大数据技术原理及应用课实验4NoSQL与关系数据库操作对比分析

关系数据库基础 本章介绍关系数据库的基本概念，包括数据模型、关系代数、数据完整性等内容，为学习和应用关系数据库奠定理论基础。 关系数据库管理系统 本章讲解关系数据库管理系统（RDBMS）的体系结构、功能模块、工作原理，并介绍常见的RDBMS产品及其特点。 SQL 语言 本章详细介绍关系数据库标准语言 SQL，涵盖数据定义语言（DDL）、数据操作语言（DML）、数据控制语言（DCL）等方面，并结合实例讲解 SQL 语句的编写和应用。 数据库设计理论 本章阐述关系数据库设计的基本理论和方法，包括数据库规范化理论、ER 模型、数据库设计步骤等内容，指导读者进行科学合理的数据库设计。

传统的集合操作包括并运算、差运算等，在关系数据库中扮演重要角色。这些操作要求参与运算的两个关系具有相同的属性，通过集合论的方法来处理数据。关系数据库以表格形式存储数据，每个表格代表一个关系，每一行是一个元组，每一列是一个属性或域。关系操作如并运算（RS）和差运算（RS）是数据库管理系统中的核心操作，分别用于合并和过滤数据。这些操作不仅支持SQL语言，还符合实际应用的语义需求。

关系数据库使用表状结构存储数据，以行和列形式组织数据。非关系数据库采用更灵活的数据模型，如文档、键值对或图形，以适应非结构化或半结构化数据。

在探讨HDFS之前，我们首先了解分布式文件系统设计的基本需求：1. 透明性包括访问透明性和位置透明性。2. 并发性要求系统支持多个客户端同时读写文件。3. 文件复制通过多副本机制提高数据可靠性。4. 硬件和操作系统异构性使得HDFS具备跨平台能力。5. 可伸缩性使系统能动态增减节点以应对不同规模的数据处理需求。6. 容错性通过多副本机制和自动检测恢复机制保证高可用性。7. 安全性可以通过Kerberos认证等方式增强。分布式文件系统的扩展通过成千上万个计算节点形成大型集群以实现高水平的扩展性。HDFS中的块大小通常远大于普通文件系统，优化存储效率。名称节点负责维护文件系统的命名空间和数据节点的

关系数据库：数据组织的基石 关系数据库模型以其严谨的数学基础和灵活的数据组织能力，成为现代数据库系统的核心。本章深入探讨关系数据库的核心概念，涵盖以下关键方面： 关系模型: 理解关系、属性、域等基本概念，掌握关系模式的设计原则。 关系代数: 学习使用选择、投影、连接等操作符进行数据查询和操作。 数据完整性约束: 探索实体完整性、参照完整性等约束，确保数据的一致性和准确性。 关系数据库语言: 介绍SQL（结构化查询语言）的基本语法和常用命令，为实际应用奠定基础。 通过本章学习，您将建立对关系数据库的全面认识，为后续数据库设计、开发和应用打下坚实基础。

数据库原理与应用的第三讲详细探讨了关系数据库的核心原理和应用，包括数据模型设计与优化。

在关系数据库管理系统中，对数据表进行排序和筛选是常见的操作。 排序 用户可以根据指定列的值对表中记录进行升序或降序排序。 选择排序关键字: 在数据表视图中，选择需要作为排序依据的列。 指定排序方式: 点击工具栏上的“升序”或“降序”按钮，对选定列进行排序。 恢复原始顺序: 选择“记录”>“取消筛选/排序”可以将表恢复到排序前的状态。 筛选 筛选操作可以帮助用户快速找到符合特定条件的记录。 设置筛选条件: 在需要进行筛选的列上，输入筛选条件，例如特定数值、文本或日期范围。 应用筛选: 数据库系统会根据设置的条件筛选记录，并只显示符合条件的记录。 清除筛选: 选择“记

此教材全面阐述大数据技术，涵盖基本原理、存储技术、处理方法和分析方法，并详细介绍其在不同领域的应用，为读者搭建通往大数据知识领域的桥梁，指引读者深入探索大数据技术。

面向对象数据库是面向对象技术与数据库技术的融合，它以对象的形式存储数据，并在此基础上实现了传统数据库的持久性、并发控制、可恢复性、一致性以及查询能力等功能。 对象-关系数据库则建立在对象-关系模型之上，该模型通过处理复杂对象的丰富数据类型和对象定位等功能，扩展了传统的关系模型。 面向对象数据库和对象-关系数据库的数据挖掘涉及一些新技术，例如处理复杂对象结构、复杂数据类型、类和子类层次结构、构造继承以及方法和过程等。