基础 #
数据库类型
关系型数据库
模糊型数据库
# 存放模糊数据，提供函数
如模糊数，包括模糊区间数，模糊中心数，模糊集合数
隶属函数
统计数据库
# 管理统计数据
这类数据库包含有大量的数据记录，但其目的是向用户提供各种统计汇总信息，而不是提供单个记录的信息。
网状数据库(层次数据库)
# 处理以记录类型为结点的网状数据模型
处理方法是将网状结构分解成若干棵二级树结构，称为系。
演绎数据库
# 指具有演绎推理能力
实现
数据库管理系统
规则管理系统
外延数据库
将推理用的事实数据存放在数据库中
内涵数据库
用逻辑规则定义要导出的事实
主要研究内容: 如何有效地计算逻辑规则推理。
递归查询的优化
规则的一致性维护
其它数据存储方式
文件系统
版本控制
保存持久状态
CQRS(command query responsibility segregation)
查询(query)
命令(command)
领域模型(domain model)
领域事件(domain event)
对象数据库
趋势
分布式new sql # tidb
Polyglot persistence (混合持久化)
# 将对不同数据库的操作封装成服务
事务隔离级别
读未提交（Read Uncommitted） # 读其它事务未提交的数据
现象
不允许更新丢失
允许脏读(dirty read) # 事务中读到不存在数据, 是其它事务修改中的数据
原理
可同时读
不同时写，多事务写
实现
排他写锁
读提交（Read Committed） # 读其它事务提交的数据
现象
不允许脏读
允许不可重复读(nonRepeatable read) # 事务中前后查询不一致
原理
可同时读
单事务写
实现
瞬间共享读锁
排他写锁
可重复读（Repeatable Read） # 读到的数据加锁，解决不可重复读问题
现象
不允许脏读
不允许不可重复读
允许幻读(phantom read) # 事务中存在未生效行，是其它事务的插入或删除
原理
读到的数据(加锁)不写
单事务写
实现 # 读涉及范围加锁
共享读锁
排他写锁
序列化（Serializable） # 或叫串行化
原理
事务序列化执行
实现
读锁写锁互斥
事务特点(ACID)
原子性(atomicity) # 什么都做或都不做
一致性(correspondence) # 事务前后数据库状态一致, 事务中断时也不会有暂时状态
隔离性(isolation) # 事务间不干扰
持久性(durability) # 提交结果是永久的
索引存储
B+ tree
LSM(log-structured merge) tree
fractal tree
OLTP和OLAP
CAP(一致性、可用性、分区容错性)中, OLTP要求ca或cp, OLAP要求ap
OLTP要求写优化, OLAP要求查优化
OLTP要求优化latency, OLAP要求优化throughput
OLTP基于row, OLAP基于column
OLTP看中IOPS, OLAP看中data-size传输
分布式数据库
面临问题
ACID
CAP
scale out
self-healing
运维友好
sql
事务
性能
api用明文或二进制
升级方案
硬件，网络，网络模型，存储模型，语言
分布式协议，压缩方案，ha，api，运维方案，存储计算分离，缓存方案
rds #
# relational database service
缺点
阻抗失谐 # 和内存中的模型存在差异
安全
sql注入 # 应该写符号编译sql
范式
# Normal Form 用于避免冗余数据
第一范式(1NF)
列不可再细分列(原子性)
第二范式(2NF)
必须有主键，允许联合主键
其它列依赖完整主键(不能只依赖一部分)
第三范式(3NF)
其它列直接依赖主键(非传递依赖，如A依赖B, B依赖主键)
实例
postgres
sqlserver
mysql
mariadb
percona
# mysql分支, Oracle发布的最接近官方mysql的发行版
drizzle
# mysql分支
oracle
db2
oceandb
h2database
# java编写，可嵌入java使用
tidb
sqlite #
命令
sqlite3 数据库文件
语法
.table # 查看所有表
.schema # 查看建表语句
sql #
语法
注释
-- # 单行注释
/**/ # 多行注释
单引号
字符串大小写敏感
双引号
转日期时, 双引号直接显示。to_char(sysdate,'yyyy "年" mm "月" dd "日" day')
表别名不加as关键字, 有别名后原名无效
oracle
|| # 管道符号
select ename || '的薪水是' || sal from emp;
定义(DDL, data definition language)
create database db1 # create or replace
default character set utf8 # 默认编码
collate utf8_general_ci; # 校对规则(排序), ci(case insensitive)大小写不敏感, cs(case sensitive)大小写敏感
create table `tb1`( # create or replace
`id` int unsigned unique not null auto_increment,
# `id` int unsigned not null primary key,
`id2` int unsigned,
`name` varchar(20),
`age` int unsigned,
`birthday` date,
primary key(`id`), # 主键
key idx_tb1_name (`name`), # 索引
foreign key(`id2`) references `tb2`(id) on delete cascade on update cascade # 外键、级联删除、级联更新, 不要用
)character set utf8 collate utf8_general_ci
engine=innodb default charset=utf8;
create table person like student; # 复制表结构
create table emp1 as select * from emp; # 复制内容
create view tb1_v (a,b) as select a, b from tb1 # create or replace
create synonym tb2 for tb1; # 同义词
drop database db1;
drop table tb1
purge; # 加purge不放入回收站
drop synonym tb1;
truncate table tbq;
alter database db1
character set gbk
collate gbk_chinese_ci; # 更改数据库的编码
alter table tb1
add column sex char(1);
alter table tb1
add constraint pr_id primary key (id); # 添加主键
alter table tb1
add constraint fk_id2 foreign key (st_id) references tb2(id); # 添加外键
alter table tb1
rename to tb2;
alter table tb1
change sex gender char(1); # 只能改名，但类型必须写
alter table tb1
modify birthday varchar(20); # 只能改类型
alter table tb1
convert to character set utf8 collate utf8_general_ci; # 转换表编码
alter table tb1
drop column name;
alter table field1
auto_increment = 5; # 更改自增长初始值
rename table tb1 to tb2;
desc tb1;
mysql
use db1
source a.sql # 批执行
show status [from schema_name]; # 服务器状态
show databases;
show create database db1;
show tables;
show create table tb1;
show processlist # 查看当前连接
show VARIABLES LIKE "general_log%" # 查看变量
"version" # 显示版本
"autocommit" # 事务开启状态 0 off 1 on, set autocommit=off 或 0
show character set # 显示所有字符集
select @@sql_mode # 查看变量
select @@tx_isolation # 查看事务隔离级别
select
select VERSION() # 显示版本
set sql_mode = '' # sql_mode定义支持的sql语法，数据校验。
set names 'gbk'; # 设置终端编码, 等价character_set_client=gbk 与 character_set_results=gbk
set global general_log = 'ON' # 设置记录所有sql
oracle
create table tb1 (
sex char(1) check(sex in (0, 1)) # check约束
show user # 显示用户名
show recyclebin # 回收站
purge recyclebin # 闪回文件
oracle表创建时自动添加伪列
rowid # 唯一，指向当前记录
rownum # 唯一，字段列名, 从1开始，永远连续。
# 支持比较符号 <, <=(可以比较=1)。取别名后可以比较 >, =
操作(DML, data manipulation language)
# 和DQL, data query language, select、from、where
insert into tb1
values (3, 'a', null);
insert into tb1
select * from tb2;
insert into tb1(name)
values ('a'),('b');
insert into tb1(a, b)
select c, d from tb2
update tb1
set name='a'
delete from tb1
select * from outrun.employee; # 限定数据库名
select field1 as f1 from tb1 as t1
select a, b into tb2 from tb1;
select distinct (a+b) as c from tb1
# select distinct sum(price) as s
子查询
# 要求数量和类型匹配
# 不能利用索引(join可以), 不形成笛卡尔积
where a < (select max(a) from tb2)
# 单行符号 =、<、>
where a in ()
# 多行符号 in、any、all
where a < any () # 小于一个就true
where a < all () # 小于所有才true
where a=1 and b=2 # where后不能出现列的别名，可以出现表的别名
a=1 or b=2
# <>表示!=
# =可设置日期
a in (1,2)
# a not in (1,2)
a between 1 and 2
# a not between 1 and 2
a like 'a%'
# 不能用*
# % 匹配任意个字符
# _ 匹配一个字符
# \ 转义 _ 或 %
a regexp '^.*d.*$'
# 匹配正则
a is null
order by # null看作最大值
a asc # 升序
a desc # 降序
group by
select a, count(b), avg(c) from tb1 # group by的select元素都是聚合函数
where b > 0
group by a
having count(b) > 2 # having使用聚合函数条件
select a from tb1 # 子查询
where b in (select b from tb2 where c='c')
group by a
having count(distinct b) = (select count(*) from tb2 where c='c')
select执行过程
# 每步都产生虚拟表
from 组装数据
join
on
where 筛选
group by 划分
# with, with是sql server的语法
计算聚合函数
having 筛选
计算表达式
select 字段
distinct
order by 排序
top
oracle
insert into tb1 values(&id, '&s') # &是占位符，字符型数据加''
alter table tb1 rename column field1 to field2
常用
分页
select * from tb1 limit 0,1 # mysql, 从0开始，查找1条
select * from # oracle
(select rownum r, a from tb1 where rownum<=20)
where r > 10
select * from # oracle, 效率低
(select rownum rn, a from tb1)
where rn between 21 and 40
select rownum,emp.* from emp # oracle, 效率低
where rownum <=4
minus
select rownum,emp.* from emp
where rownum <=2;
控制(DCL data control language)
grant all privileges on db1.tb1 # 授权
# grant insert,delete,update,select,create on db1.tb1
to 'user1'@'host1' # localhost本地 , %代表远程
identified by 'pwd1'
with grant option; # 有授权权限
grant select any table # oracle
to user1
revoke select any table # oracle
from user1
revoke privilege ON db1.tb1 from 'user1'@'host1'; # 撤销权限
flush privileges; # 提交授权修改, oracle不用flush直接生效
oracle
alter user user1 account unlock # 解锁用户
alter user user1 identified by user1 # 改密码
conn / as sysdba # 换角色
事务
start transaction;
savepoint a;
rollback to [savepoint] a;
rollback;
commit;
聚合函数
avg()
count()
max()
min()
sum()
连接(join)
内连接(inner)
# 带条件的交叉连接
# 只查出符合条件的记录
select * from tb1 a # 显示
inner join tb2 b
on a.c_id=b.c_id
select * from tb1 a, tb2 b # 隐示
where a.c_id=b.c_id
自连接 # 表中有层次关系。自连接无中间表, 效率快
select a.c, b.d from course as a, course as b
where a.c=b.d
外连接(outer)
# 以一表为基准，查另一表
# 可查出不符合条件的记录(另一表无对应值，标记成null)
左外连接
# 以左为基准
select * from tb1 as a
left [outer] join tb2 as b
on a.c_id=b.c_id
select a.c_id # oracle
from tb1 a, tb2 b
where a.c_id = b.c_id(+)
右外连接
right [outer] join
全外连接
# full [outer] join, 只oracle支持
# 先左连接再右连接，取的是交集
select * from a
full join b
on a.c_id=b.c_id
交叉连接(cross) # 笛卡尔积
# 有where条件时，会先生成where查出的两个表
select * from tb1 a
[cross] join tb2 b
where a.c_id = b.c_id;
自然连接(natural)
# 自动检查相同名称的列，类型会隐式转换，不能指定显示列(或用*)、不能用on语句
# 每种连接名称前加natural都是自然连接
select * from tb1 a
natural innter join tb2 b
集合
# 数量,类型匹配
# 前语句别名可用,后语句别名不可用
select a, b from tb1
union [all] select a, b from tb2 # 并集, all 允许重复
# intersect 交集
# minus 差集
约束(constraint)
not null
unique
primary key
primary key unique, not null auto_increment
primary key(col1, col2) # 联合主键
foreign key
constraint fk_id2
foreign key(id2) references tb2(id)
# 被引用的列要建索引
# 被引用的记录不可删除
# 被引用的值要级联修改
on update cascade
on delete cascade
# 级联约束
检查约束 # oracle支持
存储过程 #
优势
高效, 首次运行进行预编译
模块化
更快执行，大量sql时，比sql快
减少网络流量
安全机制
针对过程授权
调用时看不到语句信息和数据
避免sql注入 # 参数视为文字
可对过程加密
劣势
不可移植
需要专人维护
逻辑变更时修改不灵活
触发器 #
用途
表级联更改
实现比check约束复杂的逻辑
强制执行业务规则
评估修改后表状态，执行操作
基础
同一表不能建立2个相同类型触发器
视图 #
特点
优点
简化查询
提供独立访问
限制访问
查看时，生成sql查看, 有即时性
更新视图表级联
不能更新的视图包含元素
组函数
distinct
group by
rownum
grant可授权
不能与表名重名
mysql保存在information_schema.views中
删除不放回收站
CREATE [OR REPLACE] [ALGORITHM = {UNDEFINED | MERGE | TEMPTABLE}] # TEMPTABLE是临时表，不能更新
VIEW view_name [(column_list)]
AS select_statement
[WITH [CASCADED | LOCAL] CHECK OPTION] # 通过该视图更改的数据，可再通过该视图查看到(满足视图的限制)
o->
CREATE VIEW test.v AS SELECT * FROM t;
o->
CREATE VIEW v AS SELECT qty, price, qty*price AS value FROM t; # 可以计算
o->
CREATE VIEW v AS SELECT CHARSET(CHAR(65)), COLLATION(CHAR(65)); # 可以联合
o->
CREATE ALGORITHM = MERGE VIEW v_merge (vc1, vc2)
AS SELECT c1, c2 FROM t1 WHERE c3 > 100
查询解释
SELECT * FROM v_merge WHERE vc1 < 100; 会执行
SELECT c1, c2 FROM t WHERE (c3 > 100) AND (c1 < 100);
ALTER [ALGORITHM = {UNDEFINED | MERGE | TEMPTABLE}]
VIEW view_name [(column_list)]
AS select_statement
[WITH [CASCADED | LOCAL] CHECK OPTION] # CASCADED 忽略主外键关系
DROP VIEW [IF EXISTS]
view_name [, view_name] ...
[RESTRICT | CASCADE]
SHOW CREATE VIEW view_name
索引 #
特点
第一次查询时创建
加快查询的速度，表删除时索引自动删除
primary key 与 unique 自动建立
命中
where 中添加对应索引的条件， 只能从前向后命中
是否使用
使用
分布广
经常在where中出现
表经常访问
不使用
表小
不经常出现的列
经常更新的字段
类型
index
unique
primary key
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_list) # 创建索引，primary key已有索引
CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name (column_list)
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_list) # 创建索引，列名逗号分隔。index_name缺省时，根据第一个索引列取名
ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column_list)
ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY (column_list)
DROP INDEX index_name ON talbe_name
ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name # 等价于前一个
ALTER TABLE table_name DROP PRIMARY KEY
show index from tb1;
show keys from tb1;
Table # 表的名称。
Non_unique # 如果索引不能包括重复词，则为0。如果可以，则为1。
Key_name # 索引的名称。
Seq_in_index # 索引中的列序列号，从1开始。
Column_name # 列名称。
Collation # 列以什么方式存储在索引中。在MySQL中，有值‘A’（升序）或NULL（无分类）。
Cardinality # 索引中唯一值的数目的估计值。通过运行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。基数根据被存储为整数的统计数据来计数，所以即使对于小型表，该值也没有必要是精确的。基数越大，当进行联合时，MySQL使用该索引的机会就越大。
Sub_part # 如果列只是被部分地编入索引，则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引，则为NULL。
Packed # 指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩，则为NULL。
Null # 如果列含有NULL，则含有YES。如果没有，则该列含有NO。
Index_type # 用过的索引方法（BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE）。
Comment # 更多评注。
序列 #
# 共享对象唯一的数值，不一定连续
create sequence tb1_seq
INCREMENT BY 10 # 步长是10
START WITH 120 # 从120开始
MAXVALUE 9999 # 最大到9999
NOCACHE # 不缓存序列的值（缓存是先创建很多再取出，不缓存则是什么时候取，什么时候创建）
NOCYCLE; # 到最大值的时候是否循环
select seq.nextval from dual # nextval下一个序列 currval当前序列 第一次使用必须是nextval
insert into emp(id) vallues(seq.nextval); # 使用
alter sequence tb1_seq increment by 10;
start with 100; # 错误 ，不能变更启动序列，只能在创建序列时指定
drop sequence seq
性能优化 #
设计
库
分库
拆微服务
主从 # master不拆，slave树形
索引与数据分库
表
不要代价高的关系(外键、级联)
字段可冗余，为了提高性能，但要考虑同步。不能是频繁修改的字段，不是varchar和text
单表行数超过500万或意表容量超过2GB，才分库分表
分表 # 垂直分字段，水平分记录
表名加hash到多表
partitioning key字段分表 # proxy网关分流
时间
地点
建lookup table查找对应表
冷热分离
用表变量代替临时表
表变量数据大时，只有主键索引
大量重复引用大型表或常用表数据时，可创建临时表。一次性事件，最好导出表
临时表时数据大时, 用select into代替create table, 避免log过多
临时表最后要先truncate, 再drop, 避免表较长时间锁定
类型
尽量not null
数字类型尽量用
char存几乎定长字符串类型
varchar变长字符串，不预先分配空间，长度不要超过5000
text存大于5000,独立出表用主键对应，避免影响其它字段索引效率
bool用unsigned tinyint
小数类型用decimal，不用float double
# float和double存储的时候，存在精度损失的问题
# 长度超过decimal范围，拆成整数和小数分开存
合适的字符长度，不但节约表空间，节约索引存储，更提升检索速度
unsigned tinyint 0到255
unsigned smallint 0到65535
unsigned int 0到42.9亿
unsigned bigint 0到10的19次方
索引
有唯一特性，都建唯一索引
# insert速度损耗可以忽略，但明显提高查找速度
# 不建唯一索引，总会有脏数据产生
where与order by涉及的列建索引
建组合索引时，区分度最高的在左边
where a=? and b=? ，a列几乎接近唯一值，只需要建idx_a索引
非等号和等号混合时，等号是最左边，如where a>? and b=?, 那么b在索引最前列
字段值大量重复时，索引作用不大
索引降低insert与update效率
索引数据列少更新 # 数据列为表存储方式，更新会调整整表存储
varchar建索引，要指定索引长度
一般字符串数据，长度为20的索引，区分度高达90%以上
count(distinct left(列名，索引长度)) / count(*)来计算
语句
where放弃索引，全盘扫描
比较符
in # in元素尽量控制在1000内
not in
# exists代替in
select num from a where num in(selct num from b) 改为
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
is null
is not null
<>
or
like '%a'模糊开头
where对字段用表达式或运行函数
where num/2=100 改为
where num = 100*2
where year(admin_time)>2014 改为
where admin_time>'2014-01-01'
where使用参数 # 因为运行时解析局部变量，访问计划在编译时进行
select id from t where num=@num 改为
select id from t with(index(索引名)) where num=@num # 强制使用索引
select
不要写无意义查询
select a into #t from t where 1=1 改为
create table #t
不要select * # 增加查询分析器解析成本，增减字段容易与resultMap不一致
不select for update # 长期锁定行(游标默认都用)
不要用游标
函数
使用count(*)统计行数
用count(distinct col1, col2)来计算不重复
sum(col)会返回null，如下解决
SELECT IF(ISNULL(SUM(g)), 0, SUM(g)) FROM table1
使用ISNULL()来判断NULL
# NULL与任何值比较都为NULL
业务
sql优化至少到range级别
# explain结果type=
# all 全表扫描
# index 扫描整个索引表，几乎相当于全表扫描
# range 用索引选择范围
# ref 非唯一索引扫描
# eq_ref 唯一索引扫描
# consts 索引一下就找到，单表中最多有一个匹配行(主键或唯一索引), 在优化阶段即可读取到数据
# system 表只有一行
库
不在数据库写逻辑 # 不使用存储过程, 难调试和扩展，没有移植性
正确锁类型 # 隐式锁、显式锁、行锁、页锁、范围锁、表锁、数据库锁
全球化用utf-8，要使用表情，用utfmb4
SELECT LENGTH("轻松工作") 返回 12
SELECT CHARACTER_LENGTH("轻松工作") 返回4
事务
不要多阶段提交 # 更好的拆分表，而不多阶段提交延长单一数据库生命
避免大事务
连接释放
crud
TRUNCATE快，但无事务不触发trigger, 不要在开发代码中使用
修改数据时，先select，避免误删除和修改
分页时count为0直接返回
用覆盖索引来变相加快查询，如explain的结果，命中时出现using index
避免返回大量数据
order by注意利用索引的有序性，order by最后的字段是组合索引的最后，避免file_sort
如 where a=? and b=? order by c; 索引 a_b_c
有范围查找时，有序性无法利用，如 where a>10 order by b
联合
多表联合查询拆分多个query # 容易锁表和阻塞
禁止三表join
join的字段类型要一致
被关联的字段需要有索引
注意sql性能
join时，小结果驱动大结果 # left join小表在左
优化前
select * from admin
left join log on admin.admin_id = log.admin_id
where log.admin_id>10
优化后
select * from
(select * from admin where admin_id>10) T1
left join log on T1.admin_id = log.admin_id
mysql
引擎选择
limit 1
只查一条时，加limit 1, 引擎会找到一条马上返回
limit基数大用between, 分页时要找到id, 避免offset之前全查的问题
优化前
select * from admin order by id limit 10000,10
优化后
select * from admin where id between 10000 and 10010 order by id
子查询id
select a.* from 表1 a, (select id from 表1 where 条件 limit 100000,20) b where a.id=b.id
nosql #
介绍
aggregate-oriented (面向聚合)
键值
文档
列族
relationship-oriented (面向关系)
图
特点
少约束(schemaless)
应用程序数据库（作为微服务的数据库来解耦）
聚合(aggregate)
# 领域驱动设计中提出
# 图除外
图支持事务
牺牲一部分一致性和持久性
问题
存在不一致窗口
会话一致性问题
兼容
物化视图来处理更新
实时BI, 来更新中间关系聚合
一致性
锁
条件更新(更新前检查)
版本戳
# http 中的etag
写入仲裁与读取仲裁
复制因子大于某值时认为写入完成
读取多于某值个节点数据并相同时，认为读到最新数据
用zookeeper等外部“事务”程序库同步读写操作
图 #
介绍
领域
关系是一等公民
大部分不支持分布式
Gremlin，Cypher 查询语言
适用
互联数据
运输等基于位置的服务
推荐引擎
不适用
经常更新
工具
flockDB
# 仅支持单深度关系及邻接表
hyperGraphDB
infiniteGraph
allegroGraph
orientdb
pregel
# google图数据库
neo4j #
介绍
使用zookeeper
特点
完全兼容ACID
主从复制
副本从节点
从节点写数据，先同步到主节点, 再由主节点分发
配置
dbms.connector.bolt.enabled=true
dbms.connector.bolt.listen_address=0.0.0.0:7687
dbms.connector.http.enabled=true
dbms.connector.http.listen_address=0.0.0.0:7474
# 远程访问
cql
数据类型
boolean
byte # 8位整数
short # 16位整数
int # 32位整数
long # 64位整数
float # 32位浮点数
double # 64位浮点数
char # 16位字符
string
命令
create # 创建, 自动生成
MATCH (cust:Customer),(dept:Dept)
WHERE cust.id = 1 AND dept.deptno= 1
CREATE (cust)-[r:Do{a:1}]->(dept)
RETURN cust,dept,r
# match并创建关系
merge # 不存在时才创建
MERGE (gp2:GoogleProfile2{ Id: 201402,Name:"Nokia"})
set # 更新
MATCH (dc:DebitCard)
SET dc.atm_pin = 3456
RETURN dc
delete # 删除节点，关系
MATCH (cc: CreditCard)-[rel]-(c:Customer)
DELETE cc,c,rel
remove # 删除属性
MATCH (dept:Dept)
REMOVE dept.dname
RETURN dept
match # 查询
MATCH (dept: Dept)
RETURN dept
# 节点名:标签名, return 节点名.属性名
MATCH (dept: Dept)
RETURN dept.deptno,dept.dname
# 只查属性,不形成图
MATCH ( cc: CreditCard)-[r]-()
RETURN r
# 全集
return
RETURN dept
# 节点名
RETURN dept.deptno,dept.dname as dname
where
WHERE emp.name = 'Abc' OR emp.name = 'Xyz'
WHERE cust.id = "1001" AND cc.id= "5001"
WHERE e.id is not null
WHERE e.id in [1,2]
MATCH (emp:Employee)
WHERE emp.name = 'Abc' OR emp.name = 'Xyz'
RETURN emp
# 加where
order by
MATCH (emp:Employee)
RETURN emp.empid,emp.name,emp.salary,emp.deptno
ORDER BY emp.name DESC
union
MATCH (cc:CreditCard) RETURN cc.id,cc.number
UNION
MATCH (dc:DebitCard) RETURN dc.id,dc.number
union all
limit和skip
MATCH (emp:Employee)
RETURN emp
LIMIT 2
SKIP 2
create index
CREATE INDEX ON :Customer (name)
# 建索引, 标签(属性)
drop index
DROP INDEX ON :Customer (name)
# 删除索引
create constraint
CREATE CONSTRAINT ON (cc:CreditCard)
ASSERT cc.number IS UNIQUE
# 约束
drop constraint
DROP CONSTRAINT ON (cc:CreditCard)
ASSERT cc.number IS UNIQUE
函数
信息
RETURN ID(movie),TYPE(movie)
# 显示id, 标签
字符串
RETURN LOWER(e.name)
RETURN SUBSTRING(e.name,0,2)
聚合
RETURN COUNT(*)
RETURN MAX(e.sal),MIN(e.sal)
RETURN SUM(e.sal),AVG(e.sal)
关系
RETURN STARTNODE(r) # 返回开始节点
RETURN ENDNODE(r)
HugeGraph #
百度开源
NebulaGraph #
分布式图数据库
TigerGraph #
列族 #
特点
键空间
适用
事件记录
# 事件id为行
内容管理
计数器
带过期的列
不适用
ACID事务
多行数据聚合
工具
cassandra
hbase
amazon simpleDB
hypertable
bigtable
clickhouse
# 用于OLAP, 实时分析
cassandra #
特点
适用大规模数据
良好的分布式扩展性
功能比key-value丰富，不如mongo
写快于读
不稳定
没有主节点，所有节点平等
查询语言CQL
列TTL(秒)
命令
cqlsh localhost 9042
数据库命令
use aaa
# 用aaa键空间
hbase #
特点
hdfs存储，分布式，面向列
可利用map reduce
特点
多版本
列权限控制
多个列划分为列族，可设置保留多少版本
多行划分为region
空列不占空间，可稀疏存储
无类型，所有类型都是字符串
行一致性，一行数据在一个server
查询方式有限：rowkey, rowkey的range, 全表扫描
协处理器coprocessors
观察者observer（监听器）
终端endpoint（rpc调用代码）
文档 #
适用
事件记录
内容管理
网站分析与实时分析数据
电子商务中产品或订单
不适用
事务
持续变化的数据
工具
couchDB
orientDB
ravenDB
terrastore
xml数据库
mongoDB
memDB
# 带事务的mongo
tokumx
couchDB #
特点
apache托管, alang语言开发的，面向文档的分布式数据库
json结构，易于存储cms, 电话本，地址本等半结构化数据。存储类似于lucene的index
易添加，不易修改
主主双向复制
键值 #
适用
session
用户配置信息
购物车
不适用
数据间关系
多项操作的事务
模糊键查询
对集合关键字操作
工具
redis
riak
# 类cassandra
berkeleyDB
levelDB
# google
memcached
project voldemort
tokyo cabinet
rocksDB
groupCache # go编写
时序 #
influxDB # go编写
newsql #
工具
分布式
google spanner
voltdb
clustrix
nuodb
tidb # go编写
h-store
foundationDB
scalebase
dbshards
scalearc
tokudb
memsql
tidb #
流式数据库 #
piplelineDB
# 依赖zeromq, 记录时间段内的事件
全文索引 #
Lucene
ElasticSearch
Solr
Sphinx
proxy #
mycat #
# 目录结构
bin
mycat # 服务器启动等
conf
wrapper.conf # jvm配置参数(如分配系统资源)
server.xml # 服务器参数，用户授权
schema.xml # 逻辑库，表，分片的定义．修改后要重启
log4j.xml # 配置输出到logs/mycat.log的日志
logs
mycat.log # 日志（每天一个日志文件）， 可调整输出级别
# 默认值
默认数据端口: 8066
默认管理端口: 9066
# 配置
wrapper.conf # jvm配置参数(如分配系统资源)
server.xml # 服务器参数，用户授权
schema.xml # 逻辑库，表，分片的定义．修改后要重启
log4j.xml # 配置输出到logs/mycat.log的日志
mysql
linux版数据库设置大小写不敏感，否则会发生表找不到的问题
my.cnf
[mysqld]
lower_case_table_names = 1
# 例子
server.xml
<mycat>
<user name="test">
<property name="password">test</property>
<property name="schemas">TESTDB</property>
</user>
</mycat>
schema.xml
<mycat>
<schema name="TESTDB" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100">
<table name="travelrecord" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="auto-sharding-long" />
<table name="employee" primaryKey="ID" dataNode="dn1,dn2" rule="sharding-by-intfile" />
<table name="company" primaryKey="ID" type="global" dataNode="dn1,dn2,dn3" />
<table name="goods" primaryKey="ID" type="global" dataNode="dn1,dn2" />
<table name="hotnews" primaryKey="ID" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="mod-long" />
<table name="customer" primaryKey="ID" dataNode="dn1,dn2" rule="sharding-by-intfile">
<childTable name="orders" primaryKey="ID" joinKey="customer_id" parentKey="id">
<childTable name="order_items" joinKey="order_id" parentKey="id" />
</childTable>
<childTable name="customer_addr" primaryKey="ID" joinKey="customer_id" parentKey="id" />
</table>
</schema>
<dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="db1" />
<dataNode name="dn2" dataHost="localhost1" database="db2" />
<dataNode name="dn3" dataHost="localhost1" database="db3" />
<dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native">
<heartbeat>select user()</heartbeat>
<writeHost host="hostM1" url="centos6.5_1:3306" user="root" password="asdf">
</writeHost>
</dataHost>
</mycat>
rules.xml
<mycat>
<tableRule name="sharding-by-intfile">
<rule>
<columns>sharding_id</columns>
<algorithm>hash-int</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<tableRule name="mod-long">
<rule>
<columns>id</columns>
<algorithm>mod-long</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="hash-int" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByFileMap">
<property name="mapFile">partition-hash-int.txt</property>
</function>
<function name="mod-long" class="org.opencloudb.route.function.PartionByMod">
<property name="count">3</property>
</function>
</mycat>
partition-hash-int.txt
10000=0
10010=1
sql
create table employee (id int not null primary key,name varchar(100),sharding_id int not null);
insert into employee(id,name,sharding_id) values(1,'leader us',10000);
insert into employee(id,name,sharding_id) values(2,’me’,10010);
insert into employee(id,name,sharding_id) values(3,’mycat’,10000);
insert into employee(id,name,sharding_id) values(4,’mydog’,10010);
create table company(id int not null primary key, name varchar(100));
insert into company(id,name) values(1,'hp');
insert into company(id,name) values(2,'ibm');
insert into company(id,name) values(3,'oracle');
create table customer(id int not null primary key, name varchar(100), company_id int not null, sharding_id int not null);
insert into customer (id,name,company_id,sharding_id )values(1,'wang',1,10000);
insert into customer (id,name,company_id,sharding_id )values(2,'xue',2,10010);
insert into customer (id,name,company_id,sharding_id )values(3,'feng',3,10000);
create table orders (id int not null primary key ,customer_id int not null,sataus int ,note varchar(100));
insert into orders(id,customer_id)values(1,1);
insert into orders(id,customer_id)values(2,2);
create table travelrecord( id bigint not null primary key,username varchar(100), traveldate DATE, fee decimal, days int);
insert into travelrecord(id,username,traveldate,fee,days)values(1,'wang','2014-01-05',510.5,3);
insert into travelrecord(id,username,traveldate,fee,days)values(5000001,'wang','2014-01-05',510.5,3);
create table hotnews(id int not null primary key, title varchar(400), created_time datetime);
insert into hotnews(id,title,created_time)values(1,'first',now());
insert into hotnews(id,title,created_time)values(5,'first',now());
create table goods(id int not null primary key,name varchar(200),good_type tinyint,good_img_url varchar(200), good_created date, good_desc varchar(500), price double);
create table order_items(id int not null primary key, order_id int not null);
insert into order_items(id, order_id) values(1,1);
# 经验
o-> 数据库上的数据修改(权限修改)立即生效
o-> 支持跨库事务，且等待主从复制完成后完成事务(如全局表的复制)
o-> virtualbox4.3下配置的mycat节点不能子表插入
o-> 可以配置jdbc数据库进行远程数据调用
o-> childTable中的joinKey与parentKey是必须字段, childTable不能配置dataNode
o-> 同一个childTable出现在多个主表时(相当于mysql的多个外键)，会出错，提示该childTable重复创建
o-> childTable不能配置dataNode, 默认和主表存的dataNode相同
o-> 虽然childTable只能配一个，但mysql里可以配置多个外键，但要求外键关联的表配置>在相同的dataNode上
o-> 配置在两个dataHost中的表, show tables 时表名会显示两遍
o-> table不配置rule默认数据每个dataNode存一份，但是mycat查询时显示同id的两份数据，此方法不可用
o-> table不配置，不可以创建
o-> 全局序列号名称必需大写
o-> 不同dataNode中的普通表不可以关联查询
o-> 同样配置dn1, dn2 的两个普通外键关系表之间数据插入可能会出错(如: 表2数据在dn1中, 其外键关联表2在dn2中的数据时)