由浅入深 NoSQL的五种主流数据模型
本文内容是对《NoSQL Data Modeling Techniques》一文的简单概述，原文对NoSQL的几种数据模型进行了详细深入的讨论。是了解NoSQL数据模型不过错过的全面资料。
NoSQL的一些非功能性的特性，比如扩展性、性能以及一致性的讨论，目前已经有很多。而对于NoSQL产品内部数据模型相关的知识一直比较欠缺，本文就希望能够系统地对NoSQL数据模型进行一些探讨。
我们大...
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Redis和Memcached如何选
在众多NoSQL产品中，Redis与Memcached是最耀眼的两个明星，哪个更优秀呢？在实际应用时，应该如何选择？本着追本溯源的原则，我们先来看看，NoSQl究竟是要解决什么问题。
它的由来
随着互联网的发展、网民数量和在线时长的增加，一些主流网站经常会遇到超高访问量的情况。这时，使用单个传统数据库，比如MySQL，在遇到性能问题时，就无法有效应对了。优化数据库结构和索引，成为当务之急，为缓解...
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带你读《Greenplum：从大数据战略到实现》之三：数据处理平台的演进
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第3章 数据处理平台的演进
在上一章中，我们回顾了云原生应用的数字化战略，进而提出大数据和机器学习是未来企业构筑竞争优势和壁垒的高地，最后从人才和技术角度介绍如何建立合适的数据平台。本章将着重介绍数据处理平台的发展历程，根据其演进的内在动力、外在环境和当前趋势，提出集成数据处理和分析平台是未来发展的方向。最后从技术层面介绍大数据平台选型时需要考虑的因素。
3.1 前...
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【独家】一文读懂非关系型数据库（NoSQL）
前言
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即"不仅仅是SQL"。
现代计算系统每天在网络上都会产生庞大的数据量。这些数据有很大一部分是由关系型数据库管理系统（RDBMSs）来处理，其严谨成熟的数学理论基础使得数据建模和应用程序编程更加简单。
但随着信息化的浪潮和互联网的兴起，传统的RDBMS在一些业务上开始出现问题。首先，对数据库存储的容量要求越来越高，单机无...
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认识ssm框架和Redis
一、spring框架
spring框架是Java应用最广的框架，也是最具有生命力的框架，几乎是所有Java开发程序员都必须要会的一个技能。它的成功在于它的理念，比如Ioc（控制反转）和AOP（面向切面编程）。
Ioc是一个spring容器，在spring中，框架会认为一切Java资源都是Javabean，容器的目标就是管理这些bean和它们之间的关系的。spring Ioc容器是依靠描述来完成对...
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MongoDB、Hbase、Redis等NoSQL优劣势、应用场景
NoSQL的四大种类
NoSQL数据库在整个数据库领域的江湖地位已经不言而喻。在大数据时代，虽然RDBMS很优秀，但是面对快速增长的数据规模和日渐复杂的数据模型，RDBMS渐渐力不从心，无法应对很多数据库处理任务，这时NoSQL凭借易扩展、大数据量和高性能以及灵活的数据模型成功的在数据库领域站稳了脚跟。
目前大家基本认同将NoSQL数据库分为四大类：键值存储数据库，文档型数据库，列存储数据库和图...
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表格存储TableStore全新升级，打造统一的在线数据存储平台！
表格存储TableStore是阿里云自研的面向海量结构化和半结构化数据存储的Serverless NoSQL多模型数据库，被广泛用于社交、物联网、人工智能、元数据和大数据等业务场景。表格存储TableStore采用与Google Bigtable类似的宽表模型，天然的分布式架构，能支撑高吞吐的数据写入以及PB级数据存储。
原生的宽表数据模型，存在一些天然的缺陷，例如无法很好的支持属性列的多条件组...
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表格存储TableStore2.0重磅发布，提供更强大数据管理能力
表格存储TableStore是阿里云自研的面向海量结构化和半结构化数据存储的Serverless NoSQL多模型数据库，被广泛用于社交、物联网、人工智能、元数据和大数据等业务场景。表格存储TableStore采用与Google Bigtable类似的宽表模型，天然的分布式架构，能支撑高吞吐的数据写入以及PB级数据存储。
原生的宽表数据模型，存在一些天然的缺陷...
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Lindorm使用指南｜从入门到精通(持续更新 v2020.9)
用户福利
阿里云最新发布业界首款云原生多模数据库Lindorm，新用户可享9.9元/3个月优惠，技术交流钉钉群：35977898，更多内容请参考链接
一、Lindorm是什么
1.1 简介
Lindorm是一款适用于任何规模、多种类型的云原生数据库服务，支持海量数据的低成本存储处理和弹性按需付费，提供宽表、时序、搜索、文件等多种数据模型，兼容HBase、Cassandra、Phoenix、Ope...
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怎样才算大数据（之三）
在本篇开始之前，首先就前文作一些补充说明：1. 大数据是一种新的数据形态和实践，它与当前主流的数据应用实践并存，而非取代。而且，它在相当长的时间内仍然是个新鲜事物，即使年复合增长率高达32%，到2016年全球大数据技术和服务市场总额也就是240亿美金左右（IDC在2012年底的预测）。不切实际、一窝蜂地上大数据项目不应鼓励。明明不算大数据，要装成有，偏要削足适履上马Hadoop和NoSQL，更不...
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