当前位置: 首页 > news >正文

redis快速进门

  1. 、数据库类型认识

    1. 关系型数据库

      关系型数据库是一个结构化的数据库,创建在关系模型(二维表格模型)基础上,一般面向于记录。

      SQL 语句(标准数据查询语言)就是一种基于关系型数据库的语言,用于执行对关系型数据库中数据的检索和操作。

      主流的关系型数据库包括 `Oracle`、`MySQL`、`SQL Server`、`Microsoft Access`、`DB2` 等。

    2. 非关系型数据库

      NoSql 可以翻译做Not Only Sql(不仅仅是SQL),或者是No Sql(非Sql的)数据库。是相对于传统关系型数据库而言,有很大差异的一种特殊的数据库,因此也称之为非关系型数据库。

      主流的 NoSQL 数据库有 `Redis`、`MongBD`、`Hbase`、`CouhDB` 等。

2、 关系型优缺点体现

        关系型数据库

                优点:

                - 易于维护:都是使用表结构,格式一致
                - 使用方便:SQL语言通用,可用于复杂查询
                - 支持复杂操作:支持SQL,可用于一个表以及多个表之间非常复杂的查询

                缺点:

                - 读写性能比较差,尤其是海量数据的高效率读写
                - 固定的表结构,灵活度稍欠
                - 对于高并发读写的需求,传统关系型数据库节点的硬盘I/O是一个很大的瓶颈

3、非关系型数据库的认识

               1、存储方式

                        

而NoSql则对数据库格式没有严格约束,往往形式松散,自由。

可以是键值型:

keyvalue
id1
name张三

也可以是文档型:

{id:6name:"狐狸"age:37
}

甚至可以是图格式:

         

                

 2、维护非关系型数据库要么考代码中的业务逻辑,要么考数据之间的耦合

{id: 7,name: "狐狸",orders: [{id: 12,item: {id: 1022, title: "小米6", price: 1999}},{id: 32,item: {id: 2230, title: "小米11", price: 3999}}]
}

3、扩展方式

        NoSQL数据库是横向扩展的。因为非关系型数据存储天然就是分布式的,NoSQL数据库的扩展可以通过给资源池添加更多普通的数据库服务器(节点)来分担负载。

4、区别总结

        

相关文章:

redis快速进门

、数据库类型认识 关系型数据库 关系型数据库是一个结构化的数据库,创建在关系模型(二维表格模型)基础上,一般面向于记录。 SQL 语句(标准数据查询语言)就是一种基于关系型数据库的语言,用于执行…...

从0开始linux(39)——线程(2)线程控制

欢迎来到博主的专栏:从0开始linux 博主ID:代码小豪 文章目录 线程创建线程标识符线程参数多线程竞争资源 回收线程detach 线程退出pthread_cancel 线程创建 线程创建的函数为pthread_create。该函数是包含在posix线程库当中,posix线程是C语言…...

International Journal of Medical Informatics投稿经历时间节点

20240423,完成投稿 20240612,按编辑要求修改后再投, with editor 20240613,under review,completed 0, accepted 0, invitation 2. 20240620, under review,completed 0, accepted 1, invitation 2. 20240626, unde…...

BUUCTF—Reverse—Java逆向解密(10)

程序员小张不小心弄丢了加密文件用的秘钥,已知还好小张曾经编写了一个秘钥验证算法,聪明的你能帮小张找到秘钥吗? 注意:得到的 flag 请包上 flag{} 提交 需要用专门的Java反编译软件:jd-gui 下载文件,发现是个class文…...

CLIP-MMA: Multi-Modal Adapter for Vision-Language Models

当前的问题 CLIP-Adapter仅单独调整图像和文本嵌入,忽略了不同模态之间的交互作用。此外,适应性参数容易过拟合训练数据,导致新任务泛化能力的损失。 动机 图1所示。多模态适配器说明。 通过一种基于注意力的 Adapter ,作者称之…...

三维扫描仪-3d扫描建模设备自动检测尺寸

在现代工业制造领域,三维扫描仪已成为实现高精度尺寸检测的关键设备。CASAIM自动化智能检测系统以其自动化三维立体扫描技术,为产品尺寸的自动检测提供了高效、可靠的解决方案。 CASAIM自动化智能检测系统通过非接触式测量方式,通过激光扫描…...

vue3+ant design vue实现日期选择器默认显示当前年,并限制用户只能选择当前年及之前~

1、思路:之前想拿当前年直接做赋值操作,实际上是行不通的,因为组件本身有数据格式限制,会出现报错,然后索性直接获取当前日期(YYYY-MM-DD)赋值给日期组件,这样不管你用的是年&#x…...

【electron-vite】搭建electron+vue3框架基础

一、拉取项目 electron-vite 中文文档地址: https://cn-evite.netlify.app/guide/ 官网网址:https://evite.netlify.app/ 版本 vue版本:vue3 构建工具:vite 框架类型:Electron JS语法:TypeScript &…...

05《存储器层次结构与接口》计算机组成与体系结构 系列课

目录 存储器层次结构概述 层次结构的定义 存储器的排名 存储器接口 处理器与存储器的速度匹配 存储器接口的定义 存储器访问命中率 两种接口 第1种方式:并行 命中率的计算 存储器访问时间 第2种方式:逐级 结语 大家好,欢迎回来。…...

elasticsearch报错fully-formed single-node cluster with cluster UUID

1.问题描述 k8s集群内部署的es中间件起不来,查看日志发现如下警告,节点发现功能开启,但是目前我是单节点服务,所以尝试编辑sts将节点发现功能去掉或者在部署时将你的sts的yaml文件和chart文件修改重新部署以去掉该功能 {"t…...

Milvus×Florence:一文读懂如何构建多任务视觉模型

近两年来多任务学习(Multi-task learning)正取代传统的单任务学习(single-task learning),逐渐成为人工智能领域的主流研究方向。其原因在于,多任务学习可以让我们以最少的人力投入,获得尽可能多…...

DAPP

02-DAPP 1 啥是 DApp? DApp,部署在链上的去中心化的应用。 DApp 是开放源代码,能运行在分布式网络上,通过网络中不同对等节点相互通信进行去中心化操作的应用。 DAPP 开放源代码,才能获得人的信任。如比特币&#xff…...

生产环境中,nginx 最多可以代理多少台服务器,这个应该考虑哪些参数 ?怎么计算呢

生产环境中,nginx 最多可以代理多少台服务器,这个应该考虑哪些参数 ?怎么计算呢 关键参数计算方法评估步骤总结 在生产环境中,Nginx最多可以代理的服务器数量并没有一个固定的限制,它取决于多个因素,包括Ng…...

【深度学习|目标跟踪】StrongSORT 详解(以及StrongSORT++)

StrongSort详解 1、论文及源码2、DeepSORT回顾3、StrongSORT的EMA4、StrongSORT的NSA Kalman5、StrongSORT的MC6、StrongSORT的BOT特征提取器7、StrongSORT的AFLink8、StrongSORT的GSI模块 1、论文及源码 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2202.13514 源码地址&#…...

23种设计模式-原型(Prototype)设计模式

文章目录 一.什么是原型设计模式?二.原型模式的特点三.原型模式的结构四.原型模式的优缺点五.原型模式的 C 实现六.原型模式的 Java 实现七. 代码解析八.总结 类图: 原型设计模式类图 一.什么是原型设计模式? 原型模式(Prototype…...

Qt—QLineEdit 使用总结

文章参考:Qt—QLineEdit 使用总结 一、简述 QLineEdit是一个单行文本编辑控件。 使用者可以通过很多函数,输入和编辑单行文本,比如撤销、恢复、剪切、粘贴以及拖放等。 通过改变 QLineEdit 的 echoMode() ,可以设置其属性,比如以密码的形式输入。 文本的长度可以由 m…...

go-zero使用自定义模板实现统一格式的 body 响应

前提 go环境的配置、goctl的安装、go-zero的基本使用默认都会 需求 go-zero框架中,默认使用goctl命令生成的代码并没有统一响应格式,现在使用自定义模板实现统一响应格式: {"code": 0,"msg": "OK","d…...

BUGKU printf

整体思路 实现循环-->获取libc版本和system函数地址->将strcpy的got表项修改为system并获得shell 第一步:实现循环 从汇编语句可以看出,在每次循环结束时若0x201700处的值是否大于1则会继续循环。 encode1会将编码后的结果保存至0x2015c0处&am…...

深度学习:梯度下降法

损失函数 L:衡量单一训练样例的效果。 成本函数 J:用于衡量 w 和 b 的效果。 如何使用梯度下降法来训练或学习训练集上的参数w和b ? 成本函数J是参数w和b的函数,它被定义为平均值; 损失函数L可以衡量你的算法效果&a…...

`console.log`调试完全指南

大家好,这里是 Geek技术前线。 今天我们来探讨 Console.log() 的一些优点。并分析一些基本概念和实践,这些可以让我们的调试工作变得更加高效。 理解前端 log 与后端 log 的区别 前端 log 与后端 log 有着显著的不同,理解这一点至关重要。…...

如何在看板中体现优先级变化

在看板中有效体现优先级变化的关键措施包括:采用颜色或标签标识优先级、设置任务排序规则、使用独立的优先级列或泳道、结合自动化规则同步优先级变化、建立定期的优先级审查流程。其中,设置任务排序规则尤其重要,因为它让看板视觉上直观地体…...

聊聊 Pulsar:Producer 源码解析

一、前言 Apache Pulsar 是一个企业级的开源分布式消息传递平台,以其高性能、可扩展性和存储计算分离架构在消息队列和流处理领域独树一帜。在 Pulsar 的核心架构中,Producer(生产者) 是连接客户端应用与消息队列的第一步。生产者…...

Golang dig框架与GraphQL的完美结合

将 Go 的 Dig 依赖注入框架与 GraphQL 结合使用,可以显著提升应用程序的可维护性、可测试性以及灵活性。 Dig 是一个强大的依赖注入容器,能够帮助开发者更好地管理复杂的依赖关系,而 GraphQL 则是一种用于 API 的查询语言,能够提…...

2.Vue编写一个app

1.src中重要的组成 1.1main.ts // 引入createApp用于创建应用 import { createApp } from "vue"; // 引用App根组件 import App from ./App.vue;createApp(App).mount(#app)1.2 App.vue 其中要写三种标签 <template> <!--html--> </template>…...

Nuxt.js 中的路由配置详解

Nuxt.js 通过其内置的路由系统简化了应用的路由配置&#xff0c;使得开发者可以轻松地管理页面导航和 URL 结构。路由配置主要涉及页面组件的组织、动态路由的设置以及路由元信息的配置。 自动路由生成 Nuxt.js 会根据 pages 目录下的文件结构自动生成路由配置。每个文件都会对…...

【服务器压力测试】本地PC电脑作为服务器运行时出现卡顿和资源紧张(Windows/Linux)

要让本地PC电脑作为服务器运行时出现卡顿和资源紧张的情况&#xff0c;可以通过以下几种方式模拟或触发&#xff1a; 1. 增加CPU负载 运行大量计算密集型任务&#xff0c;例如&#xff1a; 使用多线程循环执行复杂计算&#xff08;如数学运算、加密解密等&#xff09;。运行图…...

是否存在路径(FIFOBB算法)

题目描述 一个具有 n 个顶点e条边的无向图&#xff0c;该图顶点的编号依次为0到n-1且不存在顶点与自身相连的边。请使用FIFOBB算法编写程序&#xff0c;确定是否存在从顶点 source到顶点 destination的路径。 输入 第一行两个整数&#xff0c;分别表示n 和 e 的值&#xff08;1…...

OPenCV CUDA模块图像处理-----对图像执行 均值漂移滤波(Mean Shift Filtering)函数meanShiftFiltering()

操作系统&#xff1a;ubuntu22.04 OpenCV版本&#xff1a;OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言&#xff1a;C11 算法描述 在 GPU 上对图像执行 均值漂移滤波&#xff08;Mean Shift Filtering&#xff09;&#xff0c;用于图像分割或平滑处理。 该函数将输入图像中的…...

让回归模型不再被异常值“带跑偏“,MSE和Cauchy损失函数在噪声数据环境下的实战对比

在机器学习的回归分析中&#xff0c;损失函数的选择对模型性能具有决定性影响。均方误差&#xff08;MSE&#xff09;作为经典的损失函数&#xff0c;在处理干净数据时表现优异&#xff0c;但在面对包含异常值的噪声数据时&#xff0c;其对大误差的二次惩罚机制往往导致模型参数…...

JavaScript基础-API 和 Web API

在学习JavaScript的过程中&#xff0c;理解API&#xff08;应用程序接口&#xff09;和Web API的概念及其应用是非常重要的。这些工具极大地扩展了JavaScript的功能&#xff0c;使得开发者能够创建出功能丰富、交互性强的Web应用程序。本文将深入探讨JavaScript中的API与Web AP…...