如何選擇NoSQL數(shù)據(jù)庫

NoSQL，指的是非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫在應(yīng)付web2.0網(wǎng)站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的

創(chuàng)新互聯(lián)是一家集網(wǎng)站建設(shè),懷遠(yuǎn)企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),懷遠(yuǎn)品牌網(wǎng)站建設(shè),網(wǎng)站定制,懷遠(yuǎn)網(wǎng)站建設(shè)報價,網(wǎng)絡(luò)營銷,網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,懷遠(yuǎn)網(wǎng)站推廣為一體的創(chuàng)新建站企業(yè)，幫助傳統(tǒng)企業(yè)提升企業(yè)形象加強企業(yè)競爭力。可充分滿足這一群體相比中小企業(yè)更為豐富、高端、多元的互聯(lián)網(wǎng)需求。同時我們時刻保持專業(yè)、時尚、前沿，時刻以成就客戶成長自我，堅持不斷學(xué)習(xí)、思考、沉淀、凈化自己，讓我們?yōu)楦嗟钠髽I(yè)打造出實用型網(wǎng)站。

SNS類型的web2.0純動態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發(fā)展。

NoSQL(NoSQL

= Not Only SQL

)，意即“不僅僅是SQL”，是一項全新的數(shù)據(jù)庫革命性運動，早期就有人提出，發(fā)展至2009年趨勢越發(fā)高漲。NoSQL的擁護(hù)者們提倡運用非關(guān)系型的數(shù)

據(jù)存儲，相對于鋪天蓋地的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫運用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。

從這一新興技術(shù)中選擇一款正確的NoSQL數(shù)據(jù)庫是非常具有挑戰(zhàn)性的。比一下網(wǎng)建議在選擇時考慮以下因素：

并發(fā)控制

并

發(fā)控制指的是當(dāng)多個用戶同時更新運行時，用于保護(hù)數(shù)據(jù)庫完整性的各種技術(shù)。并發(fā)機(jī)制不正確可能導(dǎo)致臟讀、幻讀和不可重復(fù)讀等此類問題。并發(fā)控制的目的是保

證一個用戶的工作不會對另一個用戶的工作產(chǎn)生不合理的影響。在某些情況下，這些措施保證了當(dāng)用戶和其他用戶一起操作時，所得的結(jié)果和她單獨操作時的結(jié)果是

一樣的。在另一些情況下，這表示用戶的工作按預(yù)定的方式受其他用戶的影響。

封鎖

就是事務(wù)T在對某個數(shù)據(jù)對象（例如表、記錄等）操作之前，先向系統(tǒng)發(fā)出請求，對其加鎖。加鎖后事務(wù)T就對該數(shù)據(jù)對象有了一定的控制，在事務(wù)T釋放它的鎖之前，其它的事務(wù)不能更新此數(shù)據(jù)對象。

封鎖是一次只允許一個用戶讀取或修改的一種機(jī)制，是實現(xiàn)并發(fā)控制的一個非常重要的技術(shù)。

MVCC

Multi-Version Concurrency Control多版本并發(fā)控制，維持一個數(shù)據(jù)的多個版本使讀寫操作沒有沖突。MVCC優(yōu)化了數(shù)據(jù)庫并發(fā)系統(tǒng)，使系統(tǒng)在有大量并發(fā)用戶時得到最高的性能，并且可以不用關(guān)閉服務(wù)器就直接進(jìn)行熱備份。

ACID

指

數(shù)據(jù)庫事務(wù)正確執(zhí)行的四個基本要素的縮寫。包含：原子性(Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久

性（Durability）。一個支持事務(wù)（Transaction）的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，必需要具有這四種特性，否則在事務(wù)過程（Transaction

processing）當(dāng)中無法保證數(shù)據(jù)的正確性，交易過程極可能達(dá)不到交易方的要求。

None

一些系統(tǒng)不提供原子性。

鏡像

數(shù)據(jù)庫鏡像是DBMS根據(jù)DBA的要求，自動把整個數(shù)據(jù)庫或其中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)復(fù)制到另一個磁盤上，每當(dāng)主數(shù)據(jù)庫更新時，DBMS會自動把更新后的數(shù)據(jù)復(fù)制過去，即DBMS自動保證鏡像數(shù)據(jù)與主數(shù)據(jù)的一致性。

鏡像分為同步和異步。

數(shù)據(jù)存儲

指的是數(shù)據(jù)的物理特性怎樣被存儲在數(shù)據(jù)庫中。

磁盤 數(shù)據(jù)被存儲在硬盤驅(qū)動器里；

GFS或谷歌文件系統(tǒng)是一個由谷歌開發(fā)的專有的分布式文件系統(tǒng)；

Hadoop是Apache軟件框架，免費許可下支持?jǐn)?shù)據(jù)密集型分布式應(yīng)用程序；

RAM隨機(jī)存儲器；

插件 可以添加外部插件；

Amazon S3通過Web服務(wù)接口提供存儲；

BDB：BDB

全稱是 “Berkeley DB”，它是MySQL具有事務(wù)能力的表類型，由Sleepycat

Software開發(fā)。BDB表類型提供了MySQL用戶長久期盼的功能，即事務(wù)控制能力。在任何RDBMS中，事務(wù)控制能力都是一種極其重要和寶貴的功

能。事務(wù)控制能力使得我們能夠確保一組命令確實已經(jīng)全部執(zhí)行成功，或者確保當(dāng)任何一個命令出現(xiàn)錯誤時所有命令的執(zhí)行結(jié)果均被退回。

實現(xiàn)語言

實現(xiàn)語言會影響數(shù)據(jù)庫的發(fā)展速度。典型的NoSQL數(shù)據(jù)庫是用低級語言如C / C + +編寫的。另一方面，那些更高層次的語言如Java，使自定義更容易。

實現(xiàn)語言有：C, C++, Erlang, Java, Python

特性

考慮下列哪一個特點對你的數(shù)據(jù)庫是最重要的：

持久性

可用性

一致性

分區(qū)容忍性

證書類型

下面這些許可證是一個不同的開放源碼許可的形式：

GPL：通用公共許可證

BSD：伯克利軟件分發(fā)

MPL：Mozilla公共許可證

EPL：Eclipse公共許可證

IDPL：最初的開發(fā)者的公共許可證

LGPL：較寬松通用公共許可證

存儲類型

存儲類型是NoSQL數(shù)據(jù)庫最大的不同，是決定使用哪款數(shù)據(jù)庫的一個首要指標(biāo)。

關(guān)鍵字：支持get、put和刪除操作

按列存儲：相對于傳統(tǒng)的按行存儲，數(shù)據(jù)集成容易多了

面向文件系統(tǒng)：存儲像是JSON或XML這樣的結(jié)構(gòu)化文件，很容易就能從面向?qū)ο筌浖蝎@取數(shù)據(jù)。

python常用的數(shù)據(jù)庫有哪些？

1、數(shù)據(jù)收集：（1）Scrapy:協(xié)助使用者自動提取網(wǎng)頁所需信息，并將其整理為表格或JSON格式的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；（2）Selenium:使用者在感興趣的網(wǎng)站上已經(jīng)進(jìn)行了交互行為之后，Seleniumn一般能派上用場；（3）BeautifulSoup：用來收集網(wǎng)站內(nèi)容的Python庫，更適合應(yīng)用于規(guī)模相對較小的問題或一次性任務(wù)。

2、數(shù)據(jù)清理和轉(zhuǎn)化：（4）Pandas:必須學(xué)習(xí)的，使用者可以運用Pandas操控處于Pandas數(shù)據(jù)框架內(nèi)的數(shù)據(jù)，而且其內(nèi)置巨量的函數(shù)，幫助使用者進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換；（5）Numpy:必須學(xué)習(xí)的，Numpy將Python的對象列表拓展成了全面的多維度序列，而且其內(nèi)置海量的數(shù)學(xué)函數(shù)；（6）Spacy:幫助使用者將自由文本轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù)，支持多種語言版本。

3、數(shù)據(jù)可視化：（7）Matplotlib:最全面的Python數(shù)據(jù)可視化庫；（8）Plotly:只需要寫最少的代碼就能得出最多彩繽紛的圖像。

4、數(shù)據(jù)模塊化：（9）Scikit Learn:高級分析師，開啟機(jī)器學(xué)習(xí)之旅，有六大主要模塊:數(shù)據(jù)預(yù)處理，維度縮減，數(shù)據(jù)回歸，數(shù)據(jù)分類，數(shù)據(jù)聚類分析，模型選擇；（10）Tensorflow：由谷歌推出的來源機(jī)器學(xué)習(xí)庫，是一個基于網(wǎng)頁自動生成的儀表盤，它將數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)流和結(jié)果進(jìn)行了可視化處理，這一功能對于排錯和展示都十分有用；（11）PyTorch:由Facebook發(fā)布的一個開源庫，用作Python的公共機(jī)器學(xué)習(xí)框架。

5、音頻和圖像識別：（12）OpenCV：是最常用的圖像和視頻識別庫，能讓Python在圖像和視頻識別領(lǐng)域完全替代Matlab，不僅支持Python，還支持JAVA和Matlab；（13）Librosa：是一個非常強大的音頻和聲音處理Python庫，可以從音頻段中提取各個部分，例如節(jié)奏以及節(jié)拍。

6、網(wǎng)頁：（14）Django：開發(fā)網(wǎng)頁服務(wù)后端，設(shè)計理念是能用幾行代碼就建立一個網(wǎng)站的高級框架；（15）Flask：是一個用于Python的輕量級網(wǎng)頁開發(fā)框架。

python工程師需要掌握什么知識

1、Python基礎(chǔ)與Linux數(shù)據(jù)庫

技能達(dá)標(biāo)要求：掌握Python基礎(chǔ)語法，具備基礎(chǔ)的編程能力;掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進(jìn)階內(nèi)容。知識點包括Python基本語法規(guī)則及變量、邏輯控制、內(nèi)置數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、文件操作、高級函數(shù)、模塊、Python常用標(biāo)準(zhǔn)庫模塊、函數(shù)、異常處理、MySQL使用、協(xié)程等。

2、WEB全棧

技能達(dá)標(biāo)要求：掌握WEB前端技術(shù)內(nèi)容，掌握WEB后端框架，熟練使用Flask、Tornado、Django。涉及的知識點有HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web開發(fā)基礎(chǔ)、VUE、Flask Views、Flask模板、數(shù)據(jù)庫操作、Flask配置等。

3、數(shù)據(jù)分析+人工智能

技能達(dá)標(biāo)要求：掌握爬蟲、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)與算法，掌握人工智能技術(shù)。涉及的知識點有數(shù)據(jù)抓取、數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)存儲、爬蟲并發(fā)、動態(tài)網(wǎng)頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法等。

4、高級進(jìn)階

技能達(dá)標(biāo)要求：掌握自動化運維與區(qū)塊鏈開發(fā)技術(shù)，具備自動化運維項目以及區(qū)塊鏈項目經(jīng)驗。涉及的知識點有項目開發(fā)流程、部署、高并發(fā)、性能調(diào)優(yōu)、Go語言基礎(chǔ)、區(qū)塊鏈入門等。

Python后端開發(fā)工程師面試

第一步：自我介紹

第二步：公司介紹

第三步：技術(shù)基礎(chǔ)

第四步：項目介紹

第五步：待遇

自我介紹，簡單直接，姓名，籍貫，大學(xué)，工作經(jīng)歷

示例如下：

你好，面試官，我叫XX，來自XX，本科畢業(yè)于XX，主修XX專業(yè)，有X年工作經(jīng)驗，在上一家公司擔(dān)任python后端開發(fā)工程師的職位。

公司名稱是XX、公司主要做外包軟件、都有軟件定制/商城定制、前端2個后端2個運維1個

主要是根據(jù)你簡歷中填寫的技術(shù)，根據(jù)我的簡歷中所寫的，總結(jié)幾點如下：

字典的查詢流程：

不可變對象可哈希， str ， fronzenset ， tuple ，自己實現(xiàn)的類，要重載 __hash__ 方法。

dict內(nèi)存花銷大，但是查詢速度快，自定義的對象或者python內(nèi)部的對象都是dict包裝的。

dict的存儲順序和元素添加順序有關(guān)，添加順序可能改變已有數(shù)據(jù)的順序。

集合：是一個可以存放任意數(shù)據(jù)類型的可變無序的映射集合。

set和dict類似，set的核心也是散列表，但是表元只包含值的引用。 由于散列表的特性，set的元素不能重復(fù)，且無序。 內(nèi)部由哈希實現(xiàn)，查找的時間復(fù)雜度為O(1)，所以性能很高，實現(xiàn)了魔法函數(shù) __contains__ 可以使用in來查找。 set的去重是通過兩個函數(shù) __hash__ 和 __eq__ 實現(xiàn)的。

（1）淺拷貝

定義：淺拷貝只是對另外一個變量的內(nèi)存地址的拷貝，這兩個變量指向同一個內(nèi)存地址的變量值。

淺拷貝的特點：

（2）深拷貝：

定義：一個變量對另外一個變量的值拷貝。

深拷貝的特點：

Python GC主要使用引用計數(shù)（reference counting）來跟蹤和回收垃圾。在引用計數(shù)的基礎(chǔ)上，通過“標(biāo)記-清除”（mark and sweep）解決容器對象可能產(chǎn)生的循環(huán)引用問題，通過“分代回收”（generation collectio n）以空間換時間的方法提高垃圾回收效率。

GIL全稱 Global Interpreter Lock ，中文解釋為全局解釋器鎖。它并不是Python的特性，而是在實現(xiàn)python的主流Cpython解釋器時所引入的一個概念，GIL本質(zhì)上就是一把互斥鎖，將并發(fā)運行變成串行，以此來控制同一時間內(nèi)共享數(shù)據(jù)只能被一個任務(wù)所修改，從而保證數(shù)據(jù)的安全性。

GIL保護(hù)的是解釋器級別的數(shù)據(jù)，但是用戶自己的數(shù)據(jù)需要自己加鎖處理。

既然有了GIL的存在，一個進(jìn)程中同一時刻只有一個線程能夠被執(zhí)行，無法利用cpu的多核機(jī)制，導(dǎo)致多線程用于I/O密集型，多進(jìn)程用于計算密集型，如金融分析等。

死鎖：兩個或兩個以上的進(jìn)程或者線程在執(zhí)行過程中，因為爭奪資源而造成的互相等待現(xiàn)象，若無外力的作用，都將一直處于阻塞狀態(tài)，這些互相等待的進(jìn)程或者線程就被稱為死鎖。

解決方法，使用遞歸鎖（RLock）

這個RLock內(nèi)部有一個Lock和一個counter變量，counter記錄著acquire的次數(shù)，從而使得資源可以被多次require。直到一個線程所有的acquire都被release，其他的線程才能獲得資源。上面的例子如果使用RLock代替Lock，則不會發(fā)生死鎖

可以直接認(rèn)為是linux，畢竟搞后端的多數(shù)是和linux打交道。

那么如何避免粘包問題呢? 歸根結(jié)底就是一句話, 明確兩個包之間的邊界.

UDP不存在粘包問題，是由于UDP發(fā)送的時候，沒有經(jīng)過Negal算法優(yōu)化，不會將多個小包合并一次發(fā)送出去。另外，在UDP協(xié)議的接收端，采用了鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)來記錄每一個到達(dá)的UDP包，這樣接收端應(yīng)用程序一次recv只能從socket接收緩沖區(qū)中讀出一個數(shù)據(jù)包。也就是說，發(fā)送端send了幾次，接收端必須recv幾次（無論recv時指定了多大的緩沖區(qū)）。

存儲可能包含rdbms，nosql以及緩存等，我以mysql,redis舉例**

怎么用python編寫以下要求的程序？

感覺你這個沒有現(xiàn)成的，到時有個模版推薦，

第5章　Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲

5.1　爬蟲基礎(chǔ)

5.1.1　初識爬蟲

5.1.2　網(wǎng)絡(luò)爬蟲的算法

5.2　爬蟲入門實戰(zhàn)

5.2.1　調(diào)用API

5.2.2　爬蟲實戰(zhàn)

5.3　爬蟲進(jìn)階—高效率爬蟲

5.3.1　多進(jìn)程

5.3.2　多線程

5.3.3　協(xié)程

5.3.4　小結(jié)

第6章　Python數(shù)據(jù)存儲

6.1　關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL

6.1.1　初識MySQL

6.1.2　Python操作MySQL

6.2　NoSQL之MongoDB

6.2.1　初識NoSQL

6.2.2　Python操作MongoDB

6.3　本章小結(jié)

6.3.1　數(shù)據(jù)庫基本理論

6.3.2　數(shù)據(jù)庫結(jié)合

6.3.3　結(jié)束語

第7章　Python數(shù)據(jù)分析

7.1　數(shù)據(jù)獲取

7.1.1　從鍵盤獲取數(shù)據(jù)

7.1.2　文件的讀取與寫入

7.1.3　Pandas讀寫操作

7.2　數(shù)據(jù)分析案例

7.2.1　普查數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析案例

7.2.2　小結(jié)

來源：《Python 3破冰人工智能 從入門到實戰(zhàn)》

Python學(xué)哪個數(shù)據(jù)庫

主流的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫：

1. MySQL：目前使用最廣泛的開源、多平臺的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，支持事務(wù)、符合ACID、支持多數(shù)SQL規(guī)范。

2. SQL Server：支持事務(wù)、符合ACID、支持多數(shù)SQL規(guī)范，屬于商業(yè)軟件，需要注意版權(quán)和licence授權(quán)費用。

3. Oracle：支持事務(wù)，符合關(guān)系型數(shù)據(jù)庫原理，符合ACID，支持多數(shù)SQL規(guī)范，功能最強大、最復(fù)雜、市場占比最高的商業(yè)數(shù)據(jù)庫。

4. Postgresql：開源、多平臺、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，功能最強大的開源數(shù)據(jù)庫，需要Python環(huán)境，基于postgresql的time

scaleDB，是目前比較火的時序數(shù)據(jù)庫之一。

非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫：

非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫也被稱為nosql，作為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的一個補充，能在特定場景和特點問題下發(fā)揮高效率和高性能。

常見的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫類型有鍵值存儲數(shù)據(jù)庫和面向文檔數(shù)據(jù)庫。

鍵值存儲數(shù)據(jù)庫類似hash，通過key做添加、刪除、查詢、性能高，優(yōu)勢在于簡單、易部署、高并發(fā)，主要產(chǎn)品有：

Redis：開源、Linux平臺、key-value鍵值型nosql數(shù)據(jù)庫，簡單穩(wěn)定，非常主流的、全數(shù)據(jù)in-momory，定位于快的鍵值型nosql數(shù)據(jù)庫。

Memcaced：一個開源的、高性能的、具有分布式內(nèi)存對象的緩存系統(tǒng)，通過它可以減輕數(shù)據(jù)庫負(fù)載，加速動態(tài)的web應(yīng)用。

面向文檔數(shù)據(jù)庫以文檔的形式存儲，每個文檔是一系列數(shù)據(jù)項的集合，每個數(shù)據(jù)項有名稱與對應(yīng)的值，主要產(chǎn)品有：

MongoDB：開源、多平臺、文檔型nosql數(shù)據(jù)庫，最像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，定位于靈活的nosql數(shù)據(jù)庫。適用于網(wǎng)站后臺數(shù)據(jù)庫、小文件系統(tǒng)、日志分析系統(tǒng)。

文章題目：nosqlpython的簡單介紹
鏈接分享：http://chinadenli.net/article10/dsgoigo.html

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