nosql笔记,数据库 nosql

SQL笔记-03

2017-03-09

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1.查询三要素：

1）查那张表的数据？class

2）查那些列？sname，salary，company

3）要查哪一行？where条件

mysqlselect sname,salary,company fromclass where id=1

2.暴力查询，利用*代表所有列：

3.取出class中所有人的姓名和工资；

mysqlselect sname,salary from class;

3.查id大于1的所有列

mysqlselect * from class where id1;

4.取部分行部分列：取id小于等于2的姓名和饭补

mysqlselect sname,fanbu from classwhere id=2;

5.建表的过程就是一个声明字段（声明列）的过程，列类型的存储范围和占据字节的关系

1）数值型

整型：一般而言，占N字节则：0-2^8N-1或2^(8N-1)~+2^(8N-1)-1

tinyint：1个字节 -128~+127 或0~255;

smallint：2个字节 -32768~+32767或0-65535

mediumint：3个字节

int：4个字节

bigint：8个字节

声明tinyint怎么样让他0-255怎么样让他-128~=127：

整型声明的时候的参数问题：

1建表：

mysqlcreate table class1(

-sname varchar(10) notnull default ‘’,

-age tinyint not nulldefault 0

-)engine myisamcharset utf8;

2查看表结构

mysqldesc class1;

3插入数据，age到底是-128~+127还是0-255：

mysqlinsert into class1

-(sname,age)

-values

-(‘刘备’,128);

报错：超出范围所以说明范围不是0-255，再测试127成功

经过测试，默认范围是-128~+127；

故：int系列不加说明默认有符号

4通过声明int类型的符号，来走无符号的0-255范围，给class1加一个列

mysqlalert table class1 add chengji tinyint unsigned not nulldefault 0;

插入数据范围测试，故再列类型后加unsigned可以范围切换成正数范围

5分析列类型的m参数，m参数必须和zerofill配合才有意义，给class1增加一个学号列（学号一般不为负，而且位数相同如000013，012345不够位数也会用0填充；

mysqlalter table class1 add xuehao smallint(5) zerofill not nulldefault 0;

查看表结构

往表中插入学号数字

插入的是345 但是会自动补齐0，这就是先用m规定了学号列的长度，然后不足长度部分用0不足是zerofill的定义实现的。

查看表结构发现，只要声明了是zerofill那么就属于unsigned类型了

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Apache Geronimo 和 Spring 框架

第 1 部分: 开发方法学

第 2 部分: 构建第一个应用程序

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Go Web 编程 (此书已经出版，希望开发者们去购买，支持作者的创作)

Go实战开发 (当我收录此项目时，作者已经写完第三章，如果读完前面章节觉得有帮助，可以给作者捐赠，以鼓励作者的继续创作)

Network programming with Go 中文翻译版本

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编译原理（紫龙书）中文第2版习题答案

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Octave 入门 （PDF版）

SICP 解题集

精彩博客集合

正则表达式简明参考

分布式系统领域有哪些经典论文

分布式领域论文译序

sqlnosql年代记

SMAQ：海量数据的存储计算和查询

一．google论文系列

1. google系列论文译序

2. The anatomy of a large-scale hypertextual Web search engine (译 zz)

3. web search for a planet :the google cluster architecture(译)

4. GFS：google文件系统 (译)

5. MapReduce: Simplied Data Processing on Large Clusters (译)

6. Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data (译)

7. Chubby: The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems (译)

8. Sawzall:Interpreting the Data--Parallel Analysis with Sawzall (译 zz)

9. Pregel: A System for Large-Scale Graph Processing (译)

10. Dremel: Interactive Analysis of WebScale Datasets(译zz)

11. Percolator: Large-scale Incremental Processing Using Distributed Transactions and Notifications(译zz)

12. MegaStore: Providing Scalable, Highly Available Storage for Interactive Services(译zz)

13. Case Study GFS: Evolution on Fast-forward (译)

14. Google File System II: Dawn of the Multiplying Master Nodes

15. Tenzing - A SQL Implementation on the MapReduce Framework (译)

16. F1-The Fault-Tolerant Distributed RDBMS Supporting Google's Ad Business

17. Elmo: Building a Globally Distributed, Highly Available Database

18. PowerDrill：Processing a Trillion Cells per Mouse Click

19. Google-Wide Profiling:A Continuous Profiling Infrastructure for Data Centers

20. Spanner: Google’s Globally-Distributed Database(译zz)

21. Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure(笔记)

22. Omega: flexible, scalable schedulers for large compute clusters

23. CPI2: CPU performance isolation for shared compute clusters

24. Photon: Fault-tolerant and Scalable Joining of Continuous Data Streams(译)

25. F1: A Distributed SQL Database That Scales

26. MillWheel: Fault-Tolerant Stream Processing at Internet Scale(译)

27. B4: Experience with a Globally-Deployed Software Defined WAN

28. The Datacenter as a Computer

29. Google brain-Building High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learning

30. Mesa: Geo-Replicated, Near Real-Time, Scalable Data Warehousing(译zz)

31. Large-scale cluster management at Google with Borg

google系列论文翻译集(合集)

二．分布式理论系列

00. Appraising Two Decades of Distributed Computing Theory Research

0. 分布式理论系列译序

1. A brief history of Consensus_ 2PC and Transaction Commit (译)

2. 拜占庭将军问题 (译) --Leslie Lamport

3. Impossibility of distributed consensus with one faulty process (译)

4. Leases：租约机制 (译)

5. Time Clocks and the Ordering of Events in a Distributed System(译) --Leslie Lamport

6. 关于Paxos的历史

7. The Part Time Parliament (译 zz) --Leslie Lamport

8. How to Build a Highly Available System Using Consensus(译)

9. Paxos Made Simple (译) --Leslie Lamport

10. Paxos Made Live - An Engineering Perspective(译)

11. 2 Phase Commit(译)

12. Consensus on Transaction Commit(译) --Jim Gray Leslie Lamport

13. Why Do Computers Stop and What Can Be Done About It?(译) --Jim Gray

14. On Designing and Deploying Internet-Scale Services(译) --James Hamilton

15. Single-Message Communication(译)

16. Implementing fault-tolerant services using the state machine approach

17. Problems, Unsolved Problems and Problems in Concurrency

18. Hints for Computer System Design

19. Self-stabilizing systems in spite of distributed control

20. Wait-Free Synchronization

21. White Paper Introduction to IEEE 1588 Transparent Clocks

22. Unreliable Failure Detectors for Reliable Distributed Systems

23. Life beyond Distributed Transactions:an Apostate’s Opinion(译zz)

24. Distributed Snapshots: Determining Global States of a Distributed System --Leslie Lamport

25. Virtual Time and Global States of Distributed Systems

26. Timestamps in Message-Passing Systems That Preserve the Partial Ordering

27. Fundamentals of Distributed Computing:A Practical Tour of Vector Clock Systems

28. Knowledge and Common Knowledge in a Distributed Environment

29. Understanding Failures in Petascale Computers

30. Why Do Internet services fail, and What Can Be Done About It?

31. End-To-End Arguments in System Design

32. Rethinking the Design of the Internet: The End-to-End Arguments vs. the Brave New World

33. The Design Philosophy of the DARPA Internet Protocols(译zz)

34. Uniform consensus is harder than consensus

35. Paxos made code - Implementing a high throughput Atomic Broadcast

36. RAFT:In Search of an Understandable Consensus Algorithm

分布式理论系列论文翻译集(合集)

三．数据库理论系列

0. A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks --E.F.Codd 1970

1. SEQUEL：A Structured English Query Language 1974

2. Implentation of a Structured English Query Language 1975

3. A System R: Relational Approach to Database Management 1976

4. Granularity of Locks and Degrees of Consistency in a Shared DataBase --Jim Gray 1976

5. Access Path Selection in a RDBMS 1979

6. The Transaction Concept:Virtues and Limitations --Jim Gray

7. 2pc-2阶段提交：Notes on Data Base Operating Systems --Jim Gray

8. 3pc-3阶段提交：NONBLOCKING COMMIT PROTOCOLS

9. MVCC：Multiversion Concurrency Control-Theory and Algorithms --1983

10. ARIES: A Transaction Recovery Method Supporting Fine-Granularity Locking and Partial Rollbacks Using Write-Ahead Logging-1992

11. A Comparison of the Byzantine Agreement Problem and the Transaction Commit Problem --Jim Gray

12. A Formal Model of Crash Recovery in a Distributed System - Skeen, D. Stonebraker

13. What Goes Around Comes Around - Michael Stonebraker, Joseph M. Hellerstein

14. Anatomy of a Database System -Joseph M. Hellerstein, Michael Stonebraker

15. Architecture of a Database System(译zz) -Joseph M. Hellerstein, Michael Stonebraker, James Hamilton

四．大规模存储与计算(NoSql理论系列)

0. Towards Robust Distributed Systems：Brewer's 2000 PODC key notes

1. CAP理论

2. Harvest, Yield, and Scalable Tolerant Systems

3. 关于CAP

4. BASE模型：BASE an Acid Alternative

5. 最终一致性

6. 可扩展性设计模式

7. 可伸缩性原则

8. NoSql生态系统

9. scalability-availability-stability-patterns

10. The 5 Minute Rule and the 5 Byte Rule (译)

11. The Five-Minute Rule Ten Years Later and Other Computer Storage Rules of Thumb

12. The Five-Minute Rule 20 Years Later(and How Flash Memory Changes the Rules)

13. 关于MapReduce的争论

14. MapReduce：一个巨大的倒退

15. MapReduce：一个巨大的倒退(II)

16. MapReduce和并行数据库，朋友还是敌人？(zz)

17. MapReduce and Parallel DBMSs-Friends or Foes (译)

18. MapReduce:A Flexible Data Processing Tool (译)

19. A Comparision of Approaches to Large-Scale Data Analysis (译)

20. MapReduce Hold不住？(zz)

21. Beyond MapReduce：图计算概览

22. Map-Reduce-Merge: simplified relational data processing on large clusters

23. MapReduce Online

24. Graph Twiddling in a MapReduce World

25. Spark: Cluster Computing with Working Sets

26. Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing

27. Big Data Lambda Architecture

28. The 8 Requirements of Real-Time Stream Processing

29. The Log: What every software engineer should know about real-time data's unifying abstraction

30. Lessons from Giant-Scale Services

五．基本算法和数据结构

1. 大数据量，海量数据处理方法总结

2. 大数据量，海量数据处理方法总结(续)

3. Consistent Hashing And Random Trees

4. Merkle Trees

5. Scalable Bloom Filters

6. Introduction to Distributed Hash Tables

7. B-Trees and Relational Database Systems

8. The log-structured merge-tree (译)

9. lock free data structure

10. Data Structures for Spatial Database

11. Gossip

12. lock free algorithm

13. The Graph Traversal Pattern

六．基本系统和实践经验

1. MySQL索引背后的数据结构及算法原理

2. Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store (译zz)

3. Cassandra - A Decentralized Structured Storage System (译zz)

4. PNUTS: Yahoo!’s Hosted Data Serving Platform (译zz)

5. Yahoo!的分布式数据平台PNUTS简介及感悟(zz)

6. LevelDB：一个快速轻量级的key-value存储库(译)

7. LevelDB理论基础

8. LevelDB：实现(译)

9. LevelDB SSTable格式详解

10. LevelDB Bloom Filter实现

11. Sawzall原理与应用

12. Storm原理与实现

13. Designs, Lessons and Advice from Building Large Distributed Systems --Jeff Dean

14. Challenges in Building Large-Scale Information Retrieval Systems --Jeff Dean

15. Experiences with MapReduce, an Abstraction for Large-Scale Computation --Jeff Dean

16. Taming Service Variability,Building Worldwide Systems,and Scaling Deep Learning --Jeff Dean

17. Large-Scale Data and Computation:Challenges and Opportunitis --Jeff Dean

18. Achieving Rapid Response Times in Large Online Services --Jeff Dean

19. The Tail at Scale(译) --Jeff Dean Luiz André Barroso

20. How To Design A Good API and Why it Matters

21. Event-Based Systems:Architect's Dream or Developer's Nightmare?

22. Autopilot: Automatic Data Center Management

七．其他辅助系统

1. The ganglia distributed monitoring system:design, implementation, and experience

2. Chukwa: A large-scale monitoring system

3. Scribe : a way to aggregate data and why not, to directly fill the HDFS?

4. Benchmarking Cloud Serving Systems with YCSB

5. Dynamo Dremel ZooKeeper Hive 简述

八. Hadoop相关

0. Hadoop Reading List

1. The Hadoop Distributed File System(译)

2. HDFS scalability:the limits to growth(译)

3. Name-node memory size estimates and optimization proposal.

4. HBase Architecture(译)

5. HFile：A Block-Indexed File Format to Store Sorted Key-Value Pairs

6. HFile V2

7. Hive - A Warehousing Solution Over a Map-Reduce Framework

8. Hive – A Petabyte Scale Data Warehouse Using Hadoop

转载请注明作者：phylips@bmy 2011-4-30

为什么不用NoSQL

当为大家描述我们的整体服务架构时，最常见的两个问题是：

为什么采用结构化方式将数据存储在SQL数据库中，而不使用NoSQL平台？

为什么自己维护数据中心，而不将Evernote托管到云服务提供商？

这两个问题都很有趣，我们先来探讨第一个。

对特定的应用而言，相比一个单一的SQL实例，一个现代的键值存储引擎具备显著的性能优势和可扩展性。

CREATE TABLE notebooks ( id int UNSIGNED NOT NULL PRIMARY KEY, guid binary(16) NOT NULL, user_id int UNSIGNED NOT NULL, name varchar(100) COLLATE utf8_bin NOT NULL, ... ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; CREATE TABLE notes ( id int UNSIGNED NOT NULL PRIMARY KEY, guid binary(16) NOT NULL, user_id int UNSIGNED NOT NULL, notebook_id int UNSIGNED NOT NULL, title varchar(255) NOT NULL, ... FOREIGN KEY (notebook_id) REFERENCES notebooks(id) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

如果你在Windows客户端上创建了一个名为“Cooking”的记事本，并立即在其中粘贴了一个名为“Quick Tomato Sauce”的食谱，客户端会立刻进行如下同步：

调用NoteStore.createNotebook() 请求服务器创建记事本，并返回以创建记事本的GUID。

通过指定记事本的GUID，调用NoteStore.createNote()在记事本中创建笔记。

每次API调用都通过SQL事物予以实现，可以让客户端完全信任服务器的任何提示。ACID兼容的数据库可以做到这些：

原子性（Atomicity）：如果API调用成功，那么所有的改动都会保存；如果API调用失败，所有的改动都不会提交。

一致性（Consistency）： 在API调用完成后，所有的账户都可用，并能保证内部状态的一致性。每篇笔记都与记事本相关联，以避免出现孤立项。数据库不允许删除关联有记事的记事本，这得感谢FOREIGN KEY约束。

持久性（Durability）：当服务器发送记事本已创建完毕的回执后，客户端会认为它的存在具有持久性，以便进行后续的操作。变更的持久性，可以让客户端知道在任何时刻对服务状态的影响都能保持一致性。

对我们的同步协议而言，持久性最为重要。如果客户端不能确定服务器端的变更具有持久性，那么协议将会变得复杂而低效。

“大数据”问题

得益于事务处理的数据库的ACID属性，同样使得数据集非常难以扩展，以超出单台服务器的范围。数据库集群和多主复制技术并不理想，键值存储为实现可扩展性提供了一条捷径。

所幸，Evernote暂时不需要考虑这个问题。即便是我们有近10亿的笔记，和近20亿的资源文件，这也并不能称得上是一个大数据集。通过按用户分区，它被划分成了2千万个独立的数据集。

我们尚未遇到所谓“大数据”引发的问题，倒是遇到了许多“中数据”的存储问题，这就是通过规整分区形成的分片存储架构。

也许以后……

我们对新的存储系统非常感兴趣，非常乐意应用在哪些对ACID要求不强，但确实需要横向扩展的新项目中。例如，我们的报告分析系统已经逐渐超出了MySQL平台的承受力，需要被更快、更先进的系统所取代。

我们现在对以Evernote用户元数据为基础的MySQL分片存储颇为满意，尽管这不会引起那些IT弄潮儿的兴趣。