stl数据库原理？
一、stl数据库原理？
STL是Standard Template Library的简称，中文名 标准模板库 ， 惠普实验室 开发的一系列软件的统称。它是由Alexander Stepanov、Meng Lee和David R Musser在惠普实验室工作时所开发出来的。从根本上说，STL是一些“容器”的集合，这些“容器”有list,vector,set,map等，STL也是算法和其他一些组件的集合。这里的“容器”和算法的集合指的是世界上很多聪明人很多年的杰作。STL的目的是标准化组件，这样就不用重新开发，可以使用现成的组件。STL现在是C++的一部分，因此不用安装额外的库文件。
STL的版本很多，常见的有HP STL、PJ STL、 SGI STL等。
二、数据库主从原理？
数据库主从复制是一种常用的数据复制方式，它基于一个主数据库和一个或多个从数据库的架构，用于将主数据库中的数据自动复制到从数据库中。其原理如下：
主库将自己的变更写入二进制日志（binlog）中，然后将这些变更发送给从库。
从库将主库的二进制日志复制到自己的中继日志（relay log）中。
从库将自己的中继日志中的变更应用到自己的数据中，实现数据的复制。
在主从复制中，主数据库负责处理所有的写操作，从数据库负责处理读操作。因此，主库和从库的数据不是实时同步的，而是异步同步的。在同步过程中，从库的数据可能会稍有滞后，但这并不影响应用程序的使用。
三、图像数据库原理？
图像数据库是NoSQL数据库的一种类型，他应用图理论储存实体之间的关系信息。图形数据库是一种非关系型数据库,最常见的例子就是社会网络中人与人之间的关系。使用关系型数据库也可以表示图数据库可以干的，但是效果不太好，查询复杂缓慢超出预期。
四、cap数据库原理？
C：Consistency 一致性
A: Availability 可用性
P：Partition Tolerance 区分容错性
CAP 理论核心是：一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，一致性和区分容错性这三个需求，最多只能同时较好的满足两个。
因此，根据CAP原理，将NoSQL数据库分成满足CA原则、CP原则和AP原则 三大类：
CA - 单点集群，满足一致性，可用性的系统，通常在可扩展性上不太强大。 （传统数据库）
CP - 满足一致性，分区容忍性的系统，通常性能不是特别高。 （Redis、MongoDB）
AP - 满足可用性，分区容忍性的系统，通常可能对一致性要求低一些。 （
五、数据库主从同步原理？
数据库主从同步是一种常用的数据备份和复制方式，它通过将一台主服务器（Master）上的数据实时复制到一个或多个从服务器（Slave）上来保证数据的高可用性和可靠性。
下面是数据库主从同步的原理：
1. 建立连接：从服务器与主服务器建立连接，并发送同步请求。主服务器接收到请求后，开启二进制日志（Binlog）并记录所有的数据库更新操作。
2. 同步传输：当主服务器进行任何更改时，新的数据会被写入到二进制日志中，并通过网络发送给从服务器。从服务器接收到这些信息后，会在本地重放相应的操作，以保持数据同步。
3. 保证一致性：主服务器并不会等待从服务器确认已完成复制，因此可能存在主从数据不一致的情况。为了解决这个问题，从服务器会周期性地向主服务器发送心跳包来检测同步状态，如果发现数据不一致，则从服务器会重置同步状态并重新进行全量同步。
4. 复杂操作：对于一些复杂的操作，例如涉及多张表的事务操作，则需要确保整个事务都被完整地写入二进制日志中，以确保所有相关数据都能被正确地同步到从服务器上。
总结来说，数据库主从同步的原理是通过记录主服务器上的所有数据更新操作，并将这些操作实时复制到从服务器上来保证数据一致性和可靠性。
六、阿里adb数据库原理？
ADB笔记：目标：主要用于数据分析，后端支持BI报表和数据大屏。mysql协议，学习成本低。
特有名词：表组，对应RDS的schema。维度表组（系统自带）：自带维度概念的表（例如省份表等），可以放到维度表组下普通表组：一般会把需要关联的普通表放在相同普通表组中，建议这个表组中的所有普通表的一级分区数一致，join性能会有很大提升。
维度表：共享表。普通表：分区表。默认一级分区，可创建二级分区。
分区：普通表才有,一级分区采用hash算法，单表数据量在60亿以内,推荐。
主键：表必须包含主键。由业务id、一级分区键组成，有些情况业务id与一级分区相同。对于记录量特别大的表，从存储空间和insert性能考虑，一定要减少主键的字段数。
数据库创建完毕后，系统会默认创建一个维度表组，所有维度相关的表，可以放到维度表组下。
特殊字段：timestamp timestamp AnalyticDB精确到秒，MySQL支持自定义精度
常用sql连接：https://help.aliyun.com/document_detail/94859.html?spm=a2c4g.11186623.2.38.22c965313Zwnsd
navicat连接后，无法显示建表语句。
输入导入方式：1、DTS；2、数据集成。insert插入显示延迟5-10S，可单独提工单修改。更新数据：AnalyticDB不支持update操作，可以通过主键覆盖的方式进行insert操作来实现和update同等的功能。
数据导出功能较弱，dump方式到OSS/MaxCompute
推荐权限定义方式：https://help.aliyun.com/document_detail/95546.html?spm=a2c4g.11186623.6.578.702d620fyspxAo
索引&扫描原理AnalyticDB内部采用列存方式，通过单列高效过滤后，可直接通过内部记录指针扫描其他列值，减少其他列的索引查询开销。
子查询修改为表关联
普通表join普通表，尽量包含分区列join条件，如果不包含则，尽量通过where条件过滤掉多余的数据。维度表join普通表，没有限制。
默认是全索引，建表成功后，某列删除索引操作，需提工单解决。
二级分区用于删除数据，对于“回溯表”类场景，避免手动删除。
一级分区键选择：1、分布均匀，避免数据倾斜。park_record_id？2、建议选择一级分区列的数据类型为tinyint、smallint、int、bigint或者varchar。3、如果是多个普通表（不包括维度表）JOIN，则选择参与JOIN的列作为分区列。park_record_id？park_id?4、选择GROUP BY或DISTINCT包含的列作为分区列5、如果常用的SQL包含某列的等值或IN查询条件，则选择该列作为分区列。以下列子则选择id作为分区列。 select * from table where id=123 and …; select * from table where user in(1, 2,3);
使用场景以管理员使用为主，范围扫描较多，park_id分区优势更大。历史单条数据，管理员查询较少，可忽略。
用户单条查询，在RDS完成。
多参考设计样例：https://help.aliyun.com/document_detail/97587.html?spm=a2c4g.11186623.6.655.207b43c1yl28Kxhttps://help.aliyun.com/document_detail/97620.html?spm=a2c4g.11186623.6.656.5ebb12f55cr9Pf
为满足高QPS，从设计上采用大宽表、冗余字段，并且避免表关联。
场景描述：全量sql，查询频率低，以区域统计查询为主。最佳实践：区域查询、车场查询读扩大，数据分布均匀+聚集列效果。缺点：PRIMARY KEY (park_record_id,TS)PARTITION BY HASH KEY (park_record_id) PARTITION NUM 128SUBPARTITION BY LIST KEY (TS)SUBPARTITION OPTIONS (available_partition_num = 300)CLUSTERED BY (area_id,park_id)
单个AnalyticDB最多表数 256单个表组总表数 256最大一级分区数 255不支持存储过程
是否支持修改表的一级分区数：当前不支持动态修改，只能删表重建。
七、数据库原理是什么？
数据库系统的基本概念数据：实际上就是描述事物的符号记录。数据的特点：有一定的结构，有型与值之分，如整型、实型、字符型等。而数据的值给出了符合定型的值，如整型值15。数据库：是数据的集合，具有统一的结构形式并存放于统一的存储介质内，是多种应用数据的集成，并可被各个应用程序共享。数据库存放数据是按数据所提供的数据模式存放的，具有集成与共享的特点。数据库管理系统：一种系统软件，负责数据库中的数据组织、数据操纵、数据维护、控制及保护和数据服务等，是数据库的核心。
八、数据库和数据库原理有什么区别？
从概念上来说，数据库指存放在硬盘中的各种数据，数据库原理指数据存储，查询，维护的数学基础和基本原理。是完全互不相干的两个概念。数据库主要内容包括:数据库系统的组成、关系数据库、数据库设计以及数据保护等，同时讲解一种重要的数据库系统的应用。要求学生通过本课程的学习了解有关数据库系统的基本概念，掌握相关的知识，初步掌握数据库设计方法，并能用数据库系统建立数据库及简单的应用。
九、大数据数据库原理
了解大数据数据库原理
大数据已经成为当今科技领域中的一个热门话题。无论是企业还是个人，在处理海量数据时，都需要一个高效的数据库来存储和管理数据。本文将介绍大数据数据库的原理以及其工作方式。
什么是大数据数据库？
大数据数据库是一种能够处理大规模数据的数据库系统。它与传统关系型数据库有所不同，因为传统数据库在处理大数据时往往会遇到性能瓶颈。大数据数据库通过分布式计算和存储技术，优化数据的处理和查询效率，从而实现对海量数据的管理。
大数据数据库原理
大数据数据库的原理涉及以下几个方面：
分布式计算
大数据数据库使用分布式计算技术来处理数据。它将大量数据分割成小块，分布在不同的计算节点上进行并行处理。每个节点负责处理自己所分到的数据，然后将结果合并返回，这样就能够大大提高数据处理的效率。
分布式存储
大数据数据库采用分布式存储技术来存储数据。数据被划分为多个部分，并分布在不同的存储节点上。这样做的好处是可以并行读写数据，提高系统的吞吐量。此外，分布式存储还提供了数据冗余备份，以提高数据的可靠性和容错性。
水平扩展
大数据数据库支持水平扩展。当数据量增加时，可以通过增加计算节点或存储节点来扩展系统的处理能力和存储容量。水平扩展可以实现无缝的系统升级，而不会对已有的数据和应用产生影响。
大数据数据库工作流程
大数据数据库的工作流程通常包括以下几个步骤：
数据采集
数据采集是将原始数据从不同的数据源中收集起来，并进行清洗和转换的过程。在大数据数据库中，数据采集可以通过各种方式进行，例如日志收集、传感器数据收集、批量导入等。
数据存储
采集到的数据将被存储在大数据数据库中。大数据数据库通常使用分布式存储来存储数据，以提高读写性能和数据的可靠性。
数据处理
在大数据数据库中，数据处理是一个非常重要的环节。通过使用分布式计算技术，可以对存储在数据库中的数据进行复杂的计算和分析。这些计算可以帮助用户发现数据中的模式、趋势和关联规则。
数据查询
大数据数据库支持强大的数据查询功能。用户可以使用结构化查询语言（SQL）或其他查询语言来查询存储在数据库中的数据。由于大数据数据库采用分布式存储和计算，因此查询往往可以在很短的时间内返回结果。
总结
大数据数据库是处理大规模数据的重要工具。它通过分布式存储和计算技术，提供高效的数据管理和查询功能。了解大数据数据库的原理和工作方式，对于掌握大数据处理和分析技术非常重要。
希望本文能够帮助读者理解大数据数据库原理，并在实际应用中发挥作用。
十、什么是图数据库大图数据原生数据库？
`图数据库(Graph database)`` 并非指存储图片的数据库，而是以图这种数据结构存储和查询数据。
图形数据库是一种在线数据库管理系统，具有处理图形数据模型的创建，读取，更新和删除（CRUD）操作。
与其他数据库不同， 关系在图数据库中占首要地位。这意味着应用程序不必使用外键或带外处理（如MapReduce）来推断数据连接。
与关系数据库或其他NoSQL数据库相比，图数据库的数据模型也更加简单，更具表现力。
图形数据库是为与事务（OLTP）系统一起使用而构建的，并且在设计时考虑了事务完整性和操作可用性。
相关文章