base資料庫

Ⅰ 資料庫的英文縮寫

DB（Database）資料庫，另外，還有常見的DBMS表示資料庫管理系統（Database Management System）。

資料庫是以某種規則儲存在一起、能夠與多個用戶共享、具有盡可能小的冗餘度、且與應用程序彼此獨立的數據集合，可以視為電子化的文件櫃，用戶可以對文件中的數據進行新增、查詢、更新、刪除等操作。

(1)base資料庫擴展閱讀：

資料庫類型：

1、關系資料庫

關系型資料庫，存儲的格式可以直觀地反映實體間的關系。關系型資料庫和常見的表格比較相似，關系型資料庫中表與表之間是有很多復雜的關聯關系的。

常見的關系型資料庫有Mysql，SqlServer等。在輕量或者小型的應用中，使用不同的關系型資料庫對系統的性能影響不大，但是在構建大型應用時，則需要根據應用的業務需求和性能需求，選擇合適的關系型資料庫。

2、非關系型資料庫（NoSQL）

指的是分布式的、非關系型的、不保證遵循ACID原則的數據存儲系統。NoSQL資料庫技術與CAP理論、一致性哈希演算法有密切關系。

NoSQL資料庫技術還是具有非常明顯的應用優勢，如資料庫結構相對簡單，在大數據量下的讀寫性能好；能滿足隨時存儲自定義數據格式需求，非常適用於大數據處理工作。

Ⅱ 為什麼說HBase是列式資料庫

Hbase是一個面向列存儲的分布式存儲系統，它的優點在於可以實現高性能的並發讀寫操作，同時Hbase還會對數據進行透明的切分，這樣就使得存儲本身具有了水平伸縮性。

通常，順序讀取數據要比隨機訪問更快。而且，硬碟定址時間的提升比起CPU速度的進步要慢得多 (參看摩爾定律)，在使用硬碟作為存儲媒介的系統上這種情況很可能還會持續一段時間。

下面簡單羅列了一些選擇行資料庫還是列資料庫的權衡依據。當然，如果能夠把數據全放在內存中，那麼使用內存資料庫性能會更好。

特點：

因為硬碟定址時間相較於計算機上其他部件的運行速度來說不是一般的慢，所以常用相同工作負載下的硬碟訪問性能來比較行資料庫和列資料庫。

在只需要根據某幾列來聚合數據的時候按列的數據組織方式更有效。因為這樣只需要讀取一部分數據，要比讀取全部數據更快。

當只需要修改某一列值的時候按列的數據組織方式更有效。因為可以直接找到某列數據並改，而與行中的其他列無關。

Ⅲ 資料庫中Schema和Database有什麼區別

首先我來做一個比喻，什麼是Database，什麼是Schema，什麼是Table，什麼是列，什麼是行，什麼是User？我們可以可以把
Database看作是一個大倉庫，倉庫分了很多很多的房間，Schema就是其中的房間，一個Schema代表一個房間，Table可以看作是每個
Schema中的床，Table（床）就被放入每個房間中，不能放置在房間之外，那豈不是晚上睡覺無家可歸了J。，然後床上可以放置很多物品，就好比
Table上可以放置很多列和行一樣，資料庫中存儲數據的基本單元是Table，現實中每個倉庫放置物品的基本單位就是床，
User就是每個Schema的主人，（所以Schema包含的是Object，而不是User），其實User是對應與資料庫的（即User是每個對應
資料庫的主人），既然有操作資料庫（倉庫）的權利，就肯定有操作資料庫中每個Schema（房間）的權利，就是說每個資料庫映射的User有每個
Schema（房間）的鑰匙，換句話說，如果他是某個倉庫的主人，那麼這個倉庫的使用權和倉庫中的所有東西都是他的（包括房間），他有完全的操作權，可以
扔掉不用的東西從每個房間，也可以放置一些有用的東西到某一個房間，呵呵，和現實也太相似了吧。我還可以給User分配具體的許可權，也就是他到某一個房間
能做些什麼，是只能看（Read-Only），還是可以像主人一樣有所有的控制權（R/W），這個就要看這個User所對應的角色Role了，至於分配權

Ⅳ Hbase和傳統資料庫的區別

HBase與傳統關系資料庫的區別？
答：主要體現在以下幾個方面：1.數據類型。關系資料庫採用關系模型，具有豐富的數據類型和儲存方式。HBase則採用了更加簡單的數據模型，它把數據儲存為未經解釋的字元串，用戶可以把不同格式的結構化數據和非結構化數據都序列化成字元串保存到HBase中，用戶需要自己編寫程序把字元串解析成不同的數據類型。
2.數據操作。關系資料庫中包含了豐富的操作，如插入、刪除、更新、查詢等，其中會涉及復雜的多表連接，通常是藉助多個表之間的主外鍵關聯來實現的。HBase操作則不存在復雜的表與表之間的關系，只有簡單的插入、查詢、刪除、清空等，因為HBase在設計上就避免了復雜的表與表之間的關系，通常只採用單表的主鍵查詢，所以它無法實現像關系資料庫中那樣的表與表之間的連接操作。
3.存儲模式。關系資料庫是基於行模式存儲的，元祖或行會被連續地存儲在磁碟頁中。在讀取數據時，需要順序掃描每個元組，然後從中篩選出查詢所需要的屬性。如果每個元組只有少量屬性的值對於查詢是有用的，那麼基於行模式存儲就會浪費許多磁碟空間和內存帶寬。HBase是基於列存儲的，每個列族都由幾個文件保存，不同列族的文件是分離的，它的優點是：可以降低I/O開銷，支持大量並發用戶查詢，因為僅需要處理可以回答這些查詢的列，而不是處理與查詢無關的大量數據行；同一個列族中的數據會被一起進行壓縮，由於同一列族內的數據相似度較高，因此可以獲得較高的數據壓縮比。
4.數據索引。關系資料庫通常可以針對不同列構建復雜的多個索引，以提高數據訪問性能。與關系資料庫不同的是，HBase只有一個索引——行鍵，通過巧妙的設計，HBase中所有訪問方法，或者通過行鍵訪問，或者通過行鍵掃描，從而使整個系統不會慢下來。由於HBase位於Hadoop框架之上，因此可以使用Hadoop MapRece來快速、高效地生成索引表。
6.數據維護。在關系資料庫中，更新操作會用最新的當前值去替換記錄中原來的舊值，舊值被覆蓋後就不會存在。而在HBase中執行更新操作時，並不會刪除數據舊的版本，而是生成一個新的版本，舊有的版本仍舊保留。
7.可伸縮性。關系資料庫很難實現橫向擴展，縱向擴展的空間也比較有限。相反，HBase和BigTable這些分布式資料庫就是為了實現靈活的水平擴展而開發的，因此能夠輕易地通過在集群中增加或者減少硬體數量來實現性能的伸縮。
但是，相對於關系資料庫來說，HBase也有自身的局限性，如HBase不支持事務，因此無法實現跨行的原子性。
註：本來也想來問這個問題，然後復制一下的。結果找不到，只好自己手打了，麻煩復制拿去用的同學點下贊唄。

Ⅳ 本地如何連接hbase資料庫

1.使用xshell或者crt等工具連接到hbase所在的伺服器

2.然後通過ls查找到hbase

3.然後cd 切換到hbase目錄下

4.bin/start-hbase.sh

5.bin/hbase shell

6.list 查看該用戶下的所有表格

Ⅵ hbase資料庫是關系型資料庫嗎

Hive 存儲格式和關系型資料庫之間進行導入導出

最近更新時間：2020-09-29 15:54:18

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本頁目錄：

• 1. 開發准備

• 2. 將關系型資料庫導入到 Hive 中

• 3. 將 Hive 導入到關系型資料庫中

• 使用 HDFS 中的 Hive 數據

• 使用 Hcatalog 進行導入

• 4. 將 orc 格式的 Hive 表格導入到關系型資料庫中

本文介紹了使用騰訊雲 Sqoop 服務將數據在 MySQL 和 Hive 之間相互導入導出的方法。

1. 開發准備

• 確認已開通騰訊雲，並且創建了一個 EMR 集群。在創建 EMR 集群的時候需要在軟體配置界面選擇 Sqoop，Hive 組件。

• Sqoop 等相關軟體安裝在路徑 EMR 雲伺服器的/usr/local/service/路徑下。

2. 將關系型資料庫導入到 Hive 中

本節將繼續使用上一節的用例。

進入 EMR 控制台，復制目標集群的實例 ID，即集群的名字。再進入關系型資料庫控制台，使用 Ctrl+F 進行搜索，找到集群對應的 MySQL 資料庫，查看該資料庫的內網地址 $mysqlIP。

登錄 EMR 集群中的任意機器，最好是登錄到 Master 節點。登錄 EMR 的方式請參考登錄 Linux 實例。這里我們可以選擇使用 WebShell 登錄。單擊對應雲伺服器右側的登錄，進入登錄界面，用戶名默認為 root，密碼為創建 EMR 時用戶自己輸入的密碼。輸入正確後，即可進入命令行界面。

在 EMR 命令行先使用以下指令切換到 Hadoop 用戶，並進入 Hive 文件夾：

• [root@172 ~]# su hadoop[hadoop@172 ~]# cd /usr/local/service/hive



新建一個 Hive 資料庫：

• [hadoop@172 hive]$ hive


• hive> create database hive_from_sqoop;


• OK


• Time taken: 0.167 seconds



使用 sqoop-import 命令把上一節中創建的 MySQL 資料庫導入到 Hive 中：

• [hadoop@172 hive]# cd /usr/local/service/sqoop


• [hadoop@172 sqoop]$ bin/sqoop-import --connect jdbc:mysql://$mysqlIP/test --username root -P --table sqoop_test_back --hive-database hive_from_sqoop --hive-import --hive-table hive_from_sqoop



• $mysqlIP：騰訊雲關系型資料庫（CDB）的內網地址。

• test：MySQL 資料庫名稱。

• --table：要導出的 MySQL 表名。

• --hive-database：Hive 資料庫名。

• --hive-table：導入的 Hive 表名。

執行指令需要輸入您的 MySQL 密碼，默認為您創建 EMR 集群時設置的密碼。執行成功後，可以在 Hive 中查看導入的資料庫：

• hive> select * from hive_from_sqoop;OK1 first 2018-07-03 16:07:46.0 spark2 second 2018-07-03 15:30:57.0 mr3 third 2018-07-03 15:31:07.0 yarn4 forth 2018-07-03 15:39:38.0 hbase5 fifth 2018-07-03 16:02:29.0 hive6 sixth 2018-07-03 16:09:58.0 sqoopTime taken: 1.245 seconds, Fetched: 6 row(s)



3. 將 Hive 導入到關系型資料庫中

Sqoop 支持將 Hive 表中的數據導入到關系型資料庫中。先在 Hive 中創建新表並導入數據。

登錄 EMR 集群中的任意機器，最好是登錄到 Master 節點。在 EMR 命令行先使用以下指令切換到 Hadoop 用戶，並進入 Hive 文件夾：

• [root@172 ~]# su hadoop[hadoop@172 ~]# cd /usr/local/service/hive



新建一個 bash 腳本文件 gen_data.sh，在其中添加以下代碼：

• #!/bin/bashMAXROW=1000000 #指定生成數據行數for((i = 0; i < $MAXROW; i++))doecho $RANDOM, "$RANDOM"done



並按如下方式執行：

• [hadoop@172 hive]$ ./gen_data.sh > hive_test.data



這個腳本文件會生成1,000,000個隨機數對，並且保存到文件 hive_test.data 中。

使用如下指令把生成的測試數據先上傳到 HDFS 中：

• [hadoop@172 hive]$ hdfs dfs -put ./hive_test.data /$hdfspath



其中 $hdfspath 為 HDFS 上的您存放文件的路徑。

連接 Hive 並創建測試表：

• [hadoop@172 hive]$ bin/hivehive> create database hive_to_sqoop; #創建資料庫 hive_to_sqoopOK


• Time taken: 0.176 secondshive> use hive_to_sqoop; #切換資料庫OK


• Time taken: 0.176 secondshive> create table hive_test (a int, b string)hive> ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';#創建數據表 hive_test, 並指定列分割符為』,』


• OK


• Time taken: 0.204 secondshive> load data inpath "/$hdfspath/hive_test.data" into table hive_test; #導入數據



$hdfspath 為 HDFS 上的您存放文件的路徑。

成功後可使用quit命令退出 Hive 數據倉庫。連接關系型資料庫並創建對應的表格：

• [hadoop@172 hive]$ mysql -h $mysqlIP –p


• Enter password:



其中 $mysqlIP 為該資料庫的內網地址，密碼為您創建集群時設置的密碼。

在 MySQL 中創建一個名為 test 的表格，MySQL 中的表欄位名字和 Hive 中的表欄位名字必須完全一致：

• mysql> create table table_from_hive (a int,b varchar(255));



成功創建表格後即可退出 MySQL。

使用 Sqoop 把 Hive 數據倉庫中的數據導入到關系型資料庫中有兩種方法，可以直接使用 HDFS 存儲的 Hive 數據，也可以使用 Hcatalog 來進行數據的導入。

使用 HDFS 中的 Hive 數據

切換進入 Sqoop 文件夾，然後使用以下指令把 Hive 資料庫中的數據導出到關系型資料庫中：

• [hadoop@172 hive]$ cd ../sqoop/bin


• [hadoop@172 bin]$ ./sqoop-export --connect jdbc:mysql://$mysqlIP/test --username root -P


• --table table_from_hive --export-dir /usr/hive/warehouse/hive_to_sqoop.db/hive_test



其中 $mysqlIP 為您的關系型資料庫的內網 IP 地址，test 為關系型資料庫中的資料庫名，--table 後跟的參數為您的關系型資料庫的表名，--export-dir 後跟的參數為 Hive 表中的數據在 HDFS 中存儲的位置。

使用 Hcatalog 進行導入

切換進入 Sqoop 文件夾，然後使用以下指令把 Hive 資料庫中的數據導出到關系型資料庫中：

• [hadoop@172 hive]$ cd ../sqoop/bin


• [hadoop@172 bin]$ ./sqoop-export --connect jdbc:mysql://$mysqlIP/test --username root -P


• --table table_from_hive --hcatalog-database hive_to_sqoop --hcatalog-table hive_test



其中 $mysqlIP 為您的關系型資料庫的內網 IP 地址，test 為關系型資料庫中的資料庫名，--table 後跟的參數為您的關系型資料庫的表名，--hcatalog-database 後面跟的參數是要導出的 Hive 表所在的資料庫的名稱，--hcatalog-table 後面跟的參數是要 Hive 中要導出的表的名稱。

操作完成後可以進入關系型資料庫查看是否導入成功：

• [hadoop@172 hive]$ mysql -h $mysqlIP –p #連接 MySQLEnter password:mysql> use test;


• Database changed


• mysql> select count(*) from table_from_hive; #現在表中有1000000條數據+----------+| count(*) |+----------+| 1000000 |+----------+1 row in set (0.03 sec)


• mysql> select * from table_from_hive limit 10; #查看錶中前10條記錄+-------+----------+| a | b |


• +-------+----------+


• | 28523 | "3394" || 31065 | "24583" |


• | 399 | "23629" || 18779 | "8377" |


• | 25376 | "30798" || 20234 | "22048" |


• | 30744 | "32753" || 21423 | "6117" |


• | 26867 | "16787" || 18526 | "5856" |


• +-------+----------+


• 10 rows in set (0.00 sec)



更多關於 sqoop-export 命令的參數可以通過如下命令查看：

• [hadoop@172 bin]$ ./sqoop-export --help



4. 將 orc 格式的 Hive 表格導入到關系型資料庫中

Ⅶ 資料庫中Schema和Database有什麼區別

在MySQL中創建一個Schema好像就跟創建一個Database是一樣的效果，在SQL Server和Orcal資料庫中好像又不一樣. 目前我只能理解，在mysql中 schema<==>database。

資料庫中User和Schema的關系
假如我們想了解資料庫中的User和Schema究竟是什麼關系，首先必須了解一下資料庫中User和Schema到底是什麼概念。

在SQL Server2000中，由於架構的原因，User和Schema總有一層隱含的關系，讓我們很少意識到其實User和Schema是兩種完全不同的概念，不過在SQL Server2005中這種架構被打破了，User和Schema也被分開了。


首先我來做一個比喻，什麼是Database，什麼是Schema，什麼是Table，什麼是列，什麼是行，什麼是User？我們可以可以把
Database看作是一個大倉庫，倉庫分了很多很多的房間，Schema就是其中的房間，一個Schema代表一個房間，Table可以看作是每個
Schema中的床，Table（床）就被放入每個房間中，不能放置在房間之外，那豈不是晚上睡覺無家可歸了J。，然後床上可以放置很多物品，就好比
Table上可以放置很多列和行一樣，資料庫中存儲數據的基本單元是Table，現實中每個倉庫放置物品的基本單位就是床，
User就是每個Schema的主人，（所以Schema包含的是Object，而不是User），其實User是對應與資料庫的（即User是每個對應
資料庫的主人），既然有操作資料庫（倉庫）的權利，就肯定有操作資料庫中每個Schema（房間）的權利，就是說每個資料庫映射的User有每個
Schema（房間）的鑰匙，換句話說，如果他是某個倉庫的主人，那麼這個倉庫的使用權和倉庫中的所有東西都是他的（包括房間），他有完全的操作權，可以
扔掉不用的東西從每個房間，也可以放置一些有用的東西到某一個房間，呵呵，和現實也太相似了吧。我還可以給User分配具體的許可權，也就是他到某一個房間
能做些什麼，是只能看（Read-Only），還是可以像主人一樣有所有的控制權（R/W），這個就要看這個User所對應的角色Role了，至於分配權
限的問題，我留在以後單獨的blog中詳述。比喻到這里，相信大家都清楚了吧。

在SQL Server2000中，假如我們在某一個資料庫中創建了用戶Bosco，按么此時後台也為我們默認地創建了默認Schema 【Bosco】。Schema的名字和User的名字相同，這也是我們分不清楚用戶和Schema的原因。


在SQL Server2005中，為了向後兼容，當你用sp_adser 存儲過程創建一個用戶的時候，SQL
Server2005同時也創建了一個和用戶名相同的Schema，然而這個存儲過程是為了向後兼容才保留的，我們應該逐漸熟悉用新的DDL語言
Create User和Create Schema來操作資料庫。在SQL Server2005中，當我們用Create
User創建資料庫用戶時，我們可以為該用戶指定一個已經存在的Schema作為默認Schema，如果我們不指定，則該用戶所默認的Schema即為
dbo Schema，dbo
房間（Schema）好比一個大的公共房間，在當前登錄用戶沒有默認Schema的前提下，如果你在大倉庫中進行一些操作，比如Create
Tabe，如果沒有指定特定的房間（Schema），那麼你的物品就只好放進公共的dbo房間（Schema）了。但是如果當前登錄用戶有默認的
Schema，那麼所做的一切操作都是在默認Schema上進行（比如當前登錄用戶為login1，該用戶的默認Schema為login1，那麼所做的
所有操作都是在這個login1默認Schema上進行的。實驗已經證明的確如此）。估計此時你會有一點暈，為什麼呢？我剛才說dbo是一個
Schema，但是你可以在資料庫中查看到，dbo同時也是一個user，暈了吧，呵呵。

在SQL Server2005中創建一個資料庫的時候，會有一些Schema包括進去，被包括進去的Schema有：dbo，INFORMATION_SCHEMA, guest，sys等等（還有一些角色Schema，不提了，有暈了）。


我在上文中已經提到了，在SQL Server2005中當用存儲過程sp_adser創建一個user時，同時SQL
Server2005也為我們創建了一個默認的和用戶名相同的Schema，這個時候問題出來了，當我們create table
A時，如果沒有特定的Schema做前綴，這個A表創建在了哪個Schema上，即進入了哪個房間？答案是：

1.如果當前操作資料庫的用戶（可以用Select current_user查出來）有默認的Schema（在創建用戶的時候指定了），那麼表A被創建在了默認的Schema上。


2.如果當前操作資料庫的用戶沒有默認的Schema（即在創建User的時候默認為空），但是有一個和用戶名同名的Schema，那麼表A照樣被創建
在了dbo
Schema上，即使有一個和用戶名同名的Schema存在，由於它不是該用戶默認的Schema，所以創建表的時候是不會考慮的，當作一般的
Schema來處理，別看名字相同，可是沒有任何關系哦。

3.如果在創建表A的時候指定了特定的Schema做前綴，則表A被創建在了指定的 Schema上（有許可權嗎？）


現在問題又出來了，在當前操作資料庫的用戶（用select
current_user可以查看到，再次強調）沒有默認Schema的前提下，當我們用Create table A語句時，A表會去尋找dbo
Schema，並試圖創建在dbo Schema上，但是如果創建A表的用戶只有對dbo
Schema的只讀許可權，而沒有寫的許可權呢？這個時候A表既不是建立不成功，這個就是我以後會提及到的Login,User,
Role和Schema四者之間的關系。在這里，為了避免混淆和提高操作資料庫的速度（在少量數據范圍內，對我們肉眼來說幾乎看不到差異），我們最好每次
在操作資料庫對象的時候都顯式地指定特定的Schema最為前綴。

現在如果登錄的用戶為Sue，該用戶有一個默認Schema也為Sue，那麼如果現在有一條查詢語句為Select * from mytable, 那麼搜尋每個房間（Schema）的順序是怎樣的呢？順序如下：

1. 首先搜尋sys.mytable （Sys Schema）

2. 然後搜尋Sue.mytable (Default Schema)

3. 最後搜尋 dbo.mytable (Dbo Schema)

執行的順序大家既然清楚了，那麼以後在查詢資料庫表中的數據時，最好指定特定的Schema前綴，這樣子，資料庫就不用去掃描Sys Schema了，當然可以提高查詢的速度了。

另外需要提示一下的是，每個資料庫在創建後，有4個Schema是必須的（刪都刪不掉），這4個Schema為：dbo，guest，sys和INFORMATION_SCHEMA，其餘的Schema都可以刪除。

Ⅷ hbase資料庫存儲的特點有哪些

特點：（1）大：一個表可以有數十億行，上百萬列；

（2）無模式：每行都有一個可排序的主鍵和任意多的列，列可以根據需要動態的增加，同一張表中不同的行可以有截然不同的列；

（3）面向列：面向列（族）的存儲和許可權控制，列（族）獨立檢索；？

（4）稀疏：空（null）列並不佔用存儲空間，表可以設計的非常稀疏；

（5）數據多版本：每個單元中的數據可以有多個版本，默認情況下版本號自動分配，是單元格插入時的時間戳；

（6）數據類型單一：Hbase中的數據都是字元串，沒有類型。

Ⅸ hbase資料庫查詢命令有什麼

您好，對於你的遇到的問題，我很高興能為你提供幫助，我之前也遇到過喲，以下是我的個人看法，希望能幫助到你，若有錯誤，還望見諒！。展開全部

1. select

2. *

3. from

4. a

5. where

6. 列名

7. <>0

8. --<>標示不等於

9. 2.--not

10. in

11. select

12. *

13. from

14. a

15. where

16. 列名

17. not

18. in(0)

19. --這樣是用索

20. 不用。

21. 3.--子

22. where

23. select

24. *

25. from

26. a

27. where

28. a

29. not

30. in

31. (select

32. 列名from

33. a

34. where

35. a

36. ='1')非常感謝您的耐心觀看，如有幫助請採納，祝生活愉快！謝謝！
    

Ⅹ 資料庫中database是什麼意思

資料庫（Database）是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，它產生於距今六十多年前，隨著信息技術和市場的發展，特別是二十世紀九十年代以後，數據管理不再僅僅是存儲和管理數據，而轉變成用戶所需要的各種數據管理的方式。資料庫有很多種類型，從最簡單的存儲有各種數據的表格到能夠進行海量數據存儲的大型資料庫系統都在各個方面得到了廣泛的應用。