.In addition to fast retrieval, KVStore also provides flexibility in data modeling. Unlike traditional relational databases, which require a predefined schema, KVStore allows you to store data with varying structures. This makes it suitable for applications with evolving data requirements.中文回答：KVStore，即键值存储，是一种将数据以键值对的形式存储的数据库。
kv 数据库的存储结构
KV（Key-Value）数据库是一种存储结构，它将数据存储为键值对的形式。
每个数据项包含一个键和与之关联的值。
键是唯一的标识符，用于检索和访问特定的值。
值可以是任意类型的数据，包括字符串、数字、二进制数据等。
在KV数据库中，数据的存储结构可以分为以下几种：
哈希表：哈希表是一种数据结构，它将键映射到相应的值。
每个键在哈希表中只有一个唯一的索引，用于快速查找和访问对应的值。
哈希表的性能通常优于其他存储结构，因为它支持快速的插入、删除和查找操作。
B+树：B+树是一种自平衡的多路搜索树，用于存储有序的键值对。
B+树的特点是能够保持数据有序，并且能够高效地进行范围查询。
B+树广泛应用于数据库和文件系统等领域。
LSM树（Log-Structured Merge Tree）：LSM树是一种专门为磁盘等辅助存储设备设计的存储结构。
它将数据按照键的顺序进行排序和存储，以便在磁盘上高效地读取和写入数据。
LSM树能够减少磁盘I/O操作，提高数据访问速度。
这些存储结构各有特点和适用场景，可以根据实际需求选择适合的存储结构来构建KV 数据库。
kv数据库知识点
kv数据库知识点摘要：1.KV 数据库概念2.KV 数据库特点3.KV 数据库应用场景4.KV 数据库与传统数据库对比5.KV 数据库的发展趋势正文：KV 数据库，全称Key-Value 数据库，是一种非关系型数据库。
它将数据存储为键值对（Key-Value）的形式，其中键（Key）是唯一的，而值（Value）则可以是任何数据类型。
KV 数据库的特点是简单、高效、可扩展性强，非常适合应对大数据时代的挑战。
KV 数据库的主要特点有以下几点：1.结构简单：KV 数据库采用简单的键值对结构来存储数据，不需要复杂的查询语言和数据模型。
2.数据高效：由于KV 数据库仅存储键值对，因此数据存储效率高，节省存储空间。
3.快速读写：KV 数据库通过优化读写操作，提高了数据访问速度，可满足高并发、高性能的需求。
4.可扩展性强：KV 数据库具有良好的横向扩展性，可以通过增加服务器数量来提高整体性能。
KV 数据库广泛应用于以下场景：1.缓存：KV 数据库可以作为缓存系统，将热点数据存储在内存中，提高访问速度。
2.数据共享：KV 数据库可用于实现数据共享，例如分布式锁、配置中心等。
3.消息队列：KV 数据库可作为消息队列的存储系统，存储消息数据。
4.计数器：KV 数据库可用于实现计数器功能，例如统计页面访问次数。
与传统关系型数据库相比，KV 数据库具有以下优势：1.数据结构更简单：传统关系型数据库需要维护复杂的表结构，而KV 数据库仅需存储键值对。
2.查询速度更快：KV 数据库通过优化查询操作，可以快速获取数据，而传统关系型数据库需要进行复杂的SQL 查询。
3.存储空间更省：KV 数据库采用紧凑存储，节省存储空间，而传统关系型数据库需要存储冗余数据。
随着大数据时代的到来，KV 数据库的发展趋势越来越好。
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数据库系统概论新技术篇
键值对数据库
陈跃国
中国人民大学信息学院
2017年4月
概述
本节课讲述键值对数据库系统的概念、应用场景、基本原理、和典型实现案例
通过学习加深其与传统数据库应用定位的不同，以及在关键技术上如何应对大数据的数据服务需求
键值对数据库
1 数据服务与键值对数据库
2 键值对数据模型
3 键值对数据库原理
数据服务
数据服务(data serving)
服务：指程序化的解决众多
个体提出个性化的简单请求。
数据服务：数据的简单读写
数据库事务：也算一种数据
服务，但属于mission-critical
并可以较为复杂的数据服务
数据服务起源⏹门户网站页面优化布局，需要读取
用户众多的属性
⏹日志分析，用户画像，写用户属性
⏹高并发简单数据读写
⏹数据规模大：亿*千
⏹属性动态增减
键值对数据库
键值对数据库/键值对系统的定义：一个针对关联数组（字典或Hash表）提供高吞吐数据服务（存储、读取和管理）的数据库系统
关联数组包含了很多记录，每个记录又有不同的属性
系统通过唯一标识记录的键（key）来迅速存储和读取单行记录中的数据，实现对关联数组的高并发读写服务
数据库 v.s. 键值对数据库
Bigtable: 需求带来新的技术突破
指标Database KV-stores
数据量TB PB
吞吐量<100K TPS 1M TPS
列数100（固定schema）1000-10000（可扩展）
复杂性较为复杂极为简单
一致性Mission critical
（严格一致性）马马虎虎
（最终一致性）
接口SQL API （是NoSQL的一种）成本高低
键值对数据库
1 数据服务与键值对数据库
2 键值对数据模型
3 键值对数据库原理
键值对数据库设计 为什么不直接使用Hashtable？
⏹多列、动态列增减、列族
为什么不直接使用关系数据库表？
⏹大量空值、高并发⏹动态列增减、列族Users a
1
a
2
…a n
u
1
u
2
…c ij
键值对数据模型
数据模型
⏹持久化的、分布式的、多维Hashtable
⏹键值排序（实现按键的快速数据检索）
⏹列族、Tablet（分片）、Timestamp
ColumnFamily: Rockets
Key Value
1 2 3 Name Value
toon
inventoryQty
brakes
Rocket-Powered Roller Skates
Ready, Set, Zoom
5
false
name
Name Value
toon
inventoryQty
brakes
Little Giant Do-It-Yourself Rocket-Sled Kit
Beep Prepared
4
false
Name Value
toon
inventoryQty
wheels
Acme Jet Propelled Unicycle
Hot Rod and Reel
1
1
name
name
数据模型示例
键值对系统操作接口 API操作接口
⏹get(key), put(key, value), delete(key)
⏹execute(key, operation, parameters)
⏹指定列的数据读取
⏹有的允许在一定范围内的键值读取
⏹rowkey与columnkey
键值对数据库
1 数据服务与键值对数据库
2 键值对数据模型
3 键值对数据库原理
CAP理论
分布式系统的3个属性
只能满足2个，要舍弃1个
最终一致性
很长时间没有数据更新后，最终所有更新会传播到整个系统，所有节点的数据保持一致
如果一个节点没有离开服务，最终系统接受的和这个节点数据相关的更新操作会作用在该节点上
BASE协议 (Basically Available, Soft state, Eventual consistency), 区别于ACID
⏹数据的副本之间可能不一致
⏹该数据没有更新，最终副本之间会一致
键值对系统设计考虑 牺牲掉以下数据库特性
⏹链接操作
⏹group by
⏹order by
⏹ACID事务处理⏹SQL 换取高性能、高吞吐、可扩展和高容错的键值对数据读写解决方案
HBase系统架构
当Table随着不断变大后，会逐渐分裂成多份splits，成为regions，一个region由[startkey,endkey)表示，不同的region会被Master分配给相应的RegionServer进行管理
Client：HBase Client使用HBase的RPC机制与HMaster 和HRegionServer进行通信；对于数据读写类操作，Client与HRegionServer进行RPC
HRegionServer：用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写数据，是HBase中最核心的模块。
HRegionServer内部管理了一系列HRegion，每个HRegion对应了Table中的一个Region，HRegion中由多个HStore组成。
每个HStore对应了Table中的一个Column Family的存储
HMaster：HBase中可以启动多个HMaster，通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master运行，HMaster在功能上负责Table和Region的管理工作HMaster
1. 管理用户对Table的增、删、改、查操作
2. 管理HRegionServer的负载均衡，调整Region分布
3. 在Region Split后，负责新Region的分配
4. 在HRegionServer停机后，负责失效HRegionServer 上的Regions迁移
HBase存储格式
HBase中的所有数据文件都存储在Hadoop HDFS文件系统上
HFile，HBase中KeyValue数据的存储格式，是Hadoop的二进制格式文件 HFile里面的每个KeyValue对就是一个简单的byte数组。
但是这个byte数组里面包含了很多项，并且有固定的结构
开始是两个固定长度的数值，分别表示Key的长度和Value的长度。
紧接着是Key，开始是固定长度的数值，表示RowKey 的长度，紧接着是RowKey，然后是固定长度的数值，表示Family的长度，然后是Family，接着是Qualifier，然后是两个固定长度的数值，表示TimeStamp和Key Type（Put/Delete）。
Value部分是纯粹的二进制数据
存储模型与实现原理
写操作
⏹写日志、同时写入memtable
⏹memtable批量持久化
读操作
⏹内存和磁盘都要读
⏹键值排序索引支持
内部Compaction操作
⏹涉及memtable和次SSTable的整合，
回收修改/删除记录所占的空间
典型键值对数据库
大Hashtable
⏹Amazon S3 (Dynamo), Voldemort, Scalaris
列族
⏹Cassandra, BigTable, HBase, Sherpa/Pnuts, Hypertable 内存型
⏹Redis, Memcached…
NoSQL数据库
NoSQL：Not Only SQL
⏹键值对数据库
⏹图数据库
⏹文档数据库
⏹MapReduce（不是数据库）
NewSQL
⏹保证ACID，扩展性好
小结
大数据带来新的数据服务需求
追求更好的数据服务吞吐率就需要牺牲一些数据库系统的特性，在特定应用下，有些特性是可以牺牲的
典型应用
⏹用户画像管理
⏹非结构化数据的元数据管理
⏹多版本数据管理
⏹键值对数据管理。