nosql学哪个好,要学好nosql要哪三种途径

现在学哪个nosql数据库比较好

NoSQL,是not

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sql,是非关系数据库,不同于oracle等关系数据库。hadoop,是分布式解决方案,即为Mapreduce(计算的)和HDFS(文件系统),使用Hadoop和NoSQL可以构造海量数据解决方案。

Python学哪个数据库

主流的关系型数据库:

1. MySQL:目前使用最广泛的开源、多平台的关系型数据库,支持事务、符合ACID、支持多数SQL规范。

2. SQL Server:支持事务、符合ACID、支持多数SQL规范,属于商业软件,需要注意版权和licence授权费用。

3. Oracle:支持事务,符合关系型数据库原理,符合ACID,支持多数SQL规范,功能最强大、最复杂、市场占比最高的商业数据库。

4. Postgresql:开源、多平台、关系型数据库,功能最强大的开源数据库,需要Python环境,基于postgresql的time

scaleDB,是目前比较火的时序数据库之一。

非关系型数据库:

非关系型数据库也被称为nosql,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存储数据库和面向文档数据库。

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,主要产品有:

Redis:开源、Linux平台、key-value键值型nosql数据库,简单稳定,非常主流的、全数据in-momory,定位于快的键值型nosql数据库。

Memcaced:一个开源的、高性能的、具有分布式内存对象的缓存系统,通过它可以减轻数据库负载,加速动态的web应用。

面向文档数据库以文档的形式存储,每个文档是一系列数据项的集合,每个数据项有名称与对应的值,主要产品有:

MongoDB:开源、多平台、文档型nosql数据库,最像关系型数据库,定位于灵活的nosql数据库。适用于网站后台数据库、小文件系统、日志分析系统。

想学Nosql,redis跟mongodb哪个好

Redis:笔记本上虚出来的一个linux 64位,2G内存,单核模拟双核4线程,硬盘40G

MongoDB:笔记本物理机,8G,双核四线程,1T硬盘

会java,学习什么nosql好,现在市场上比较流行的nosql

ongoDB

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。

知乎:SQL、R语言、python对没有计算机背景的人来说先学习哪个比较好

你是想做数据分析对吧?

建议啊,先学R,R能应付很多统计问题了

再去学python,python语法当然了必须先掌握,这个很简单,然后就是python有两个

跟数据分析密切相关的包,如果你想做数据分析,请把重点放在两个包上

再学sql吧,毕竟单纯的学sql没有什么意义,因为什么也做不了

sql 建议先学sql server,有了python的语法基础学sqlserver很简单,当然没有基础也能学,只是有一门语言基础学起来更容易

学完sql server 再学oracle,oracle一定要学,其他数据库根据需求来学,比如Nosql就非常好

零基础自学大数据要学哪些内容?

1. EXCEL、PPT(必须精通)

数据工作者的基本姿态,话说本人技术并不是很好,但是起码会操作;要会大胆秀自己,和业务部门交流需求,展示分析结果。技术上回VBA和数据透视就到顶了。

2. 数据库类(必须学)

初级只要会RDBMS就行了,看公司用哪个,用哪个学哪个。没进公司就学MySQL吧。

NoSQL可以在之后和统计学啥的一起学。基本的NoSQL血MongoDB和Redis(缓存,严格意义上不算数据库),然后(选学)可以了解各类NoSQL,基于图的数据库Neo4j,基于Column的数据库BigTable,基于key-value的数据库redis/cassendra,基于collection的数据库MongoDB。

3. 统计学(必须学)

如果要学统计学,重要概念是会描述性统计、假设检验、贝叶斯、极大似然法、回归(特别是广义线性回归)、主成分分析。这些个用的比较多。也有学时间序列、bootstrap、非参之类的,这个看自己的意愿。

其他数学知识:线性代数常用(是很多后面的基础),微积分不常用,动力系统、傅里叶分析看自己想进的行业了。

4. 机器学习(数据分析师要求会选、用、调)

常用的是几个线性分类器、聚类、回归、随机森林、贝叶斯;不常用的也稍微了解一下;深度学习视情况学习。

5. 大数据(选学,有公司要求的话会用即可,不要求会搭环境)

hadoop基础,包括hdfs、map-reduce、hive之类;后面接触spark和storm再说了。

6. 工具类

语言:非大数据类R、Python最多;大数据可能还会用到scala和java。

其他框架、类库(选学):爬虫(requests、beautifulsoup、scrapy),日志分析(常见elk)。


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