base数据库

Ⅰ 数据库的英文缩写

DB（Database）数据库，另外，还有常见的DBMS表示数据库管理系统（Database Management System）。

数据库是以某种规则储存在一起、能够与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、且与应用程序彼此独立的数据集合，可以视为电子化的文件柜，用户可以对文件中的数据进行新增、查询、更新、删除等操作。

(1)base数据库扩展阅读：

数据库类型：

1、关系数据库

关系型数据库，存储的格式可以直观地反映实体间的关系。关系型数据库和常见的表格比较相似，关系型数据库中表与表之间是有很多复杂的关联关系的。

常见的关系型数据库有Mysql，SqlServer等。在轻量或者小型的应用中，使用不同的关系型数据库对系统的性能影响不大，但是在构建大型应用时，则需要根据应用的业务需求和性能需求，选择合适的关系型数据库。

2、非关系型数据库（NoSQL）

指的是分布式的、非关系型的、不保证遵循ACID原则的数据存储系统。NoSQL数据库技术与CAP理论、一致性哈希算法有密切关系。

NoSQL数据库技术还是具有非常明显的应用优势，如数据库结构相对简单，在大数据量下的读写性能好；能满足随时存储自定义数据格式需求，非常适用于大数据处理工作。

Ⅱ 为什么说HBase是列式数据库

Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统，它的优点在于可以实现高性能的并发读写操作，同时Hbase还会对数据进行透明的切分，这样就使得存储本身具有了水平伸缩性。

通常，顺序读取数据要比随机访问更快。而且，硬盘寻址时间的提升比起CPU速度的进步要慢得多 (参看摩尔定律)，在使用硬盘作为存储媒介的系统上这种情况很可能还会持续一段时间。

下面简单罗列了一些选择行数据库还是列数据库的权衡依据。当然，如果能够把数据全放在内存中，那么使用内存数据库性能会更好。

特点：

因为硬盘寻址时间相较于计算机上其他部件的运行速度来说不是一般的慢，所以常用相同工作负载下的硬盘访问性能来比较行数据库和列数据库。

在只需要根据某几列来聚合数据的时候按列的数据组织方式更有效。因为这样只需要读取一部分数据，要比读取全部数据更快。

当只需要修改某一列值的时候按列的数据组织方式更有效。因为可以直接找到某列数据并改，而与行中的其他列无关。

Ⅲ 数据库中Schema和Database有什么区别

首先我来做一个比喻，什么是Database，什么是Schema，什么是Table，什么是列，什么是行，什么是User？我们可以可以把
Database看作是一个大仓库，仓库分了很多很多的房间，Schema就是其中的房间，一个Schema代表一个房间，Table可以看作是每个
Schema中的床，Table（床）就被放入每个房间中，不能放置在房间之外，那岂不是晚上睡觉无家可归了J。，然后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样，数据库中存储数据的基本单元是Table，现实中每个仓库放置物品的基本单位就是床，
User就是每个Schema的主人，（所以Schema包含的是Object，而不是User），其实User是对应与数据库的（即User是每个对应
数据库的主人），既然有操作数据库（仓库）的权利，就肯定有操作数据库中每个Schema（房间）的权利，就是说每个数据库映射的User有每个
Schema（房间）的钥匙，换句话说，如果他是某个仓库的主人，那么这个仓库的使用权和仓库中的所有东西都是他的（包括房间），他有完全的操作权，可以
扔掉不用的东西从每个房间，也可以放置一些有用的东西到某一个房间，呵呵，和现实也太相似了吧。我还可以给User分配具体的权限，也就是他到某一个房间
能做些什么，是只能看（Read-Only），还是可以像主人一样有所有的控制权（R/W），这个就要看这个User所对应的角色Role了，至于分配权

Ⅳ Hbase和传统数据库的区别

HBase与传统关系数据库的区别？
答：主要体现在以下几个方面：1.数据类型。关系数据库采用关系模型，具有丰富的数据类型和储存方式。HBase则采用了更加简单的数据模型，它把数据储存为未经解释的字符串，用户可以把不同格式的结构化数据和非结构化数据都序列化成字符串保存到HBase中，用户需要自己编写程序把字符串解析成不同的数据类型。
2.数据操作。关系数据库中包含了丰富的操作，如插入、删除、更新、查询等，其中会涉及复杂的多表连接，通常是借助多个表之间的主外键关联来实现的。HBase操作则不存在复杂的表与表之间的关系，只有简单的插入、查询、删除、清空等，因为HBase在设计上就避免了复杂的表与表之间的关系，通常只采用单表的主键查询，所以它无法实现像关系数据库中那样的表与表之间的连接操作。
3.存储模式。关系数据库是基于行模式存储的，元祖或行会被连续地存储在磁盘页中。在读取数据时，需要顺序扫描每个元组，然后从中筛选出查询所需要的属性。如果每个元组只有少量属性的值对于查询是有用的，那么基于行模式存储就会浪费许多磁盘空间和内存带宽。HBase是基于列存储的，每个列族都由几个文件保存，不同列族的文件是分离的，它的优点是：可以降低I/O开销，支持大量并发用户查询，因为仅需要处理可以回答这些查询的列，而不是处理与查询无关的大量数据行；同一个列族中的数据会被一起进行压缩，由于同一列族内的数据相似度较高，因此可以获得较高的数据压缩比。
4.数据索引。关系数据库通常可以针对不同列构建复杂的多个索引，以提高数据访问性能。与关系数据库不同的是，HBase只有一个索引——行键，通过巧妙的设计，HBase中所有访问方法，或者通过行键访问，或者通过行键扫描，从而使整个系统不会慢下来。由于HBase位于Hadoop框架之上，因此可以使用Hadoop MapRece来快速、高效地生成索引表。
6.数据维护。在关系数据库中，更新操作会用最新的当前值去替换记录中原来的旧值，旧值被覆盖后就不会存在。而在HBase中执行更新操作时，并不会删除数据旧的版本，而是生成一个新的版本，旧有的版本仍旧保留。
7.可伸缩性。关系数据库很难实现横向扩展，纵向扩展的空间也比较有限。相反，HBase和BigTable这些分布式数据库就是为了实现灵活的水平扩展而开发的，因此能够轻易地通过在集群中增加或者减少硬件数量来实现性能的伸缩。
但是，相对于关系数据库来说，HBase也有自身的局限性，如HBase不支持事务，因此无法实现跨行的原子性。
注：本来也想来问这个问题，然后复制一下的。结果找不到，只好自己手打了，麻烦复制拿去用的同学点下赞呗。

Ⅳ 本地如何连接hbase数据库

1.使用xshell或者crt等工具连接到hbase所在的服务器

2.然后通过ls查找到hbase

3.然后cd 切换到hbase目录下

4.bin/start-hbase.sh

5.bin/hbase shell

6.list 查看该用户下的所有表格

Ⅵ hbase数据库是关系型数据库吗

Hive 存储格式和关系型数据库之间进行导入导出

最近更新时间：2020-09-29 15:54:18

前往 GitHub 编辑

我的收藏

本页目录：

• 1. 开发准备

• 2. 将关系型数据库导入到 Hive 中

• 3. 将 Hive 导入到关系型数据库中

• 使用 HDFS 中的 Hive 数据

• 使用 Hcatalog 进行导入

• 4. 将 orc 格式的 Hive 表格导入到关系型数据库中

本文介绍了使用腾讯云 Sqoop 服务将数据在 MySQL 和 Hive 之间相互导入导出的方法。

1. 开发准备

• 确认已开通腾讯云，并且创建了一个 EMR 集群。在创建 EMR 集群的时候需要在软件配置界面选择 Sqoop，Hive 组件。

• Sqoop 等相关软件安装在路径 EMR 云服务器的/usr/local/service/路径下。

2. 将关系型数据库导入到 Hive 中

本节将继续使用上一节的用例。

进入 EMR 控制台，复制目标集群的实例 ID，即集群的名字。再进入关系型数据库控制台，使用 Ctrl+F 进行搜索，找到集群对应的 MySQL 数据库，查看该数据库的内网地址 $mysqlIP。

登录 EMR 集群中的任意机器，最好是登录到 Master 节点。登录 EMR 的方式请参考登录 Linux 实例。这里我们可以选择使用 WebShell 登录。单击对应云服务器右侧的登录，进入登录界面，用户名默认为 root，密码为创建 EMR 时用户自己输入的密码。输入正确后，即可进入命令行界面。

在 EMR 命令行先使用以下指令切换到 Hadoop 用户，并进入 Hive 文件夹：

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



新建一个 Hive 数据库：

• [hadoop@172 hive]$ hive


• hive> create database hive_from_sqoop;


• OK


• Time taken: 0.167 seconds



使用 sqoop-import 命令把上一节中创建的 MySQL 数据库导入到 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：腾讯云关系型数据库（CDB）的内网地址。

• test：MySQL 数据库名称。

• --table：要导出的 MySQL 表名。

• --hive-database：Hive 数据库名。

• --hive-table：导入的 Hive 表名。

执行指令需要输入您的 MySQL 密码，默认为您创建 EMR 集群时设置的密码。执行成功后，可以在 Hive 中查看导入的数据库：

• 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. 将 Hive 导入到关系型数据库中

Sqoop 支持将 Hive 表中的数据导入到关系型数据库中。先在 Hive 中创建新表并导入数据。

登录 EMR 集群中的任意机器，最好是登录到 Master 节点。在 EMR 命令行先使用以下指令切换到 Hadoop 用户，并进入 Hive 文件夹：

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



新建一个 bash 脚本文件 gen_data.sh，在其中添加以下代码：

• #!/bin/bashMAXROW=1000000 #指定生成数据行数for((i = 0; i < $MAXROW; i++))doecho $RANDOM, "$RANDOM"done



并按如下方式执行：

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



这个脚本文件会生成1,000,000个随机数对，并且保存到文件 hive_test.data 中。

使用如下指令把生成的测试数据先上传到 HDFS 中：

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



其中 $hdfspath 为 HDFS 上的您存放文件的路径。

连接 Hive 并创建测试表：

• [hadoop@172 hive]$ bin/hivehive> create database hive_to_sqoop; #创建数据库 hive_to_sqoopOK


• Time taken: 0.176 secondshive> use hive_to_sqoop; #切换数据库OK


• Time taken: 0.176 secondshive> create table hive_test (a int, b string)hive> ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';#创建数据表 hive_test, 并指定列分割符为’,’


• OK


• Time taken: 0.204 secondshive> load data inpath "/$hdfspath/hive_test.data" into table hive_test; #导入数据



$hdfspath 为 HDFS 上的您存放文件的路径。

成功后可使用quit命令退出 Hive 数据仓库。连接关系型数据库并创建对应的表格：

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


• Enter password:



其中 $mysqlIP 为该数据库的内网地址，密码为您创建集群时设置的密码。

在 MySQL 中创建一个名为 test 的表格，MySQL 中的表字段名字和 Hive 中的表字段名字必须完全一致：

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



成功创建表格后即可退出 MySQL。

使用 Sqoop 把 Hive 数据仓库中的数据导入到关系型数据库中有两种方法，可以直接使用 HDFS 存储的 Hive 数据，也可以使用 Hcatalog 来进行数据的导入。

使用 HDFS 中的 Hive 数据

切换进入 Sqoop 文件夹，然后使用以下指令把 Hive 数据库中的数据导出到关系型数据库中：

• [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 为您的关系型数据库的内网 IP 地址，test 为关系型数据库中的数据库名，--table 后跟的参数为您的关系型数据库的表名，--export-dir 后跟的参数为 Hive 表中的数据在 HDFS 中存储的位置。

使用 Hcatalog 进行导入

切换进入 Sqoop 文件夹，然后使用以下指令把 Hive 数据库中的数据导出到关系型数据库中：

• [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 为您的关系型数据库的内网 IP 地址，test 为关系型数据库中的数据库名，--table 后跟的参数为您的关系型数据库的表名，--hcatalog-database 后面跟的参数是要导出的 Hive 表所在的数据库的名称，--hcatalog-table 后面跟的参数是要 Hive 中要导出的表的名称。

操作完成后可以进入关系型数据库查看是否导入成功：

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


• Database changed


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


• mysql> select * from table_from_hive limit 10; #查看表中前10条记录+-------+----------+| 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)



更多关于 sqoop-export 命令的参数可以通过如下命令查看：

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



4. 将 orc 格式的 Hive 表格导入到关系型数据库中

Ⅶ 数据库中Schema和Database有什么区别

在MySQL中创建一个Schema好像就跟创建一个Database是一样的效果，在SQL Server和Orcal数据库中好像又不一样. 目前我只能理解，在mysql中 schema<==>database。

数据库中User和Schema的关系
假如我们想了解数据库中的User和Schema究竟是什么关系，首先必须了解一下数据库中User和Schema到底是什么概念。

在SQL Server2000中，由于架构的原因，User和Schema总有一层隐含的关系，让我们很少意识到其实User和Schema是两种完全不同的概念，不过在SQL Server2005中这种架构被打破了，User和Schema也被分开了。


首先我来做一个比喻，什么是Database，什么是Schema，什么是Table，什么是列，什么是行，什么是User？我们可以可以把
Database看作是一个大仓库，仓库分了很多很多的房间，Schema就是其中的房间，一个Schema代表一个房间，Table可以看作是每个
Schema中的床，Table（床）就被放入每个房间中，不能放置在房间之外，那岂不是晚上睡觉无家可归了J。，然后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样，数据库中存储数据的基本单元是Table，现实中每个仓库放置物品的基本单位就是床，
User就是每个Schema的主人，（所以Schema包含的是Object，而不是User），其实User是对应与数据库的（即User是每个对应
数据库的主人），既然有操作数据库（仓库）的权利，就肯定有操作数据库中每个Schema（房间）的权利，就是说每个数据库映射的User有每个
Schema（房间）的钥匙，换句话说，如果他是某个仓库的主人，那么这个仓库的使用权和仓库中的所有东西都是他的（包括房间），他有完全的操作权，可以
扔掉不用的东西从每个房间，也可以放置一些有用的东西到某一个房间，呵呵，和现实也太相似了吧。我还可以给User分配具体的权限，也就是他到某一个房间
能做些什么，是只能看（Read-Only），还是可以像主人一样有所有的控制权（R/W），这个就要看这个User所对应的角色Role了，至于分配权
限的问题，我留在以后单独的blog中详述。比喻到这里，相信大家都清楚了吧。

在SQL Server2000中，假如我们在某一个数据库中创建了用户Bosco，按么此时后台也为我们默认地创建了默认Schema 【Bosco】。Schema的名字和User的名字相同，这也是我们分不清楚用户和Schema的原因。


在SQL Server2005中，为了向后兼容，当你用sp_adser 存储过程创建一个用户的时候，SQL
Server2005同时也创建了一个和用户名相同的Schema，然而这个存储过程是为了向后兼容才保留的，我们应该逐渐熟悉用新的DDL语言
Create User和Create Schema来操作数据库。在SQL Server2005中，当我们用Create
User创建数据库用户时，我们可以为该用户指定一个已经存在的Schema作为默认Schema，如果我们不指定，则该用户所默认的Schema即为
dbo Schema，dbo
房间（Schema）好比一个大的公共房间，在当前登录用户没有默认Schema的前提下，如果你在大仓库中进行一些操作，比如Create
Tabe，如果没有指定特定的房间（Schema），那么你的物品就只好放进公共的dbo房间（Schema）了。但是如果当前登录用户有默认的
Schema，那么所做的一切操作都是在默认Schema上进行（比如当前登录用户为login1，该用户的默认Schema为login1，那么所做的
所有操作都是在这个login1默认Schema上进行的。实验已经证明的确如此）。估计此时你会有一点晕，为什么呢？我刚才说dbo是一个
Schema，但是你可以在数据库中查看到，dbo同时也是一个user，晕了吧，呵呵。

在SQL Server2005中创建一个数据库的时候，会有一些Schema包括进去，被包括进去的Schema有：dbo，INFORMATION_SCHEMA, guest，sys等等（还有一些角色Schema，不提了，有晕了）。


我在上文中已经提到了，在SQL Server2005中当用存储过程sp_adser创建一个user时，同时SQL
Server2005也为我们创建了一个默认的和用户名相同的Schema，这个时候问题出来了，当我们create table
A时，如果没有特定的Schema做前缀，这个A表创建在了哪个Schema上，即进入了哪个房间？答案是：

1.如果当前操作数据库的用户（可以用Select current_user查出来）有默认的Schema（在创建用户的时候指定了），那么表A被创建在了默认的Schema上。


2.如果当前操作数据库的用户没有默认的Schema（即在创建User的时候默认为空），但是有一个和用户名同名的Schema，那么表A照样被创建
在了dbo
Schema上，即使有一个和用户名同名的Schema存在，由于它不是该用户默认的Schema，所以创建表的时候是不会考虑的，当作一般的
Schema来处理，别看名字相同，可是没有任何关系哦。

3.如果在创建表A的时候指定了特定的Schema做前缀，则表A被创建在了指定的 Schema上（有权限吗？）


现在问题又出来了，在当前操作数据库的用户（用select
current_user可以查看到，再次强调）没有默认Schema的前提下，当我们用Create table A语句时，A表会去寻找dbo
Schema，并试图创建在dbo Schema上，但是如果创建A表的用户只有对dbo
Schema的只读权限，而没有写的权限呢？这个时候A表既不是建立不成功，这个就是我以后会提及到的Login,User,
Role和Schema四者之间的关系。在这里，为了避免混淆和提高操作数据库的速度（在少量数据范围内，对我们肉眼来说几乎看不到差异），我们最好每次
在操作数据库对象的时候都显式地指定特定的Schema最为前缀。

现在如果登录的用户为Sue，该用户有一个默认Schema也为Sue，那么如果现在有一条查询语句为Select * from mytable, 那么搜寻每个房间（Schema）的顺序是怎样的呢？顺序如下：

1. 首先搜寻sys.mytable （Sys Schema）

2. 然后搜寻Sue.mytable (Default Schema)

3. 最后搜寻 dbo.mytable (Dbo Schema)

执行的顺序大家既然清楚了，那么以后在查询数据库表中的数据时，最好指定特定的Schema前缀，这样子，数据库就不用去扫描Sys Schema了，当然可以提高查询的速度了。

另外需要提示一下的是，每个数据库在创建后，有4个Schema是必须的（删都删不掉），这4个Schema为：dbo，guest，sys和INFORMATION_SCHEMA，其余的Schema都可以删除。

Ⅷ hbase数据库存储的特点有哪些

特点：（1）大：一个表可以有数十亿行，上百万列；

（2）无模式：每行都有一个可排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态的增加，同一张表中不同的行可以有截然不同的列；

（3）面向列：面向列（族）的存储和权限控制，列（族）独立检索；？

（4）稀疏：空（null）列并不占用存储空间，表可以设计的非常稀疏；

（5）数据多版本：每个单元中的数据可以有多个版本，默认情况下版本号自动分配，是单元格插入时的时间戳；

（6）数据类型单一：Hbase中的数据都是字符串，没有类型。

Ⅸ hbase数据库查询命令有什么

您好，对于你的遇到的问题，我很高兴能为你提供帮助，我之前也遇到过哟，以下是我的个人看法，希望能帮助到你，若有错误，还望见谅！。展开全部

1. select

2. *

3. from

4. a

5. where

6. 列名

7. <>0

8. --<>标示不等于

9. 2.--not

10. in

11. select

12. *

13. from

14. a

15. where

16. 列名

17. not

18. in(0)

19. --这样是用索

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')非常感谢您的耐心观看，如有帮助请采纳，祝生活愉快！谢谢！
    

Ⅹ 数据库中database是什么意思

数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。