简述redis和mysql的区别 Hbase和传统数据库的区别

简述redis和mysql的区别

redis和mysql的区别非常大。
具体如下：
mysql中一个中小型的网络数据库，比oracle和sqlserver小， 但是并发能力远超过acess这样的桌面数据库。
redis是一个支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库。
可以认为redis比mysql简化很多。
mysql支持集群。
现在大量的软件使用redis作为mysql在本地的数据库缓存，然后再适当的时候和mysql同步.

Hbase和传统数据库的区别

HBase与传统关系数据库的区别？
答：主要体现在以下几个方面：1.数据类型。关系数据库采用关系模型，具有丰富的数据类型和储存方式。HBase则采用了更加简单的数据模型，它把数据储存为未经解释的字符串，用户可以把不同格式的结构化数据和非结构化数据都序列化成字符串保存到HBase中，用户需要自己编写程序把字符串解析成不同的数据类型。
2.数据操作。关系数据库中包含了丰富的操作，如插入、删除、更新、查询等，其中会涉及复杂的多表连接，通常是借助多个表之间的主外键关联来实现的。HBase操作则不存在复杂的表与表之间的关系，只有简单的插入、查询、删除、清空等，因为HBase在设计上就避免了复杂的表与表之间的关系，通常只采用单表的主键查询，所以它无法实现像关系数据库中那样的表与表之间的连接操作。
3.存储模式。关系数据库是基于行模式存储的，元祖或行会被连续地存储在磁盘页中。在读取数据时，需要顺序扫描每个元组，然后从中筛选出查询所需要的属性。如果每个元组只有少量属性的值对于查询是有用的，那么基于行模式存储就会浪费许多磁盘空间和内存带宽。HBase是基于列存储的，每个列族都由几个文件保存，不同列族的文件是分离的，它的优点是：可以降低I/O开销，支持大量并发用户查询，因为仅需要处理可以回答这些查询的列，而不是处理与查询无关的大量数据行；同一个列族中的数据会被一起进行压缩，由于同一列族内的数据相似度较高，因此可以获得较高的数据压缩比。
4.数据索引。关系数据库通常可以针对不同列构建复杂的多个索引，以提高数据访问性能。与关系数据库不同的是，HBase只有一个索引——行键，通过巧妙的设计，HBase中所有访问方法，或者通过行键访问，或者通过行键扫描，从而使整个系统不会慢下来。由于HBase位于Hadoop框架之上，因此可以使用Hadoop MapReduce来快速、高效地生成索引表。
6.数据维护。在关系数据库中，更新操作会用最新的当前值去替换记录中原来的旧值，旧值被覆盖后就不会存在。而在HBase中执行更新操作时，并不会删除数据旧的版本，而是生成一个新的版本，旧有的版本仍旧保留。
7.可伸缩性。关系数据库很难实现横向扩展，纵向扩展的空间也比较有限。相反，HBase和BigTable这些分布式数据库就是为了实现灵活的水平扩展而开发的，因此能够轻易地通过在集群中增加或者减少硬件数量来实现性能的伸缩。
但是，相对于关系数据库来说，HBase也有自身的局限性，如HBase不支持事务，因此无法实现跨行的原子性。
注：本来也想来问这个问题，然后复制一下的。结果找不到，只好自己手打了，麻烦复制拿去用的同学点下赞呗。

mysql和hadoop用哪个

MySQL 乱码的根源是的 MySQL 字符集设置不当的问题，本文汇总了有关查看 MySQL 字符集的命令。包括查看 MySQL 数据库服务器字符集、查看 MySQL 数据库字符集，以及数据表和字段的字符集、当前安装的 MySQL 所支持的字符集等。

mysql如何区别是什么

Mysql与Oracle区别总结如下：
1. Oracle是大型数据库而Mysql是中小型数据库，Oracle市场占有率达40%，Mysql只有20%左右，同时Mysql是开源的而Oracle价格非常高。
2. Oracle支持大并发，大访问量，是OLTP最好的工具。
3. 安装所用的空间差别也是很大的，Mysql安装完后才152M而Oracle有3G左右，且使用的时候Oracle占用特别大的内存空间和其他机器性能。
4.Oracle也Mysql操作上的一些区别
①主键
Mysql一般使用自动增长类型，在创建表时只要指定表的主键为auto increment,插入记录时，不需要再指定该记录的主键值，Mysql将自动增长；Oracle没有自动增长类型，主键一般使用的序列，插入记录时将序列号的下一个值付给该字段即可；只是ORM框架是只要是native主键生成策略即可。
②单引号的处理
MYSQL里可以用双引号包起字符串，ORACLE里只可以用单引号包起字符串。在插入和修改字符串前必须做单引号的替换：把所有出现的一个单引号替换成两个单引号。
③翻页的SQL语句的处理
MYSQL处理翻页的SQL语句比较简单，用LIMIT 开始位置, 记录个数；ORACLE处理翻页的SQL语句就比较繁琐了。每个结果集只有一个ROWNUM字段标明它的位置, 并且只能用ROWNUM<100, 不能用ROWNUM>80
④ 长字符串的处理
长字符串的处理ORACLE也有它特殊的地方。INSERT和UPDATE时最大可操作的字符串长度小于等于4000个单字节, 如果要插入更长的字符串, 请考虑字段用CLOB类型，方法借用ORACLE里自带的DBMS_LOB程序包。插入修改记录前一定要做进行非空和长度判断，不能为空的字段值和超出长度字段值都应该提出警告,返回上次操作。
⑤空字符的处理
MYSQL的非空字段也有空的内容，ORACLE里定义了非空字段就不容许有空的内容。按MYSQL的NOT NULL来定义ORACLE表结构, 导数据的时候会产生错误。因此导数据时要对空字符进行判断，如果为NULL或空字符，需要把它改成一个空格的字符串。
⑥字符串的模糊比较
MYSQL里用 字段名 like %字符串%,ORACLE里也可以用 字段名 like %字符串% 但这种方法不能使用索引, 速度不快。
⑦Oracle实现了ANSII SQL中大部分功能，如，事务的隔离级别、传播特性等而Mysql在这方面还是比较的弱。

spark和hadoop的区别

hadoop:是分布式存储系统，同时提供分布式计算环境，存储称为hdfs，计算称为mapreduce 简称MR。
spark：是一个分布式计算框架，类似于hadoop的运算环境，但是比mapreduce提供了更多支持，与其他系统的对接，一些高级算法等，可以独立运行，也可以使用hdfs上的数据，调度任务也可以基于hadoop的yarn来管理。由于整个计算都可以在内存中完成，所以速度自然比传统的MR计算的快。除此之外spark运行时占用的系统资源也比MR小得多，相比较属于轻量级运行。最核心的也是它提供的分析学习算法，这个大部分分布式架构不具有的。
一般spark下的编程多数基于scala来完成，而非java，所以想学习spark一定要学习scala语言

mysql和mongodb什么区别

1、稳定性

2、索引，索引放在内存中，能够提升随机读写的性能。如果索引不能完全放在内存，一旦出现随机读写比较高的时候，就会频繁地进行磁盘交换，MongoDB的性能就会急剧下降

3、占用的空间很大，因为它属于典型空间换时间原则的类型。那么它的磁盘空间比普通数据库会浪费一些，而且到目前为止它还没有实现在线压缩功能，

在MongoDB中频繁的进行数据增删改时，如果记录变了，例如数据大小发生了变化，这时候容易产生一些数据碎片，出现碎片引发的结果，

一个是索引会出现性能问题，

另外一个就是在一定的时间后，所占空间会莫明其妙地增大，所以要定期把数据库做修复，定期重新做索引，这样会提升MongoDB的稳定性和效率。

在最新的版本里，它已经在实现在线压缩，估计应该在2.0版左右，应该能够实现在线压缩，可以在后台执行现在repair DataBase的一些操作。如果那样，就解决了目前困扰

我们的大问题。

4、MongoDB对数据间的事务关系支持比较弱

5、运维不方便