NoSQL如何实现数据的增删改查？

package basic;

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import java.sql.Connection;

import java.sql.DriverManager;

import java.sql.PreparedStatement;

import java.sql.ResultSet;

import java.sql.SQLException;

import java.sql.Statement;

public class JDBC {

public void findAll() {

try {

// 获得数据库驱动

//由于长时间不写，驱动名和URL都忘记了，不知道对不对，你应该知道的，自己改一下的哈

String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE";

String userName = "system";

String password = "system";

Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");

// 创建连接

Connection conn = DriverManager.getConnection(url, userName,

password);

// 新建发送sql语句的对象

Statement st = conn.createStatement();

// 执行sql

String sql = "select * from users";

ResultSet rs = st.executeQuery(sql);

// 处理结果

while(rs.next()){

//这个地方就是给你的封装类属性赋值

System.out.println("UserName："+rs.getString(0));

}

// 关闭连接

rs.close();

st.close();

conn.close();

} catch (ClassNotFoundException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

} catch (SQLException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

}

}

public void delete(){

try {

//步骤还是那六个步骤，前边的两步是一样的

String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE";

String userName = "system";

String password = "system";

Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");

Connection conn = DriverManager.getConnection(url,userName,password);

//这里的发送sql语句的对象是PreparedStatement,成为预处理sql对象，因为按条件删除是需要不定值的

String sql = "delete from users where id = ?";

PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);

ps.setInt(0, 1);

int row = ps.executeUpdate();

if(row!=0){

System.out.println("删除成功！");

}

// 关闭连接

rs.close();

st.close();

conn.close();

} catch (ClassNotFoundException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

} catch (SQLException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

}

}

}

什么是NoSQL数据库？

2. 什么是NoSQL？

2.1 NoSQL 概述

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，

泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题，包括超大规模数据的存储。

（例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据）。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。

2.2 NoSQL代表

MongDB、 Redis、Memcache

3. 关系型数据库与NoSQL的区别？

3.1 RDBMS

高度组织化结构化数据

结构化查询语言（SQL）

数据和关系都存储在单独的表中。

数据操纵语言，数据定义语言

严格的一致性

基础事务

ACID

关系型数据库遵循ACID规则

事务在英文中是transaction，和现实世界中的交易很类似，它有如下四个特性：

A (Atomicity) 原子性

原子性很容易理解，也就是说事务里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事务成功的条件是事务里的所有操作都成功，只要有一个操作失败，整个事务就失败，需要回滚。比如银行转账，从A账户转100元至B账户，分为两个步骤：1）从A账户取100元；2）存入100元至B账户。这两步要么一起完成，要么一起不完成，如果只完成第一步，第二步失败，钱会莫名其妙少了100元。

C (Consistency) 一致性

一致性也比较容易理解，也就是说数据库要一直处于一致的状态，事务的运行不会改变数据库原本的一致性约束。

I (Isolation) 独立性

所谓的独立性是指并发的事务之间不会互相影响，如果一个事务要访问的数据正在被另外一个事务修改，只要另外一个事务未提交，它所访问的数据就不受未提交事务的影响。比如现有有个交易是从A账户转100元至B账户，在这个交易还未完成的情况下，如果此时B查询自己的账户，是看不到新增加的100元的

D (Durability) 持久性

持久性是指一旦事务提交后，它所做的修改将会永久的保存在数据库上，即使出现宕机也不会丢失。

3.2 NoSQL

代表着不仅仅是SQL

没有声明性查询语言

没有预定义的模式

键 - 值对存储，列存储，文档存储，图形数据库

最终一致性，而非ACID属性

非结构化和不可预知的数据

CAP定理

高性能，高可用性和可伸缩性

分布式数据库中的CAP原理(了解)

CAP定理：

Consistency(一致性), 数据一致更新，所有数据变动都是同步的

Availability(可用性), 好的响应性能

Partition tolerance(分区容错性) 可靠性

P: 系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作。

定理：任何分布式系统只可同时满足二点，没法三者兼顾。

CAP理论的核心是：一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，

因此，根据 CAP 原理将 NoSQL 数据库分成了满足 CA 原则、满足 CP 原则和满足 AP 原则三 大类：

CA - 单点集群，满足一致性，可用性的系统，通常在可扩展性上不太强大。

CP - 满足一致性，分区容忍性的系统，通常性能不是特别高。

AP - 满足可用性，分区容忍性的系统，通常可能对一致性要求低一些。

CAP理论就是说在分布式存储系统中，最多只能实现上面的两点。

而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以分区容忍性是我们必须需要实现的。

所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡，没有NoSQL系统能同时保证这三点。

说明：C：强一致性 A：高可用性 P：分布式容忍性

举例：

CA：传统Oracle数据库

AP：大多数网站架构的选择

CP：Redis、Mongodb

注意：分布式架构的时候必须做出取舍。

一致性和可用性之间取一个平衡。多余大多数web应用，其实并不需要强一致性。

因此牺牲C换取P，这是目前分布式数据库产品的方向。

4. 当下NoSQL的经典应用

当下的应用是 SQL 与 NoSQL 一起使用的。

代表项目：阿里巴巴商品信息的存放。

去 IOE 化。

ps：I 是指 IBM 的小型机，很贵的，好像好几万一台；O 是指 Oracle 数据库，也很贵的，好几万呢；M 是指 EMC 的存储设备，也很贵的。

难点：

数据类型多样性。

数据源多样性和变化重构。

数据源改造而服务平台不需要大面积重构。

如何选择NoSQL数据库

NoSQL，指的是非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的

SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。

NoSQL(NoSQL

= Not Only SQL

)，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数

据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。

从这一新兴技术中选择一款正确的NoSQL数据库是非常具有挑战性的。比一下网建议在选择时考虑以下因素：

并发控制

并

发控制指的是当多个用户同时更新运行时，用于保护数据库完整性的各种技术。并发机制不正确可能导致脏读、幻读和不可重复读等此类问题。并发控制的目的是保

证一个用户的工作不会对另一个用户的工作产生不合理的影响。在某些情况下，这些措施保证了当用户和其他用户一起操作时，所得的结果和她单独操作时的结果是

一样的。在另一些情况下，这表示用户的工作按预定的方式受其他用户的影响。

封锁

就是事务T在对某个数据对象（例如表、记录等）操作之前，先向系统发出请求，对其加锁。加锁后事务T就对该数据对象有了一定的控制，在事务T释放它的锁之前，其它的事务不能更新此数据对象。

封锁是一次只允许一个用户读取或修改的一种机制，是实现并发控制的一个非常重要的技术。

MVCC

Multi-Version Concurrency Control多版本并发控制，维持一个数据的多个版本使读写操作没有冲突。MVCC优化了数据库并发系统，使系统在有大量并发用户时得到最高的性能，并且可以不用关闭服务器就直接进行热备份。

ACID

指

数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写。包含：原子性(Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久

性（Durability）。一个支持事务（Transaction）的数据库系统，必需要具有这四种特性，否则在事务过程（Transaction

processing）当中无法保证数据的正确性，交易过程极可能达不到交易方的要求。

None

一些系统不提供原子性。

镜像

数据库镜像是DBMS根据DBA的要求，自动把整个数据库或其中的关键数据复制到另一个磁盘上，每当主数据库更新时，DBMS会自动把更新后的数据复制过去，即DBMS自动保证镜像数据与主数据的一致性。

镜像分为同步和异步。

数据存储

指的是数据的物理特性怎样被存储在数据库中。

磁盘 数据被存储在硬盘驱动器里；

GFS或谷歌文件系统是一个由谷歌开发的专有的分布式文件系统；

Hadoop是Apache软件框架，免费许可下支持数据密集型分布式应用程序；

RAM随机存储器；

插件 可以添加外部插件；

Amazon S3通过Web服务接口提供存储；

BDB：BDB

全称是 “Berkeley DB”，它是MySQL具有事务能力的表类型，由Sleepycat

Software开发。BDB表类型提供了MySQL用户长久期盼的功能，即事务控制能力。在任何RDBMS中，事务控制能力都是一种极其重要和宝贵的功

能。事务控制能力使得我们能够确保一组命令确实已经全部执行成功，或者确保当任何一个命令出现错误时所有命令的执行结果均被退回。

实现语言

实现语言会影响数据库的发展速度。典型的NoSQL数据库是用低级语言如C / C + +编写的。另一方面，那些更高层次的语言如Java，使自定义更容易。

实现语言有：C, C++, Erlang, Java, Python

特性

考虑下列哪一个特点对你的数据库是最重要的：

持久性

可用性

一致性

分区容忍性

证书类型

下面这些许可证是一个不同的开放源码许可的形式：

GPL：通用公共许可证

BSD：伯克利软件分发

MPL：Mozilla公共许可证

EPL：Eclipse公共许可证

IDPL：最初的开发者的公共许可证

LGPL：较宽松通用公共许可证

存储类型

存储类型是NoSQL数据库最大的不同，是决定使用哪款数据库的一个首要指标。

关键字：支持get、put和删除操作

按列存储：相对于传统的按行存储，数据集成容易多了

面向文件系统：存储像是JSON或XML这样的结构化文件，很容易就能从面向对象软件中获取数据。

nosql 怎么用?在关系数据库中可以通过 select 语句查询,但是在nosql中怎么用这个了,难道只能存储键值对?

NoSQL数据库有很多种，实现方式差别很大。有接近SQL查询方式的，也有纯粹的键值对查询。

对于K-V型数据库，比较典型的是Redis，系统提供了get、set之类的命令用于增删改查。关键是键值对的键和值怎么设计。

nosql数据库有哪些

Membase

Membase 是 NoSQL 家族的一个新的重量级的成员。Membase是开源项目，源代码采用了Apache2.0的使用许可。该项目托管在GitHub.Source tarballs上，可以下载beta版本的Linux二进制包。该产品主要是由North Scale的memcached核心团队成员开发完成，其中还包括Zynga和NHN这两个主要贡献者的工程师，这两个组织都是很大的在线游戏和社区网络空间的供应商。

Membase容易安装、操作，可以从单节点方便的扩展到集群，而且为memcached（有线协议的兼容性）实现了即插即用功能，在应用方面为开发者和经营者提供了一个比较低的门槛。做为缓存解决方案，Memcached已经在不同类型的领域（特别是大容量的Web应用）有了广泛的使用，其中 Memcached的部分基础代码被直接应用到了Membase服务器的前端。

通过兼容多种编程语言和框架，Membase具备了很好的复用性。在安装和配置方面，Membase提供了有效的图形化界面和编程接口，包括可配置 的告警信息。

Membase的目标是提供对外的线性扩展能力，包括为了增加集群容量，可以针对统一的节点进行复制。 另外，对存储的数据进行再分配仍然是必要的。

这方面的一个有趣的特性是NoSQL解决方案所承诺的可预测的性能，类准确性的延迟和吞吐量。通过如下方式可以获得上面提到的特性：

◆ 自动将在线数据迁移到低延迟的存储介质的技术（内存，固态硬盘，磁盘）

◆ 可选的写操作一一异步，同步（基于复制，持久化）

◆ 反向通道再平衡[未来考虑支持]

◆ 多线程低锁争用

◆ 尽可能使用异步处理

◆ 自动实现重复数据删除

◆ 动态再平衡现有集群

◆ 通过把数据复制到多个集群单元和支持快速失败转移来提供系统的高可用性。

MongoDB

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。

主要功能特性：

◆ 面向集合存储，易存储对象类型的数据

“面向集合”（Collenction-Oriented），意思是数据被分组存储在数据集中，被称为一个集合（Collenction)。每个 集合在数据库中都有一个唯一的标识名，并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定 义任何模式（schema)。

◆ 模式自由

模式自由（schema-free)，意味着对于存储在mongodb数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话，你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。

◆支持动态查询

◆支持完全索引，包含内部对象

◆支持查询

◆支持复制和故障恢复

◆使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）

◆自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性

◆支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP等多种语言

◆文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展）

BSON（Binary Serialized document Format）存储形式是指：存储在集合中的文档，被存储为键-值对的形式。键用于唯一标识一个文档，为字符串类型，而值则可以是各种复杂的文件类型。

◆可通过网络访问

MongoDB服务端可运行在Linux、Windows或OS X平台，支持32位和64位应用，默认端口为27017。推荐运行在64位平台，因为MongoDB在32位模式运行时支持的最大文件尺寸为2GB。

MongoDB把数据存储在文件中（默认路径为：/data/db），为提高效率使用内存映射文件进行管理。

Hypertable

Hypertable是一个开源、高性能、可伸缩的数据库，它采用与Google的Bigtable相似的模型。在过去数年中，Google为在PC集群 上运行的可伸缩计算基础设施设计建造了三个关键部分。第一个关键的基础设施是Google File System（GFS），这是一个高可用的文件系统，提供了一个全局的命名空间。它通过跨机器（和跨机架）的文件数据复制来达到高可用性，并因此免受传统 文件存储系统无法避免的许多失败的影响，比如电源、内存和网络端口等失败。第二个基础设施是名为Map-Reduce的计算框架，它与GFS紧密协作，帮 助处理收集到的海量数据。第三个基础设施是Bigtable，它是传统数据库的替代。Bigtable让你可以通过一些主键来组织海量数据，并实现高效的 查询。Hypertable是Bigtable的一个开源实现，并且根据我们的想法进行了一些改进。

Apache Cassandra

Apache Cassandra是一套开源分布式Key-Value存储系统。它最初由Facebook开发，用于储存特别大的数据。Facebook在使用此系统。

主要特性：

◆ 分布式

◆ 基于column的结构化

◆ 高伸展性

Cassandra的主要特点就是它不是一个数据库，而是由一堆数据库节点共同构成的一个分布式网络服务，对Cassandra 的一个写操作，会被复制到其他节点上去，对Cassandra的读操作，也会被路由到某个节点上面去读取。对于一个Cassandra群集来说，扩展性能 是比较简单的事情，只管在群集里面添加节点就可以了。

Cassandra是一个混合型的非关系的数据库，类似于Google的BigTable。其主要功能比 Dynomite（分布式的Key-Value存 储系统）更丰富，但支持度却不如文档存储MongoDB（介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库 的。Cassandra最初由Facebook开发，后转变成了开源项目。它是一个网络社交云计算方面理想的数据库。以Amazon专有的完全分布式的Dynamo为基础，结合了Google BigTable基于列族（Column Family）的数据模型。P2P去中心化的存储。很多方面都可以称之为Dynamo 2.0。

CouchDB

所用语言： Erlang

特点：DB一致性，易于使用

使用许可： Apache

协议： HTTP/REST

双向数据复制，持续进行或临时处理，处理时带冲突检查，因此，采用的是master-master复制

MVCC – 写操作不阻塞读操作

可保存文件之前的版本

Crash-only（可靠的）设计

需要不时地进行数据压缩

视图：嵌入式 映射/减少

格式化视图：列表显示

支持进行服务器端文档验证

支持认证

根据变化实时更新

支持附件处理

因此， CouchApps（独立的 js应用程序）

需要 jQuery程序库

最佳应用场景：适用于数据变化较少，执行预定义查询，进行数据统计的应用程序。适用于需要提供数据版本支持的应用程序。

例如：CRM、CMS系统。 master-master复制对于多站点部署是非常有用的。

和其他数据库比较，其突出特点是：

◆ 模式灵活 ：使用Cassandra，像文档存储，你不必提前解决记录中的字段。你可以在系统运行时随意的添加或移除字段。这是一个惊人的效率提升，特别是在大型部 署上。

◆ 真正的可扩展性 ：Cassandra是纯粹意义上的水平扩展。为给集群添加更多容量，可以指向另一台电脑。你不必重启任何进程，改变应用查询，或手动迁移任何数据。

◆ 多数据中心识别 ：你可以调整你的节点布局来避免某一个数据中心起火，一个备用的数据中心将至少有每条记录的完全复制。

◆ 范围查询 ：如果你不喜欢全部的键值查询，则可以设置键的范围来查询。

◆ 列表数据结构 ：在混合模式可以将超级列添加到5维。对于每个用户的索引，这是非常方便的。

◆ 分布式写操作 ：有可以在任何地方任何时间集中读或写任何数据。并且不会有任何单点失败。

问度娘，啥都有。

nosql数据库库和sql数据库的区别

一、概念

SQL (Structured Query Language) 数据库，指关系型数据库。主要代表：SQL Server，Oracle，MySQL(开源)，PostgreSQL(开源)。

NoSQL（Not Only SQL）泛指非关系型数据库。主要代表：MongoDB，Redis，CouchDB。

二、区别

1、存储方式

SQL数据存在特定结构的表中；而NoSQL则更加灵活和可扩展，存储方式可以省是JSON文档、哈希表或者其他方式。SQL通常以数据库表形式存储数据。举个栗子，存个学生借书数据：

而NoSQL存储方式比较灵活，比如使用类JSON文件存储上表中熊大的借阅数据：

2、表/数据集合的数据的关系

在SQL中，必须定义好表和字段结构后才能添加数据，例如定义表的主键(primary key)，索引(index),触发器(trigger),存储过程(stored procedure)等。表结构可以在被定义之后更新，但是如果有比较大的结构变更的话就会变得比较复杂。在NoSQL中，数据可以在任何时候任何地方添加，不需要先定义表。例如下面这段代码会自动创建一个新的"借阅表"数据集合：

NoSQL也可以在数据集中建立索引。以MongoDB为例，会自动在数据集合创建后创建唯一值_id字段，这样的话就可以在数据集创建后增加索引。

从这点来看，NoSQL可能更加适合初始化数据还不明确或者未定的项目中。

3、外部数据存储

SQL中如何需要增加外部关联数据的话，规范化做法是在原表中增加一个外键，关联外部数据表。例如需要在借阅表中增加审核人信息，先建立一个审核人表：

再在原来的借阅人表中增加审核人外键：

这样如果我们需要更新审核人个人信息的时候只需要更新审核人表而不需要对借阅人表做更新。而在NoSQL中除了这种规范化的外部数据表做法以外，我们还能用如下的非规范化方式把外部数据直接放到原数据集中，以提高查询效率。缺点也比较明显，更新审核人数据的时候将会比较麻烦。

4、SQL中的JOIN查询

SQL中可以使用JOIN表链接方式将多个关系数据表中的数据用一条简单的查询语句查询出来。NoSQL暂未提供类似JOIN的查询方式对多个数据集中的数据做查询。所以大部分NoSQL使用非规范化的数据存储方式存储数据。

5、数据耦合性

SQL中不允许删除已经被使用的外部数据，例如审核人表中的"熊三"已经被分配给了借阅人熊大，那么在审核人表中将不允许删除熊三这条数据，以保证数据完整性。而NoSQL中则没有这种强耦合的概念，可以随时删除任何数据。

6、事务

SQL中如果多张表数据需要同批次被更新，即如果其中一张表更新失败的话其他表也不能更新成功。这种场景可以通过事务来控制，可以在所有命令完成后再统一提交事务。而NoSQL中没有事务这个概念，每一个数据集的操作都是原子级的。

7、增删改查语法

8、查询性能

在相同水平的系统设计的前提下，因为NoSQL中省略了JOIN查询的消耗，故理论上性能上是优于SQL的。

标题名称：nosql列表命令,常见的nosql数据库
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