关系数据模型和非关系数据模型的优缺点

关系型数据库：SQLServer、Oracle、mysql等

特性：

①采用关系模型来组织数据的数据库；

②事务的一致性；

③简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。

优点：

①容易理解：二维表结构是非常贴近逻辑世界一个概念，关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解；

②使用方便：通用的SQL语言使得 *** 作关系型数据库非常方便；

③易于维护：丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性)大大减低了数据冗余和数据不一致的概率；

④支持SQL，可用于复杂查询。

缺点：

①为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差；

②固定的表结构；

③高并发读写需求；

④海量数据的高效率读写；

非关系型数据库：MongoDb、redis、HBase等

特性：

①使用键值对存储数据；

②分布式；

③一般不支持ACID特性；

④非关系型数据库严格上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合。

优点：

①无需经过sql层的解析，读写性能很高；

②基于键值对，数据没有耦合性，容易扩展；

③存储数据的格式：nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、形式等等，文档形式、形式等等，而关系型数据库则只支持基础类型。

缺点：

①不提供sql支持，学习和使用成本较高；

②无事务处理，附加功能bi和报表等支持也不好；

经常会有人问我数据库是干啥的，其实一开始我是拒绝回答的，因为我也不能做到通俗易懂的表达出来，毕竟我接触这个概念也没有多长时间，但随着问的人多了，我觉得是时候脑补一下我的第一堂课了，万一哪天冒出来个货跟你掰扯这事儿，你没分分钟给他说清，最后弄个丢里儿丢面儿，好尴尬呀。

数据库，说白了就是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，这些数据是结构化的，并可为多种应用服务。也就是说，数据库是使用计算机服务器来存储数据的，专门用来提供各种数据服务。可以这样想像，过去一个公司的所有财务数据都是放在保险柜里面，而现在我们就可以针对这些财务数据搭建一个数据库放在某台计算机或服务器上面;再比如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库"，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。最常见的数据库有：银行储蓄系统、手机话费系统、美容美发会员系统、超市会员积分系统、水电费系统、机票或火车票系统等，这些都需要后台数据库基础设施的支撑。举了这么多例子，应该是把数据库说明白了，至少能在大脑里面有个概念，知道这个东西是干啥的。

现在大数据被炒的红得发紫，而大数据的基础也是数据，由此可见，数据是一个企业的核心资源，说它是企业的立身之本、发展之基都不为过，因此，维护数据库的数据库管理员(DBA)是企业不可或缺的。

目前市面上的数据库产品有很多，单从规模上分可分为大型、中型、小型几种，典型的数据库产品如下：

大型数据库：Oracle、DB2、Sybase;

中型数据库：MySQL、SQLServer、Infomix;

小型数据库：Access、VisualFoxpro。在众多的数据库产品中，Oracle数据库一直处于行业领导先地位，也是当今最流行的关系型数据库。Oracle可翻译成"甲骨文"，它是一家以数据库为主业的全球化公司，是全球第二大软件公司(第一名是微软公司)，目前Oracle在数据库软件市场已经排名第一，数据库软件市场份额达到486%，遥遥领先于第二名占有率仅为207%的IBM公司的DB2。在中国市场上的计算机专业系统后台所使用的数据库尤以Oracle数据库居多。但是购买Oracle数据库需要很大一笔费用，一般的大型企业使用，需要有专业人员进行管理和维护，中小企业承担不起。中小企业为了节省成本，一般使用MySQL、PostgreSQL这类免费开源的数据库，所以Oracle数据库相关的工作岗位一般是在大型企业中。

对于为什么选择Oracle数据库，而不是其他的数据库

第一，是因为Oracle数据库占据最大的市场份额，并且越来越大，市场需要很多Oracle数据库方面的人才，中国有句老话说"做对事，选对人"，是同样的道理;第二，是很多非Oracle数据库的老系统正往Oracle数据库迁移，其他数据库市场占有率在减少，其他数据库工作者有面临失业的风险;第三，Oracle有大量的官方学习文档，还有部分中文文档，可以有效地进行学习;第四，Oracle有大量的从业人员，有共同方向的朋友可以互相帮助，不再是孤胆英雄;第五，是可以很容易地从Oracle官方网站下载功能齐全的数据库最新版本进行学习，可以让你了解数据库方面的最新发展趋势等。

在此说明，以后的所有内容都是基于Oracle11g数据库产品的，下面我们就简单介绍一下Oracle11g的系列产品：

企业版(EnterpriseEdition)此版本包含了数据库的所有组件，并且能够通过购买选项和程序包来进一步对其增强。

能支持例如大业务量的在线事务处理OLTP(On-LineTransactionProcessing联机事务处理系统)环境、查询密集的数据仓库和要求苛刻的互联网应用程序。

标准版1(StandardEditionOne)此版本为工作组、部门级和互联网、内联网应用程序提供了前所未有的易用性和性价比。从针对小型商务的单服务器环境到大型的分布式部门环境，该版本包含了构建重要商务应用程序所必需的全部工具。它仅许可在最高容量为2个处理器的服务器上使用，支持Windows/Linux/UNIX *** 作系统，并支持64位平台 *** 作系统。

标准版(StandardEdition)此版本提供了StandardEditionOne所不具有的易用性、能力和性能，并且利用真正的应用集群(RAC)提供了对更大型计算机和服务集群的支持。它可以在最高容量为4个处理器的单台服务器上、或者在一个支持最多4个处理器的集群上使用，可支持Windows、Linux和UNIX *** 作系统，并支持64位平台 *** 作系统。

简化版此版本支持与标准版1、标准版和企业版完全兼容的单用户开发和部署。通过将Oracle数据库获奖的功能引入到个人工作站中，该版本提供了结合世界上最流行的数据库功能的数据库，并且该数据库具有桌面产品通常具有的易用性和简单性，可支持Linux和Windows *** 作系统。

从存储结构上来说，目前流行的数据库主要包含以下两种：

RDBMS：关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库;

NoSQL数据库，是指那些非关系型的、分布式的数据库。简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。

关系型数据库优点：

1、容易理解

二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念，关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解。

2、使用方便

通用的SQL语言使得 *** 作关系型数据库非常方便。

3、易于维护

丰富的完整性大大减低了数据冗余和数据部移植的概率。

4、事务安全

所有关系型数据库都不同程度的遵守事物的四个基本属性，因此对于银行、电信、证券等交易型业务是不可或缺的。

关系型数据库的瓶颈：

1、高并发读写需求

网站的用户并发性非常高，往往达到每秒上万次读写请求，对于传统型数据库来说，硬盘I/O是一个很大的瓶颈。

2、海量数据的高效率读写

互联网上每天产生的数据量是巨大的，对于关系型数据库来说，在一张包含海量数据的表中查询，效率是非常低的。

3、高扩展性和可用性

在基于WEB的结构中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，数据库却没有办法像WEBServer和APPLICATIONServer那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说，对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情，往往需要停机维护和数据迁移。

NoSQL数据库

NoSQL一词首先是CarloStrozzi在1998年提出的。2009年再次提出了NoSQL一词，用于指那些非关系型的、分布式的，且一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。

NoSQL具有以下特点：

1、可以弥补关系型数据库的不足

2、针对某些特定的需求而设计，可以具有极高的性能

3、大部分都是开源的，由于成熟度不够，存在潜在的稳定性和维护性问题。

关系型数据库适用于结构化数据，而非关系型数据库适用于非结构化数据，二者优势互补，相得益彰。

Oracle数据库未来的发展方向是提供结构化、非结构化、半结构化的解决方案，实现关系型数据库和NoSQL共存互补。值得强调的是，目前关系型数据库仍是主流数据库。

虽然NoSQL数据库打破了关系型数据库存储的观念，可以很好地满足WEB20时代数据的存储要求，但NoSQL数据库也有自己的缺陷。在现阶段的情况下，可以将关系型数据库和NoSQL数据库结合使用，相互弥补各自的不足。

关于数据库及其代表产品Oracle今天就介绍这么多，有兴趣的可以继续深挖，希望我的介绍能让你对数据库有一个更深入的认识。如果有志于在这方面发展的话，就让我们一起跟往事干杯从头再来。

数据库有两种类型，分别是关系型数据库与非关系型数据库。

1、关系数据库

包括：MySQL、MariaDB（MySQL的代替品，英文维基百科从MySQL转向MariaDB）、Percona Server（MySQL的代替品）、PostgreSQL、Microsoft Access、Microsoft SQL Server、Google Fusion Tables。

FileMaker、Oracle数据库、Sybase、dBASE、Clipper、FoxPro、foshub。几乎所有的数据库管理系统都配备了一个开放式数据库连接（ODBC）驱动程序，令各个数据库之间得以互相集成。

2、非关系型数据库（NoSQL）

包括：BigTable（Google）、Cassandra、MongoDB、CouchDB、键值（key-value）数据库、Apache Cassandra（为Facebook所使用）：高度可扩展、Dynamo、LevelDB（Google）。

扩展资料：

数据库的作用

数据库管理系统是为管理数据库而设计的电脑软件系统，一般具有存储、截取、安全保障、备份等基础功能。

数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类，例如关系式、XML；或依据所支持的计算机类型来作分类，例如服务器群集、移动电话。

或依据所用查询语言来作分类，例如SQL、XQuery；或依据性能冲量重点来作分类，例如最大规模、最高运行速度；亦或其他的分类方式。不论使用哪种分类方式，一些DBMS能够跨类别，例如，同时支持多种查询语言。

参考资料来源：百度百科--数据库

通常来说，当数据多、并发量大的时候，架构中可以引入Redis，帮助提升架构的整体性能，减少Mysql(或其他数据库)的压力，但不是使用Redis，就不用MySQL。

因为Redis的性能十分优越，可以支持每秒十几万此的读/写 *** 作，并且它还支持持久化、集群部署、分布式、主从同步等，Redis在高并发的场景下数据的安全和一致性，所以它经常用于两个场景：

缓存

判断数据是否适合缓存到Redis中，可以从几个方面考虑： 会经常查询么？命中率如何？写 *** 作多么？数据大小？

我们经常采用这样的方式将数据刷到Redis中：查询的请求过来，现在Redis中查询，如果查询不到，就查询数据库拿到数据，再放到缓存中，这样第二次相同的查询请求过来，就可以直接在Redis中拿到数据；不过要注意缓存穿透的问题。

缓存的刷新会比较复杂，通常是修改完数据库之后，还需要对Redis中的数据进行 *** 作；代码很简单，但是需要保证这两步为同一事务，或最终的事务一致性。

高速读写

常见的就是计数器，比如一篇文章的阅读量，不可能每一次阅读就在数据库里面update一次。

高并发的场景很适合使用Redis，比如双11秒杀，库存一共就一千件，到了秒杀的时间，通常会在极为短暂的时间内，有数万级的请求达到服务器，如果使用数据库的话，很可能在这一瞬间造成数据库的崩溃，所以通常会使用Redis（秒杀的场景会比较复杂，Redis只是其中之一，例如如果请求超过某个数量的时候，多余的请求就会被限流）。

这种高并发的场景，是当请求达到服务器的时候，直接在Redis上读写，请求不会访问到数据库；程序会在合适的时间，比如一千件库存都被秒杀，再将数据批量写到数据库中。

所以通常来说，在必要的时候引入Redis，可以减少MySQL（或其他）数据库的压力，两者不是替代的关系 。

我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。

Redis和MySQL的应用场景是不同的。

通常来说，没有说用Redis就不用MySQL的这种情况。

因为Redis是一种非关系型数据库（NoSQL），而MySQL是一种关系型数据库。

和Redis同类的数据库还有MongoDB和Memchache（其实并没有持久化数据）

那关系型数据库现在常用的一般有MySQL，SQL Server，Oracle。

我们先来了解一下关系型数据库和非关系型数据库的区别吧。

1存储方式

关系型数据库是表格式的，因此存储在表的行和列中。他们之间很容易关联协作存储，提取数据很方便。而Nosql数据库则与其相反，他是大块的组合在一起。通常存储在数据集中，就像文档、键值对或者图结构。

2存储结构

关系型数据库对应的是结构化数据，数据表都预先定义了结构（列的定义），结构描述了数据的形式和内容。这一点对数据建模至关重要，虽然预定义结构带来了可靠性和稳定性，但是修改这些数据比较困难。而Nosql数据库基于动态结构，使用与非结构化数据。因为Nosql数据库是动态结构，可以很容易适应数据类型和结构的变化。

3存储规范

关系型数据库的数据存储为了更高的规范性，把数据分割为最小的关系表以避免重复，获得精简的空间利用。虽然管理起来很清晰，但是单个 *** 作设计到多张表的时候，数据管理就显得有点麻烦。而Nosql数据存储在平面数据集中，数据经常可能会重复。单个数据库很少被分隔开，而是存储成了一个整体，这样整块数据更加便于读写

4存储扩展

这可能是两者之间最大的区别，关系型数据库是纵向扩展，也就是说想要提高处理能力，要使用速度更快的计算机。因为数据存储在关系表中， *** 作的性能瓶颈可能涉及到多个表，需要通过提升计算机性能来克服。虽然有很大的扩展空间，但是最终会达到纵向扩展的上限。而Nosql数据库是横向扩展的，它的存储天然就是分布式的，可以通过给资源池添加更多的普通数据库服务器来分担负载。

5查询方式

关系型数据库通过结构化查询语言来 *** 作数据库（就是我们通常说的SQL）。SQL支持数据库CURD *** 作的功能非常强大，是业界的标准用法。而Nosql查询以块为单元 *** 作数据，使用的是非结构化查询语言（UnQl），它是没有标准的。关系型数据库表中主键的概念对应Nosql中存储文档的ID。关系型数据库使用预定义优化方式（比如索引）来加快查询 *** 作，而Nosql更简单更精确的数据访问模式。

6事务

关系型数据库遵循ACID规则（原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)），而Nosql数据库遵循BASE原则（基本可用（Basically Availble）、软/柔性事务（Soft-state ）、最终一致性（Eventual Consistency））。由于关系型数据库的数据强一致性，所以对事务的支持很好。关系型数据库支持对事务原子性细粒度控制，并且易于回滚事务。而Nosql数据库是在CAP（一致性、可用性、分区容忍度）中任选两项，因为基于节点的分布式系统中，很难全部满足，所以对事务的支持不是很好，虽然也可以使用事务，但是并不是Nosql的闪光点。

7性能

关系型数据库为了维护数据的一致性付出了巨大的代价，读写性能比较差。在面对高并发读写性能非常差，面对海量数据的时候效率非常低。而Nosql存储的格式都是key-value类型的，并且存储在内存中，非常容易存储，而且对于数据的 一致性是 弱要求。Nosql无需sql的解析，提高了读写性能。

8授权方式

大多数的关系型数据库都是付费的并且价格昂贵，成本较大（MySQL是开源的，所以应用的场景最多），而Nosql数据库通常都是开源的。

所以，在实际的应用环境中，我们一般会使用MySQL存储我们的业务过程中的数据，因为这些数据之间的关系比较复杂，我们常常会需要在查询一个表的数据时候，将其他关系表的数据查询出来，例如，查询某个用户的订单，那至少是需要用户表和订单表的数据。

查询某个商品的销售数据，那可能就会需要用户表，订单表，订单明细表，商品表等等。

而在这样的使用场景中，我们使用Redis来存储的话，也就是KeyValue形式存储的话，其实并不能满足我们的需要。

即使Redis的读取效率再高，我们也没法用。

但，对于某些没有关联少，且需要高频率读写，我们使用Redis就能够很好的提高整个体统的并发能力。

例如商品的库存信息，我们虽然在MySQL中会有这样的字段，但是我们并不想MySQL的数据库被高频的读写，因为使用这样会导致我的商品表或者库存表IO非常高，从而影响整个体统的效率。

所以，对于这样的数据，且有没有什么复杂逻辑关系（就只是隶属于SKU）的数据，我们就可以放在Redis里面，下单直接在Redis中减掉库存，这样，我们的订单的并发能力就能够提高了。

个人觉得应该站出来更正一下，相反的数据量大，更不应该用redis。

为什么？

因为redis是内存型数据库啊，是放在内存里的。

设想一下，假如你的电脑100G的资料，都用redis来存储，那么你需要100G以上的内存！

使用场景

Redis最明显的用例之一是将其用作缓存。只是保存热数据，或者具有过期的cache。

例如facebook，使用Memcached来作为其会话缓存。

总之，没有见过哪个大公司数据量大了，换掉mysql用redis的。

题主你错了，不是用redis代替MySQL，而是引入redis来优化。

BAT里越来越多的项目组已经采用了redis+MySQL的架构来开发平台工具。

如题主所说，当数据多的时候，MySQL的查询效率会大打折扣。我们通常默认如果查询的字段包含索引的话，返回是毫秒级别的。但是在实际工作中，我曾经遇到过一张包含10个字段的表，1800万+条数据，当某种场景下，我们不得不根据一个未加索引的字段进行精确查询的时候，单条sql语句的执行时长有时能够达到2min以上，就更别提如果用like这种模糊查询的话，其效率将会多么低下。

我们最开始是希望能够通过增加索引的方式解决，但是面对千万级别的数据量，我们也不敢贸然加索引，因为一旦数据库hang住，期间的所有数据库写入请求都会被放到等待队列中，如果请求是通过>

存储的结构是划分抄数据库类型的主要依据。当今的互联网中，通常把数据库分为两类，即关系型数据库和非关系型数据库。

一、关系型数据库，指采用了关系模型来组织数据的数据库，而关系模型是由二维表及其联系组成的数据组织。

二、非关系型数据库，也称为NOSQL（Not Only SQL），作为关系型数据库的一个补充，能在特定场景和特点问题下发挥高效率和高性能。常见的非关系型数据库类型有键值（Key-Value）存储数据库和面向文档数据库（Document-oriented）。

键值存储数据库类似hash，通过key做添加、删除、查询，性能高，优势在于简单、易部署、高并发。

扩展资料：

一、优点：

1、易于维护：都是使用表结构，格式一致；

2、使用方便：SQL语言通用，可用于复杂查询；

3、复杂 *** 作：支持SQL，可用于一个表以及多个表之间非常复杂的查询。

二、缺点：

1、读写性能比较差，尤其是海量数据的高效率读写；

2、固定的表结构，灵活度稍欠；

3、高并发读写需求，传统关系型数据库来说，硬盘I/O是一个很大的瓶颈。

摘要：

1、关系型数据库： 2019年中国关系型数据库软件市场规模为134亿美元，同比增长308%。， 未来5年整体市场年复合增速为233% ，本土厂商份额持续提升；B端对应数据库的需求额略高于 *** 作系统，且带来高业绩d性，建议关注行业稀缺龙头 太极股份、中国软件 ，以及自研内存数据库 顶点软件、科蓝软件 。

2、科蓝软件： 国内互联网银行解决方案的领军企业，互联网银行解决方案的市占率为167%，位居国内第一，线上金融业务快速增长；数据库呈现爆发式增长，公司并购高端内存数据库， 取得Goldilocks数据库完整自主知识产权 ，在国产数据库中具备竞争力； 阿里间接持股公司34%股权 ， 数据库业务在20年下半年将迎来订单，21-22年实现放量 ，20-21年业绩有望加速成长。

3、精锻 科技 ： 国内精密锻造件龙头，差速器收入占比达到70%以上， 国内市场份额超30% ，受益电动化趋势， 单车价值量有望提升3倍以上 ，目前定点配套全球主流新能源平台；依托精密锻造优势，进军底盘轻量化领域，为德系客户配套；目前资本开支已到达顶峰，后续有望下降， 迎来收入、毛利率双升阶段 。

正文：

1、被忽视的 科技 细分！年增速30%以上，重要性不亚于芯片、 *** 作系统（东吴证券）

①中国关系型数据库软件市场高速发展

根据IDC报告，2019年中国关系型数据库软件市场规模为134亿美元，同比增长308%。其中，传统部署模式市场规模为79亿美元， 公有云模式市场规模为55亿美元。

IDC预测，到2024年，中国关系型数据库软件市场规模将达到382亿美元， 未来5年整体市场年复合增速（CAGR）为233% 。

公有云服务驱动关系型数据库市场快速增长。IDC预计， 公有云关系型数据库软件市场未来5年整体市场年复合增速为355% 。到2024年，中国公有云关系型数据库软件市场规模将达到251亿美元。

②国内数据库市场蓬勃发展

近年来，传统数据库厂商和公有云数据库服务商都在加速产品迭代和推出新的产品。同时新兴数据库厂商不断涌现，包括巨杉数据库、PingCAP、柏睿数据、海量数据、华为、中兴等。

国际数据库厂商增长乏力，本土厂商份额上升，在企业新系统建设中占据优势。

③相关上市公司

B端对应数据库的需求金额略高于 *** 作系统，且较高的净利率给相关公司带来高业绩d性，建议关注国内稀缺关系型数据库龙头 太极股份、中国软件 ，以及自研内存数据库 顶点软件、科蓝软件 。

2、国产数据库隐形龙头！明年订单有望爆发，阿里间接持股3%（兴业证券）

①互联网银行解决方案领军企业

科蓝软件是国内互联网银行解决方案的领军企业，产品实现银行渠道类、业务类和管理类领域全覆盖，包括分布式内存数据库、银行网点智能设备、电子银行系统、互联网金融类系统、网络安全系统以及银行线上线下一体化核心业务系统等。

线上金融业务快速提升，营收稳步增长，电子银行和互联网银行类业务占比近90% 。2019年，公司实现总营收934亿元，同比增长2398%；归母净利润4951万元，同比增长1628%。

银行IT市场规模不断增长，在银行IT解决方案细分市场中，科蓝软件互联网银行解决方案的市占率为167%，渠道类解决方案的市占率为84%，网络银行解决方案子市占率为 185%，移动银行解决方案市占率为173%， 均位居市场第一 。

②数据库爆发式增长，并购高端内存数据库带来新增长机遇

作为数据存储管理软件， 数据库在基础软件领域的地位不亚于芯片、 *** 作系统 ，国产数据库呈现爆发式增长。

18年柯蓝软件收购分布式内存数据库企业SUNJE SOFT 674%的股权，通过数据库产品积极部署信创赛道。 科蓝软件取得Goldilocks数据库完整自主知识产权 ，走高端数据库路线，自主可控、无开源及版权冲突可能，有望打开国产替代空间。

目前，Goldilocks在国内多个银行互联网核心系统完成测试，中国联通Boss大集中系统即采用了SUNJESOFT数据库，已稳定运行5年以上。公司 数据库业务有望在2020年下半年迎来订单，2021-2022年实现放量 。

此外公司还获得了 阿里的间接投资 ， 蚂蚁金服旗下云鑫创业持有公司342%股权 ，并在互联网金融系统上展开深度合作。

3、 汽车 零部件隐形龙头 ！ 核心产品市占率超过30%，单车价值量有望提升3倍（招商证券）

精锻 科技 是国内精密锻造件隐形龙头，差速器市场份额超30%，迎来收入、毛利率双增长阶段。

①受益电动化趋势，差速器单车价值量提升3倍以上

新能源 汽车 通常只有1-2个档位，变速时受到的冲击更大，对差速器强度、精度、总成化性能要求跟高， 单价由100元提升至300元以上 。

公司 差速器收入占比达到70%以上，国内市场份额超30% ，通过研发构筑高壁垒，目前公司已定点配套大众MEB、沃尔沃、通用、福特、蔚来、小鹏、吉利、广汽、北汽等主流新能源平台。

②进军底盘轻量化领域

精密锻造具备较高护城河，公司在国内鲜有对手，第一大客户大众系占比40%，同时配套奔驰、宝马等客户。

为配合客户的国产化配套，公司积极投建转向节、控制臂产能，进军底盘轻量化领域。依托精密锻造的平台能力，由差速器总成横向拓展至新能源电机轴、轴毛坯等相关领域， 单车价值提升至1000元 。

③投入期接近尾声，迎来收入、毛利率双升期

2019年公司资本开支55亿，达到高点，重大项目分别于2019Q3开始陆续达产，预计20年将回落至3亿左右，此后维持在2-3亿水平。

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。

优点：学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。

hive与关系型数据库的区别

1、数据加载

关系数据库：表的加载模式是在数据加载时候强制确定的（表的加载模式是指数据库存储数据的文件格式），如果加载数据时候发现加载的数据不符合模式，关系数据库则会拒绝加载数据，这个就叫“写时模式”，写时模式会在数据加载时候对数据模式进行检查校验的 *** 作。

Hive：hive在加载数据时候不会对数据进行检查，也不会更改被加载的数据文件，而检查数据格式的 *** 作是在查询 *** 作时候执行，这种模式叫“读时模式”。

在实际应用中，写时模式在加载数据时候会对列进行索引，对数据进行压缩，因此加载数据的速度很慢，但是当数据加载好了，我们去查询数据的时候，速度很快。

但是当我们的数据是非结构化，存储模式也是未知时候，关系数据 *** 作这种场景就麻烦多了，这时候hive就会发挥它的优势。

2、

关系数据库：可以对某一行或某些行的数据进行更新、删除 *** 作。更新、事务和索引等等。

hive：不支持对某个具体行的 *** 作，也不支持事务和索引，hive对数据的 *** 作只支持覆盖原数据和追加数据。

hive的设计是对海量数据进行处理，全数据的扫描时常态。针对某些具体数据进行 *** 作的效率是很差的，对于更新 *** 作，hive是通过查询将原表的数据进行转化最后存储在新表里，这和传统数据库的更新 *** 作有很大不同。

3、

Hive也可以在hadoop做实时查询上做一份自己的贡献，那就是和hbase集成，hbase可以进行快速查询，但是hbase不支持类SQL的语句，那么此时hive可以给hbase提供sql语法解析的外壳，可以用类sql语句 *** 作hbase数据库。

完成云服务器ecs创建之后的第一步是下载Xftp6。

工具：iphone12、ios144、ecs213。

1、下载Xftp6，进入下载页面后，选择Evaluation user / Home & School user，信息随便填，下载地址会发送到你填写的邮箱，下载完成后正常安装即可。

2、进入你的阿里云服务器控制台，选择你的服务器实例，点击：更多——重置密码，设置你的云服务器登录密码点击远程连接。

3、第一次连接会跳出一个远程连接密码页，注意截图保存（或者拿个小本本记下），输入远程连接密码后即可连接至你的阿里云服务器了。

4、成功连接阿里云服务器后，键入任意字符，会提示你登录服务器，在login后面输入账户名：root（注意，所有人这里都是root）和刚刚设置的登录密码（密码是暗文输入，是不显示出来的，你只管输入就是了），然后会提示你登录成功！　

阿里云主要产品：

1、d性计算：

云服务器ECS：可d性扩展、安全、稳定、易用的计算服务

块存储：可d性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储

专有网络VPC：帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络

负载均衡：对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务

d性伸缩：自动调整d性计算资源的管理服务

资源编排：批量创建、管理、配置云计算资源

容器服务：应用全生命周期管理的Docker服务

高性能计算HPC：加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机

批量计算：简单易用的大规模并行批处理计算服务

E-MapReduce：基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务

2、数据库：

云数据库RDS：完全兼容MySQL，SQLServer，PostgreSQL

云数据库MongoDB版：三节点副本集保证高可用

云数据库Redis版：兼容开源Redis协议的Key-Value类型

云数据库Memcache版：在线缓存服务，为热点数据的访问提供高速响应

PB级云数据库PetaData：支持PB级海量数据存储的分布式关系型数据库

云数据库HybridDB：基于GreenplumDatabase的MPP数据仓库

云数据库OceanBase：金融级高可靠、高性能、分布式自研数据库

数据传输：比GoldenGate更易用，阿里异地多活基础架构

数据管理：比phpMyadmin更强大，比Navicat更易用

以上就是关于关系数据模型和非关系数据模型的优缺点全部的内容，包括:关系数据模型和非关系数据模型的优缺点、数据库是什么Oracle又是啥玩意、数据库有哪几种等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！