NoSQL如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)的增刪改查？

package basic;

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import java.sql.Connection;

import java.sql.DriverManager;

import java.sql.PreparedStatement;

import java.sql.ResultSet;

import java.sql.SQLException;

import java.sql.Statement;

public class JDBC {

public void findAll() {

try {

// 獲得數(shù)據(jù)庫驅動

//由于長時間不寫，驅動名和URL都忘記了，不知道對不對，你應該知道的，自己改一下的哈

String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE";

String userName = "system";

String password = "system";

Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");

// 創(chuàng)建連接

Connection conn = DriverManager.getConnection(url, userName,

password);

// 新建發(fā)送sql語句的對象

Statement st = conn.createStatement();

// 執(zhí)行sql

String sql = "select * from users";

ResultSet rs = st.executeQuery(sql);

// 處理結果

while(rs.next()){

//這個地方就是給你的封裝類屬性賦值

System.out.println("UserName："+rs.getString(0));

}

// 關閉連接

rs.close();

st.close();

conn.close();

} catch (ClassNotFoundException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

} catch (SQLException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

}

}

public void delete(){

try {

//步驟還是那六個步驟，前邊的兩步是一樣的

String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE";

String userName = "system";

String password = "system";

Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");

Connection conn = DriverManager.getConnection(url,userName,password);

//這里的發(fā)送sql語句的對象是PreparedStatement,成為預處理sql對象，因為按條件刪除是需要不定值的

String sql = "delete from users where id = ?";

PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);

ps.setInt(0, 1);

int row = ps.executeUpdate();

if(row!=0){

System.out.println("刪除成功！");

}

// 關閉連接

rs.close();

st.close();

conn.close();

} catch (ClassNotFoundException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

} catch (SQLException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

}

}

}

nosql數(shù)據(jù)庫的四種類型

一般將NoSQL數(shù)據(jù)庫分為四大類：鍵值(Key-Value)存儲數(shù)據(jù)庫、列存儲數(shù)據(jù)庫、文檔型數(shù)據(jù)庫和圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫。它們的數(shù)據(jù)模型、優(yōu)缺點、典型應用場景。

鍵值(Key-Value)存儲數(shù)據(jù)庫Key指向Value的鍵值對，通常用hash表來實現(xiàn)查找速度快數(shù)據(jù)無結構化(通常只被當作字符串或者二進制數(shù)據(jù))內容緩存，主要用于處理大量數(shù)據(jù)的高訪問負載，也用于一些日志系統(tǒng)等。

列存儲數(shù)據(jù)庫，以列簇式存儲，將同一列數(shù)據(jù)存在一起查找速度快，可擴展性強，更容易進行分布式擴展功能相對局限分布式的文件系統(tǒng)。

文檔型數(shù)據(jù)庫，Key-Value對應的鍵值對，Value為結構化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)結構要求不嚴格，表結構可變(不需要像關系型數(shù)據(jù)庫一樣需預先定義表結構)，查詢性能不高，而且缺乏統(tǒng)一的查詢語法，Web應用。

圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫，圖結構，利用圖結構相關算法(如最短路徑尋址，N度關系查找等)，很多時候需要對整個圖做計算才能得出需要的信息，而且這種結構不太好做分布式的集群方案，社交網絡，推薦系統(tǒng)等。

高性能 NoSQL

關系數(shù)據(jù)庫經過幾十年的發(fā)展，已經非常成熟，但同時也存在不足：

表結構是強約束的，業(yè)務變更時擴充很麻煩。

如果對大數(shù)據(jù)量的表進行統(tǒng)計運算，I/O會很高，因為即使只針對某列進行運算，也需要將整行數(shù)據(jù)讀入內存。

全文搜索只能使用 Like 進行整表掃描，性能非常低。

針對這些不足，產生了不同的 NoSQL 解決方案，在某些場景下比關系數(shù)據(jù)庫更有優(yōu)勢，但同時也犧牲了某些特性，所以不能片面的迷信某種方案，應將其作為 SQL 的有利補充。

NoSQL != No SQL，而是：

NoSQL = Not Only SQL

典型的 NoSQL 方案分為4類：

Redis 是典型，其 value 是具體的數(shù)據(jù)結構，包括 string, hash, list, set, sorted set, bitmap, hyperloglog，常被稱為數(shù)據(jù)結構服務器。

以 list 為例：

LPOP key 是移除并返回隊列左邊的第一個元素。

如果用關系數(shù)據(jù)庫就比較麻煩了，需要操作：

Redis 的缺點主要體現(xiàn)在不支持完成的ACID事務，只能保證隔離性和一致性，無法保證原子性和持久性。

最大的特點是 no-schema，無需在使用前定義字段，讀取一個不存在的字段也不會導致語法錯誤。

特點：

以電商為例，不同商品的屬性差異很大，如冰箱和電腦，這種差異性在關系數(shù)據(jù)庫中會有很大的麻煩，而使用文檔數(shù)據(jù)庫則非常方便。

文檔數(shù)據(jù)庫的主要缺點：

關系數(shù)據(jù)庫是按行來存儲的，列式數(shù)據(jù)庫是按照列來存儲數(shù)據(jù)。

按行存儲的優(yōu)勢：

在某些場景下，這些優(yōu)勢就成為劣勢了，例如，計算超重人員的數(shù)據(jù)，只需要讀取體重這一列進行統(tǒng)計即可，但行式存儲會將整行數(shù)據(jù)讀取到內存中，很浪費。

而列式存儲中，只需要讀取體重這列的數(shù)據(jù)即可，I/O 將大大減少。

除了節(jié)省I/O，列式存儲還有更高的壓縮比，可以節(jié)省存儲空間。普通行式數(shù)據(jù)庫的壓縮比在 3:1 到 5:1 左右，列式數(shù)據(jù)庫在 8:1 到 30:1，因為單個列的數(shù)據(jù)相似度更高。

列式存儲的隨機寫效率遠低于行式存儲，因為行式存儲時同一行多個列都存儲在連續(xù)空間中，而列式存儲將不同列存儲在不連續(xù)的空間。

一般將列式存儲應用在離線大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計場景，因為這時主要針對部分列進行操作，而且數(shù)據(jù)寫入后無須更新。

關系數(shù)據(jù)庫通過索引進行快速查詢，但在全文搜索的情景下，索引就不夠了，因為：

假設有一個交友網站，信息表如下：

需要匹配性別、地點、語言列。

需要匹配性別、地點、愛好列。

實際搜索中，各種排列組合非常多，關系數(shù)據(jù)庫很難支持。

全文搜索引擎是使用 倒排索引 技術，建立單詞到文檔的索引，例如上面的表信息建立倒排索引：

所以特別適合根據(jù)關鍵詞來查詢文檔內容。

上面介紹了幾種典型的NoSQL方案，及各自的適用場景和特點，您可以根據(jù)實際需求進行選擇。

NoSQL數(shù)據(jù)庫是否意味著缺乏安全性？

NoSQL薄弱的安全性會給企業(yè)帶來負面影響 。Imperva公司創(chuàng)始人兼CTO Amichai Shulman如是說。在新的一年中，無疑會有更多企業(yè)開始或籌劃部署NoSQL。方案落實后就會逐漸發(fā)現(xiàn)種種安全問題，因此早做準備才是正確的選擇。 作為傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫的替代方案，NoSQL在查詢中并不使用SQL語言，而且允許用戶隨時變更數(shù)據(jù)屬性。此類數(shù)據(jù)庫以擴展性良好著稱，并能夠在需要大量應用程序與數(shù)據(jù)庫本身進行實時交互的交易處理任務中發(fā)揮性能優(yōu)勢，Couchbase創(chuàng)始人兼產品部門高級副總裁James Phillips解釋稱：NoSQL以交易業(yè)務為核心。它更注重實時處理能力并且擅長直接對數(shù)據(jù)進行操作，大幅度促進了交互型軟件系統(tǒng)的發(fā)展。Phillips指出。其中最大的優(yōu)勢之一是能夠隨時改變(在屬性方面)，由于結構性的弱化，修改過程非常便捷。 NoSQL最大優(yōu)勢影響其安全性 NoSQL的關鍵性特色之一是其動態(tài)的數(shù)據(jù)模型，Shulman解釋道。我可以在其運作過程中加入新的屬性記錄。因此與這種結構相匹配的安全模型必須具備一定的前瞻性規(guī)劃。也就是說，它必須能夠了解數(shù)據(jù)庫引入的新屬性將引發(fā)哪些改變，以及新加入的屬性擁有哪些權限。然而這個層面上的安全概念目前尚不存在，根本沒有這樣的解決方案。 根據(jù)Phillips的說法，某些NoSQL開發(fā)商已經開始著手研發(fā)安全機制，至少在嘗試保護數(shù)據(jù)的完整性。在關系型數(shù)據(jù)庫領域，如果我們的數(shù)據(jù)組成不正確，那么它將無法與結構并行運作，換言之數(shù)據(jù)插入操作整體將宣告失敗。目前各種驗證規(guī)則與完整性檢查已經比較完善，而事實證明這些驗證機制都能在NoSQL中發(fā)揮作用。我們與其他人所推出的解決方案類似，都會在插入一條新記錄或是文檔型規(guī)則時觸發(fā)，并在執(zhí)行過程中確保插入數(shù)據(jù)的正確性。 Shulman預計新用戶很快將在配置方面捅出大婁子，這并非因為IT工作人員的玩忽職守，實際上主要原因是NoSQL作為一項新技術導致大多數(shù)人對其缺乏足夠的知識基礎。Application Security研發(fā)部門TeamSHATTER的經理Alex Rothacker對上述觀點表示贊同。他指出，培訓的一大問題在于，大多數(shù)NoSQL的從業(yè)者往往屬于新生代IT人士，他們對于技術了解較多，但往往缺乏足夠的安全管理經驗。 如果他們從傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫入手，那么由于強制性安全機制的完備，他們可以在使用中學習。但NoSQL，只有行家才能通過觀察得出正確結論，并在大量研究工作后找到一套完備的安全解決方案。因此可能有90%的從業(yè)者由于知識儲備、安全經驗或是工作時間的局限而無法做到這一點。 NoSQL需在安全性方面進行優(yōu)化 盡管Phillips認同新技術與舊經驗之間存在差異，但企業(yè)在推廣NoSQL時加大對安全性的關注會起到很大程度的積極作用。他認為此類數(shù)據(jù)存儲機制與傳統(tǒng)關系類數(shù)據(jù)庫相比，其中包含著的敏感類信息更少，而且與企業(yè)網絡內部其它應用程序的接觸機會也小得多。 他們并不把這項新技術完全當成數(shù)據(jù)庫使用，正如我們在收集整理大量來自其它應用程序的業(yè)務類數(shù)據(jù)時，往往也會考慮將其作為企業(yè)數(shù)據(jù)存儲機制一樣，他補充道。當然，如果我打算研發(fā)一套具備某種特定功能的社交網絡、社交游戲或是某種特殊web應用程序，也很可能會將其部署于防火墻之下。這樣一來它不僅與應用程序緊密結合，也不會被企業(yè)中的其它部門所觸及。 但Rothacker同時表示，這種過度依賴周邊安全機制的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)也存在著極其危險的漏洞。一旦系統(tǒng)完全依附于周邊安全模型，那么驗證機制就必須相對薄弱，而且缺乏多用戶管理及數(shù)據(jù)訪問方面的安全保護。只要擁有高權限賬戶，我們幾乎能訪問存儲機制中的一切數(shù)據(jù)。舉例來說，Brian Sullivan就在去年的黑帽大會上演示了如何在完全不清楚數(shù)據(jù)具體內容的情況下，將其信息羅列出來甚至導出。 而根據(jù)nCircle公司CTO Tim ‘TK’ Keanini的觀點，即使是與有限的應用程序相關聯(lián)，NoSQL也很有可能被暴露在互聯(lián)網上。在缺少嚴密網絡劃分的情況下，它可能成為攻擊者窺探存儲數(shù)據(jù)的薄弱環(huán)節(jié)。因為NoSQL在設計上主要用于互聯(lián)網規(guī)模的部署，所以它很可能被直接連接到互聯(lián)網中，進而面臨大量攻擊行為。 其中發(fā)生機率最高的攻擊行為就是注入式攻擊，這也是一直以來肆虐于關系類數(shù)據(jù)庫領域的頭號公敵。盡管NoSQL沒有將SQL作為查詢語言，也并不代表它能夠免受注入式攻擊的威脅。雖然不少人宣稱SQL注入在NoSQL這邊不起作用，但其中的原理是完全一致的。攻擊者需要做的只是改變自己注入內容的語法形式，Rothacker解釋稱。也就是說雖然SQL注入不會出現(xiàn)，但JavaScript注入或者JSON注入同樣能威脅安全。 此外，攻擊者在籌劃對這類數(shù)據(jù)庫展開侵襲時，也很可能進一步優(yōu)化自己的工具。不成熟的安全技術往往帶來這樣的窘境：需要花費大量時間學習如何保障其安全，但幾乎每個IT人士都能迅速掌握攻擊活動的組織方法。因此我認為攻擊者將會始終走在安全部署的前面，Shulman說道。遺憾的是搞破壞總比防范工作更容易，而我們已經看到不少NoSQL技術方面的公開漏洞，尤其是目前引起熱議的、以JSON注入為載體的攻擊方式。 NoSQL安全性并非其阻礙 然而，這一切都不應該成為企業(yè)使用NoSQL的阻礙，他總結道。我認為歸根結底，這應該算是企業(yè)的一種商業(yè)決策。只要這種選擇能夠帶來吸引力巨大的商業(yè)機遇，就要承擔一定風險，Shulman解釋道。但應該采取一定措施以盡量弱化這種風險。 舉例來說，鑒于數(shù)據(jù)庫對外部安全機制的依賴性，Rothacker建議企業(yè)積極考慮引入加密方案。他警告稱，企業(yè)必須對與NoSQL相對接的應用程序代碼仔細檢查。換言之，企業(yè)必須嚴格挑選負責此類項目部署的人選，確保將最好的人才用于這方面事務，Shulman表示。當大家以NoSQL為基礎編寫應用程序時，必須啟用有經驗的編程人員，因為客戶端軟件是抵擋安全問題的第一道屏障。切實為額外緩沖區(qū)的部署留出時間與預算，這能夠讓員工有閑暇反思自己的工作內容并盡量多顧及安全考量多想一點就是進步。綜上所述，這可能與部署傳統(tǒng)的關系類數(shù)據(jù)庫也沒什么不同。 具有諷刺意味的是，近年來數(shù)據(jù)庫應用程序在安全性方面的提升基本都跟數(shù)據(jù)庫本身沒什么關系，nCircle公司安全研究及開發(fā)部門總監(jiān)Oliver Lavery如是說。

NoSQL 數(shù)據(jù)庫：何時使用 NoSQL 與 SQL？

NoSQL 數(shù)據(jù)庫因其功能性、易于開發(fā)性和可擴展性而廣受認可，它們越來越多地用于大數(shù)據(jù)和實時 Web 應用程序，在本文中，我們通過示例討論 NoSQL、何時使用 NoSQL 與 SQL 及其用例。

NoSQL是一種下一代數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (DBMS)。NoSQL 數(shù)據(jù)庫具有靈活的模式，可用于構建具有大量數(shù)據(jù)和高負載的現(xiàn)代應用程序。

“NoSQL”一詞最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年創(chuàng)造的，盡管自 1960 年代后期以來就已經存在類似的數(shù)據(jù)庫。然而，NoSQL 的發(fā)展始于 2009 年初，并且發(fā)展迅速。

在處理大量數(shù)據(jù)時，任何關系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (RDBMS) 的響應時間都會變慢。為了解決這個問題，我們可以通過升級現(xiàn)有硬件來“擴大”信息系統(tǒng)，這非常昂貴。但是，NoSQL 可以更好地橫向擴展并且更具成本效益。

NoSQL 對于非結構化或非常大的數(shù)據(jù)對象（例如聊天日志數(shù)據(jù)、視頻或圖像）非常有用，這就是為什么 NoSQL 在微軟、谷歌、亞馬遜、Meta (Facebook) 等互聯(lián)網巨頭中特別受歡迎的原因。

一些流行的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫包括：

隨著企業(yè)更快地積累更大的數(shù)據(jù)集，結構化數(shù)據(jù)和關系模式并不總是適合。有必要使用非結構化數(shù)據(jù)和大型對象來更好地捕獲這些信息。

傳統(tǒng)的 RDBMS 使用 SQL（結構化查詢語言）語法來存儲和檢索結構化數(shù)據(jù)，相反，NoSQL 數(shù)據(jù)庫包含廣泛的功能，可以存儲和檢索結構化、半結構化、非結構化和多態(tài)數(shù)據(jù)。

有時，NoSQL 也被稱為“ 不僅僅是 SQL ”，強調它可能支持類似 SQL 的語言或與 SQL 數(shù)據(jù)庫并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之間的一個區(qū)別是 JOIN 功能。SQL 數(shù)據(jù)庫使用 JOIN 子句來組合來自兩個或多個表的行，因為 NoSQL 數(shù)據(jù)庫本質上不是表格的，所以這個功能并不總是可行或相關的。

但是，一些 NoSQL DBMS 可以執(zhí)行類似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一樣。這并不意味著不再需要 SQL DBMS，相反，NoSQL 和 SQL 數(shù)據(jù)庫傾向于以不同的方式解決類似的問題。

一般來說，在以下情況下，NoSQL 比 SQL 更可取：

許多行業(yè)都在采用 NoSQL，取代關系數(shù)據(jù)庫，從而為某些業(yè)務應用程序提供更高的靈活性和可擴展性，下面給出了 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的一些企業(yè)用例。

內容管理是一組用于收集、管理、傳遞、檢索和發(fā)布任何格式的信息的過程，包括文本、圖像、音頻和視頻。NoSQL 數(shù)據(jù)庫可以通過其靈活和開放的數(shù)據(jù)模型為存儲多媒體內容提供更好的選擇。

例如，福布斯在短短幾個月內就構建了一個基于 MongoDB 的定制內容管理系統(tǒng)，以更低的成本為他們提供了更大的敏捷性。

大數(shù)據(jù)是指太大而無法通過傳統(tǒng)處理系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)集，實時存儲和檢索大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)在分析 歷史 數(shù)據(jù)的同時使用流處理來攝取新數(shù)據(jù)，這是一系列非常適合 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的功能。

Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其數(shù)據(jù)能夠在沒有性能問題的情況下進行擴展，即使該服務在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。

物聯(lián)網設備具有連接到互聯(lián)網或通信網絡的嵌入式軟件和傳感器，能夠在無需人工干預的情況下收集和共享數(shù)據(jù)。隨著數(shù)十億臺設備生成數(shù)不清的數(shù)據(jù)，IoT NoSQL 數(shù)據(jù)庫為 IoT 服務提供商提供了可擴展性和更靈活的架構。

Freshub就是這樣的一項服務，它從 MySQL 切換到 MongoDB，以更好地處理其大型、動態(tài)、非統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。

擁有數(shù)十億智能手機用戶，可擴展性正成為在移動設備上提供服務的企業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)。具有更靈活數(shù)據(jù)模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解決方案。

例如，The Weather Channel使用 MongoDB 數(shù)據(jù)庫每分鐘處理數(shù)百萬個請求，同時還處理用戶數(shù)據(jù)并提供天氣更新。

網頁題目：nosql語法原理,NoSQL數(shù)據(jù)庫原理與應用
地址分享：http://chinadenli.net/article8/dseogop.html

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