1. 数据量太大,比如数亿。使用Oracle。数亿数据的优势对于甲骨文来说是轻量级的,不需要过多的优化配置。缺点是安装麻烦,启动慢。
2. 数据量很大,比如上千万的数据。使用PostgreSQL,也就是众所周知的标杆Oracle,可以处理数千万的数据,而且也很容易学习和使用。
3. 数据量一般,如百万级。使用MySQL,MySQL可以快速处理这个级别的数据量。
4. 数据量小,比如不到10万,SQLite和access都可以。
以上是基于单表操作的数据量。你可以从中选择。
对于初学者学习数据库,建议从关系数据库开始,考虑MySQL;但是如果你是一个准程序员或准DBA,想要进入it行业,你应该关注更多。
让我们看看最近的数据库排名:
如果一个新的IT人员看到这个列表,Oracle、MySQL和SQL server应该听说过,是吗?第四个是什么?第五个mongodb是什么,mango?你能吃吗?
现在,虽然关系型数据库仍然占据主要地位,但不可否认的是,非关系型数据库的使用场景越来越多。
现在最好使用的是缓存数据库,它有以下特点:
1、速度快。cacheé数据库在相同条件下查询相同数据的速度比Oracle等普通数据库要快。原因是cacheé数据库又称为后关系数据库。顾名思义,cacheé基于常见的关系数据库,如Oracle、sqlserver、Sybase等。
2. 易于使用。Cacheé数据库支持标准的SQL语句,因此不熟悉M语言的用户仍然可以方便地操作数据库中的数据。
3. 界面很简单。Cacheé数据库支持ODBC标准接口,因此很容易与其他系统交换数据。同时,cacheé还可以将数据输出为文本文件格式,供其他系统访问和调用。
4. 真正的三层结构。
5. 对象编辑。cache数据库是一个真实的对象数据库。在开发时,用户可以直接用数据库定义所需的对象,然后在其他开发工具中调用对象的方法和属性来完成开发工作,非常方便;支持远程映射和镜像。
6. 支持web开发。Cacheédatabase提供了自己的web开发工具,使用和维护非常方便,符合当今软件行业的发展趋势。
7. 它很便宜。Cacheé数据库比oracle便宜得多。
现在学习大数据的人越来越多,很多学生在报名上思之前都提出了关于大数据实践的问题,上思的咨询老师也回答了很多问题,比如大数据培训和学习是否可靠,如何选择大数据培训机构等等打开。今天,尚思将写一篇文章来解释大数据培训和学习。
很多想参与大数据技术工作的人都参加过大数据培训,但大数据培训真的可靠吗?现在无论是大数据培训还是其他学习,我们都称之为职业技能学习,这是以工作为导向的。但是,工作的标尺是看不见的,它无法量化标准,所以有大数据培训这种专业力量培养的好与坏的情况,这个时候我们需要擦亮眼睛。在练习之前,我们应该考虑以下问题:
1。你需要大数据培训吗
首先,如果你想自学大数据技术,你必须具备自学能力。自学能力是学习it技能的必要条件。如果自学能力不够,建议不要这样做。自律必须很强。我们必须严格要求自己。我们不应该让懒惰占便宜。我们应该有计划地学习。
2. 大数据培训能得到什么帮助
既然我们已经把钱花在了大数据培训和学习上,就一定要注意投入和产出。首先要看这些钱是否比较值钱。大数据培训机构能为我们提供什么帮助,我们能得到什么?例如,它可以为我们提供一个良好的学习环境,在学习过程中督促学习,提高学习效率,为我们提供答疑和教学,制定一套合适的学习计划。
3. 培训后是否能找到合适的工作
最重要的是参加大数据培训后是否能找到合适的工作,即培训后是否能学到满足企业需要的大数据技术知识。
在我们考虑了以上几点之后,我相信您已经对大数据是自学还是培训有了一定的了解。如果你还不明白,可以请教尚硅谷老师。
2020大数据学习路线图:
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