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谁能推荐剖析SQL/NoSQL本质区别的文章?
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谁能推荐剖析SQL/NoSQL本质区别的文章?# Programming - 葵花宝典
f*z
1
有人知道McGill的材料系怎么样吗? 跟Johns Hopkins的比起来又怎么样?
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s*3
2
最近做了两次戚风,味道真的不错,很细很软,比买的要好吃。可是有一个问题就是烤
箱刚拿出来时很漂亮,稍微有点鼓鼓的。照着方子做说要倒扣放凉后再脱模。我发现脱
模后蛋糕top和bottom都向中间凹陷了一点,整体厚度跟刚烤好时比也薄了一点。不知道这是不是正常的呢?还是我哪一步做错了。
请达人们指点一下啊。谢谢
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n*g
3
想找练习听力、看英语新闻、查字典方面的APP
谁能推荐几个?多谢了!
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A*e
4
中文最好,英文也可以。
看了网上一些文章,感觉都是泛泛而谈。尤其谈到SQL缺点时都是一带而过。有什么具
体应用实例,能说明SQL实现很难,而NoSQL会很容易?
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m*r
5
建议你改个题目,直接看到你问啥比较好。
呵呵。
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E*A
6
塌一点点是正常的
我打算弄个铝烤盘让蛋糕爬高点
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i*1
7
有900刀的功夫英语。。。

【在 n*****g 的大作中提到】
: 想找练习听力、看英语新闻、查字典方面的APP
: 谁能推荐几个?多谢了!

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w*z
8
scalability 和 HA 是我们用C*最大的原因。

【在 A*******e 的大作中提到】
: 中文最好,英文也可以。
: 看了网上一些文章,感觉都是泛泛而谈。尤其谈到SQL缺点时都是一带而过。有什么具
: 体应用实例,能说明SQL实现很难,而NoSQL会很容易?

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l*e
10
铝的好么?

【在 E*A 的大作中提到】
: 塌一点点是正常的
: 我打算弄个铝烤盘让蛋糕爬高点

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n*g
11
什么App?这么贵?。。。。
难道没有便宜的资源?

【在 i***1 的大作中提到】
: 有900刀的功夫英语。。。
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A*e
12
SQL的scalability到底有什么问题?sharding真的很复杂么?

【在 w**z 的大作中提到】
: scalability 和 HA 是我们用C*最大的原因。
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s*3
14
谢谢谢谢。那就好。我算是成功了,呵呵。喜欢刚出炉时的样子
我用的就是铝的,壁上会粘,底上铺油纸了。

【在 E*A 的大作中提到】
: 塌一点点是正常的
: 我打算弄个铝烤盘让蛋糕爬高点

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b*y
15
实际就是flat structure和relational tables的区别。flat structure牺牲的是灵活
性和relational db的科学严谨性,但速度快。relational tables因为太normalized了
,所以,query速度慢,但存储数据比较好。
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f*z
16
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E*A
17
因为感觉不好一直没买,但是很想知道铝的能爬多高

【在 l******e 的大作中提到】
: 铝的好么?
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b*y
18
cheaper, faster, better, 你只能得到2个,看你要啥了。
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f*z
19
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q*d
20
其实玻璃的就爬得高
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A*e
21
faster and better对应啥?
cheaper and faster?
cheaper and better?

【在 b******y 的大作中提到】
: cheaper, faster, better, 你只能得到2个,看你要啥了。
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s*3
22
玻璃的有这么高的烤盘吗?要是有就买了
我看到的都是很低的那种。或许我这是在落后,walmart连裱花袋都没有,只有那种一
瓶瓶有四个嘴的裱花,不喜欢

【在 q*****d 的大作中提到】
: 其实玻璃的就爬得高
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A*e
23
query一定慢吗?如果有复杂逻辑,SQL可以写join,bigtable这种只能把数据全部拉过
来,在客户端处理,速度能快吗?

【在 b******y 的大作中提到】
: 实际就是flat structure和relational tables的区别。flat structure牺牲的是灵活
: 性和relational db的科学严谨性,但速度快。relational tables因为太normalized了
: ,所以,query速度慢,但存储数据比较好。

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q*d
24
有的
是anchor这个牌子
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g*g
25
CAP theorem 的不同取舍。

【在 A*******e 的大作中提到】
: 中文最好,英文也可以。
: 看了网上一些文章,感觉都是泛泛而谈。尤其谈到SQL缺点时都是一带而过。有什么具
: 体应用实例,能说明SQL实现很难,而NoSQL会很容易?

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c*u
26
底下铺油纸大概就是你的蛋糕塌陷的原因之一了。

【在 s*******3 的大作中提到】
: 谢谢谢谢。那就好。我算是成功了,呵呵。喜欢刚出炉时的样子
: 我用的就是铝的,壁上会粘,底上铺油纸了。

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A*e
27
这个确实有网页提到,但不详细。
SQL是取啥?HBase?C*?看到有网页说H是CA,C*是CP,靠谱吗?为啥啊?

【在 g*****g 的大作中提到】
: CAP theorem 的不同取舍。
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s*3
28
啊,底下不能铺油纸吗?那可能我记错了。
如果底下不铺的话,整个模都跟蛋糕粘一起了。虽然我的是可脱底的模,那也是会粘,
但是粘也没有关系是吗? 请豆豆猫指点一下啊

【在 c*******u 的大作中提到】
: 底下铺油纸大概就是你的蛋糕塌陷的原因之一了。
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z*3
29
没有文章,现在什么年代了,还指望教科书,你凹凸了
教科书都是很早以前写出来的东西,从书写到出版到印刷
中间有一个很长的时间,再上传到网络,你还不如自己看呢
sql是一个脚本语言,要能运行sql需要有一个engine
是一个相对傻瓜的东东,越傻瓜的东西要求越高
分布式很难做得这么傻瓜,h是cp,c*是ap,p就是partition
nosql都能做到p,取舍在a和c,db是ac,因为难以partition

【在 A*******e 的大作中提到】
: 这个确实有网页提到,但不详细。
: SQL是取啥?HBase?C*?看到有网页说H是CA,C*是CP,靠谱吗?为啥啊?

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c*u
30
我的经验是底下铺油纸的话,倒扣的时候底容易塌,不铺呢,是容易粘底,不好洗。反
正我每次洗烤盘底都挺费劲。有人说,烤盘底刷一层油,再洒一层面粉会好些,我没有
试过,不知道效果如何。
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w*z
31
Hbase不是很了解。但 C*是eventual consistency. 所以是 AP。 这有亲身体会。C*
cluster 如果设定对consistency level. node 可以随便重启,不影响。这是 A .如果
CL 设成 Local quorum, DC 之间完全断了,照样work, 这就是 P。

【在 A*******e 的大作中提到】
: 这个确实有网页提到,但不详细。
: SQL是取啥?HBase?C*?看到有网页说H是CA,C*是CP,靠谱吗?为啥啊?

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c*p
32
"有人说,烤盘底刷一层油,再洒一层面粉会好些,我没有试过,不知道效果如何。"
这个我试过,效果还不错。我没有铝盘,就用我的玻璃烤盘,先把烤盘洗干净擦干,用
手沾一点油,有时用黄油,有时就用做菜的油,关键是要用手把油摸的薄薄的均匀的一
层在烤盘的底面和四周,在洒上一点面粉,拿起盘来晃一晃,让底面和四周都均匀的粘
上了面粉,然后到掉多余的面粉。有的地方可能会有芝麻大的面粉聚在一点,不用管它
。最后脱模,还是会粘一层在烤盘上,但考好后的蛋糕大约有面糊的2 倍高,会比刚出
炉时缩一点。必须要完全烤熟中间才不会塌。
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A*e
33
为何SQL难partition?sharding不就是干这个的?

【在 z*******3 的大作中提到】
: 没有文章,现在什么年代了,还指望教科书,你凹凸了
: 教科书都是很早以前写出来的东西,从书写到出版到印刷
: 中间有一个很长的时间,再上传到网络,你还不如自己看呢
: sql是一个脚本语言,要能运行sql需要有一个engine
: 是一个相对傻瓜的东东,越傻瓜的东西要求越高
: 分布式很难做得这么傻瓜,h是cp,c*是ap,p就是partition
: nosql都能做到p,取舍在a和c,db是ac,因为难以partition

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c*u
34
你是cicipeng么?
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z*3
35

sql是一个language
不存在p不p的问题
你应该先把sql和db分开
sql是一个脚本语言
不是db,一般db包括有script engine
sharding不是sql的一部分

【在 A*******e 的大作中提到】
: 为何SQL难partition?sharding不就是干这个的?
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c*p
36
Sorry, I am not. cicipeng is my idol, and I am cici pizza. That was first
meal I had in US.

【在 c*******u 的大作中提到】
: 你是cicipeng么?
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H*g
37
说白了都是钱闹的。。。用钱就用关系型数据库,没钱的就用NOSQL,当然NOSQL也不便
宜。。。
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c*u
38
cicipeng is my idol too :)
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z*3
39
难以partition用一个最简单的例子
比如join
sql语句包含有join这个clause
join a table 的a1 column到b table的b1 column
这两个table都在一个node上,很容易搞
但是如果a table在A node上,b table在B node上
怎么join?
如果这些nodes还会挂掉呢?
比如B短时间内不给你反馈,怎么办?
一个方式就是对B做replica,互相备份
那多个nodes之间如何保持一致呢?
这个在transaction时候尤为明显
transaction要求一旦不成功,就回滚
这个在单一node上可以通过write ahead log等方式实现
但是如果是多个nodes呢?一部分写成功了,要回滚
怎么做?中间如果某些node在第二次commit时候挂了呢?
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n*4
40
塌陷可能是因为蛋白打发得不够
裱花袋AC Moore和Michael's都有卖
一次性的或者多次使用的都有
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A*e
41
sql vs nosql,约定俗成就是指关系数据库对非关系数据库啊。

【在 z*******3 的大作中提到】
: 难以partition用一个最简单的例子
: 比如join
: sql语句包含有join这个clause
: join a table 的a1 column到b table的b1 column
: 这两个table都在一个node上,很容易搞
: 但是如果a table在A node上,b table在B node上
: 怎么join?
: 如果这些nodes还会挂掉呢?
: 比如B短时间内不给你反馈,怎么办?
: 一个方式就是对B做replica,互相备份

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s*3
42
太感动了,这么多回复和建议,看来要改进的还有很多啊。周末再试试来汇报,哈
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A*e
43
不会吧。Google,Facebook难道会缺钱?还是搞了bigtable和C*

【在 H*******g 的大作中提到】
: 说白了都是钱闹的。。。用钱就用关系型数据库,没钱的就用NOSQL,当然NOSQL也不便
: 宜。。。

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A*e
44
难道SQL的数据库都在单机上?另外对于NoSQL,如果需要join怎么办?
另外NoSQL的storage上也可以套个SQL engine嘛,比如狗家的F1就在spanner之上。

【在 z*******3 的大作中提到】
: 难以partition用一个最简单的例子
: 比如join
: sql语句包含有join这个clause
: join a table 的a1 column到b table的b1 column
: 这两个table都在一个node上,很容易搞
: 但是如果a table在A node上,b table在B node上
: 怎么join?
: 如果这些nodes还会挂掉呢?
: 比如B短时间内不给你反馈,怎么办?
: 一个方式就是对B做replica,互相备份

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z*3
45

哪有这种扯蛋的
nosql (db) vs relational db
从来没听说过sql vs nosql的说法
sql作为脚本语言的份量很重
一般产品无法取代起地位
就是nosql比如c*什么也有类似的ql
比如cql,而且nosql也在逐步增加sql engine
比如spark sql

【在 A*******e 的大作中提到】
: sql vs nosql,约定俗成就是指关系数据库对非关系数据库啊。
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A*e
46
sql vs nosql
732k个搜索结果。

【在 z*******3 的大作中提到】
:
: 哪有这种扯蛋的
: nosql (db) vs relational db
: 从来没听说过sql vs nosql的说法
: sql作为脚本语言的份量很重
: 一般产品无法取代起地位
: 就是nosql比如c*什么也有类似的ql
: 比如cql,而且nosql也在逐步增加sql engine
: 比如spark sql

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z*3
48

怎么办,问你自己,这就是你需要思考的问题
这个东西说下去,db原理,分布式,网络都会卷进来
随便一个都是图灵奖得主好几个的大领域
这里没有谁是这方面专家
这不是什么看几本书就能有答案的东西
这个东西了解多了就可以开始灌水了

【在 A*******e 的大作中提到】
: 难道SQL的数据库都在单机上?另外对于NoSQL,如果需要join怎么办?
: 另外NoSQL的storage上也可以套个SQL engine嘛,比如狗家的F1就在spanner之上。

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z*3
49

这种工整的对仗方式
便于文科生理解而已

【在 A*******e 的大作中提到】
: sql vs nosql
: 732k个搜索结果。

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z*3
50

这不就是文科生的文章么?
Eileen has five years’ experience in journalism and editing for a range of
online publications. She has a degree in English Literature from the
University of Exeter, and is particularly interested in big data’s
application in humanities. She is a native of Shropshire, United Kingdom.

【在 A*******e 的大作中提到】
: http://dataconomy.com/sql-vs-nosql-need-know/
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z*3
51
cs从业人员应该看这种东西
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z*3
52
我们说一个最简单的solution
你先fetch A node的data
然后存在memory里面
然后fetch B node的data
然后再在内存中做join
而不是通过sql engine来做
所以很早以前就说过要将大量使用sql的sp干掉
通过java来做,而不是通过scripts来做
这种方式发展下去,最后persistence就弱化成了一个简单crud操作的这么一个东西
其实就是弱化成了file system
这就是facebook最早用mysql的办法
而这个更进一步,就是一般nosql的雏形
然后如何保证一致性,如何replica做fault tolerance etc.
这就是分布式一天到晚琢磨的东西
等这些解决得差不多了,再考虑如何用script engine来简化操作
但是目前看,还早
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A*e
53
好图!出处?

【在 z*******3 的大作中提到】
: cs从业人员应该看这种东西
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A*e
54
什么是“大量使用sql的sp”?

【在 z*******3 的大作中提到】
: 我们说一个最简单的solution
: 你先fetch A node的data
: 然后存在memory里面
: 然后fetch B node的data
: 然后再在内存中做join
: 而不是通过sql engine来做
: 所以很早以前就说过要将大量使用sql的sp干掉
: 通过java来做,而不是通过scripts来做
: 这种方式发展下去,最后persistence就弱化成了一个简单crud操作的这么一个东西
: 其实就是弱化成了file system

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z*3
55

随便搜,满大街都是

【在 A*******e 的大作中提到】
: 好图!出处?
avatar
z*3
56

store procedure

【在 A*******e 的大作中提到】
: 什么是“大量使用sql的sp”?
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A*e
57
搜了个文科生的文章,被你老嘲笑了嘛。

【在 z*******3 的大作中提到】
:
: store procedure

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z*3
59

你搜索cap theorem不就好了
或者nosql vs relational db,或者高级一点,acid vs base
理工学生当然用理工科的词汇搜索
用什么sql vs nosql
这种文科生的对仗方式搜索出来不都是文科生写的文章

【在 A*******e 的大作中提到】
: 搜了个文科生的文章,被你老嘲笑了嘛。
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A*e
60
觉得vert.x和node.js的名字都怪里怪气的。还有go,scala,clojure,dart,angular
之流。因为不起个新名字,就不好marketing?

【在 z*******3 的大作中提到】
: 顺便说一下,vert.x已经实现了local file system的封装
: http://vertx.io/docs/vertx-core/java/#_using_the_file_system_wi
: 一些很简单的gfs以及hdfs的功能,vert.x也能做鸟
: 当然还没有什么index之类的东东

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z*3
61

angular
cs从业人员装逼而已
vert.x(vertex)和node都是graph theory里面的节点
graph就经常用在分布式上

【在 A*******e 的大作中提到】
: 觉得vert.x和node.js的名字都怪里怪气的。还有go,scala,clojure,dart,angular
: 之流。因为不起个新名字,就不好marketing?

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r*s
62
您老还是找本分布式数据库的教课书看看吧
看书不丢人
分布式系统里这些问题怎么解决很多年前就有很成熟的方案了
现在大家不用原因是在表很大的情况下的速度问题, 以及速度
问题带来的死锁问题,而不是在分布式系统下transaction 没法做的问题。

【在 z*******3 的大作中提到】
: 难以partition用一个最简单的例子
: 比如join
: sql语句包含有join这个clause
: join a table 的a1 column到b table的b1 column
: 这两个table都在一个node上,很容易搞
: 但是如果a table在A node上,b table在B node上
: 怎么join?
: 如果这些nodes还会挂掉呢?
: 比如B短时间内不给你反馈,怎么办?
: 一个方式就是对B做replica,互相备份

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z*3
63

你赶紧拉倒吧
还成熟呢
分布式transaction是一个死结
没有绝对合理的方式,你大嘴一张就有了
没看到一堆nosql都不支持transaction嘛
表很大速度有毛问题
单机内存硬盘的io的速度远远大于网络io所带来的各种延迟后的速度
单机慢,网络就更慢

【在 r***s 的大作中提到】
: 您老还是找本分布式数据库的教课书看看吧
: 看书不丢人
: 分布式系统里这些问题怎么解决很多年前就有很成熟的方案了
: 现在大家不用原因是在表很大的情况下的速度问题, 以及速度
: 问题带来的死锁问题,而不是在分布式系统下transaction 没法做的问题。

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A*e
64
求推荐教科书/博客专栏!

【在 r***s 的大作中提到】
: 您老还是找本分布式数据库的教课书看看吧
: 看书不丢人
: 分布式系统里这些问题怎么解决很多年前就有很成熟的方案了
: 现在大家不用原因是在表很大的情况下的速度问题, 以及速度
: 问题带来的死锁问题,而不是在分布式系统下transaction 没法做的问题。

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z*3
65

突然明白你想说什么了
插,速度慢难道不就是失败?
速度慢的transaction有毛意义
availability忙活半天不就是最后让整个响应速度快一点?
也许在你眼里,时间从来就不是一个考量
就像paxos一样

【在 r***s 的大作中提到】
: 您老还是找本分布式数据库的教课书看看吧
: 看书不丢人
: 分布式系统里这些问题怎么解决很多年前就有很成熟的方案了
: 现在大家不用原因是在表很大的情况下的速度问题, 以及速度
: 问题带来的死锁问题,而不是在分布式系统下transaction 没法做的问题。

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k*0
66
RDB 用Shared/linked server 然后用distributed transaction, 当然这样run SQL需
要fine tune, 否则数据很大的话会有performance问题。
[在 zhaoce073 (迟到早退不思上进的蜥蜴) 的大作中提到:]
:难以partition用一个最简单的例子
:比如join
:...........
avatar
g*g
67
distributed transaction可以做,但是性能太差,上不了量。

【在 r***s 的大作中提到】
: 您老还是找本分布式数据库的教课书看看吧
: 看书不丢人
: 分布式系统里这些问题怎么解决很多年前就有很成熟的方案了
: 现在大家不用原因是在表很大的情况下的速度问题, 以及速度
: 问题带来的死锁问题,而不是在分布式系统下transaction 没法做的问题。

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z*3
68
distributed transaction在ejb时代就很失败
这个东西叫做jta
一个很重要原因是反复确认之后,会导致响应时间变慢
一般都不用,都不要说2pc了,就是cp系统,都越来越不用了
因为慢,如果不在乎没一次操作都变得很慢的话
那很多东西其实都是可行的,但是这种理论可行性没有任何意义

【在 k**0 的大作中提到】
: RDB 用Shared/linked server 然后用distributed transaction, 当然这样run SQL需
: 要fine tune, 否则数据很大的话会有performance问题。
: [在 zhaoce073 (迟到早退不思上进的蜥蜴) 的大作中提到:]
: :难以partition用一个最简单的例子
: :比如join
: :...........

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k*0
69
可以用,也可以上量,速度也还可以,但是需要fine tune SQL
[在 goodbug (好虫) 的大作中提到:]
:distributed transaction可以做,但是性能太差,上不了量。

:...........
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k*0
70
要看是怎么写的。比如你前面的例子,先读取Remote Node的data到local,这个方法也
可以直接在RDB上用,原理和你直接读到程序内存里没有两样。
[在 zhaoce073 (迟到早退不思上进的蜥蜴) 的大作中提到:]
:distributed transaction在ejb时代就很失败
:这个东西叫做jta
:...........
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z*3
71
那还不如直接不用sql
这做下去不就是ap系统么

【在 k**0 的大作中提到】
: 可以用,也可以上量,速度也还可以,但是需要fine tune SQL
: [在 goodbug (好虫) 的大作中提到:]
: :distributed transaction可以做,但是性能太差,上不了量。
: :
: :...........

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z*3
72
可以是可以
理论上用sql可以写出整个server
就像王垠用sql写出某个算法的impl一样
只是这种理论上的可行没有太大意义
这种做法很多时候是不得不做,没办法了
以前用了db,非要scale out,先就这么干吧

【在 k**0 的大作中提到】
: 要看是怎么写的。比如你前面的例子,先读取Remote Node的data到local,这个方法也
: 可以直接在RDB上用,原理和你直接读到程序内存里没有两样。
: [在 zhaoce073 (迟到早退不思上进的蜥蜴) 的大作中提到:]
: :distributed transaction在ejb时代就很失败
: :这个东西叫做jta
: :...........

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k*0
73
但是数据库之间处理Relational data,比你自己弄到前端中端处理还是要快不少的。
[在 zhaoce073 (迟到早退不思上进的蜥蜴) 的大作中提到:]
:那还不如直接不用sql
:这做下去不就是ap系统么
:...........
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z*3
74
速度是一个考虑
可读性是另外一个考虑
要平衡,sql处理数据还凑合
但是一旦涉及复杂的商业逻辑
sql就开始蛋疼了,还有sql本身有lockin的问题
不同db的sql不一样

【在 k**0 的大作中提到】
: 但是数据库之间处理Relational data,比你自己弄到前端中端处理还是要快不少的。
: [在 zhaoce073 (迟到早退不思上进的蜥蜴) 的大作中提到:]
: :那还不如直接不用sql
: :这做下去不就是ap系统么
: :...........

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g*g
75
你眼中的量跟我眼中的量有数量级的差距。

【在 k**0 的大作中提到】
: 可以用,也可以上量,速度也还可以,但是需要fine tune SQL
: [在 goodbug (好虫) 的大作中提到:]
: :distributed transaction可以做,但是性能太差,上不了量。
: :
: :...........

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k*0
76
要加BL这就得上stored procedure了,全部在RDB里运行还是很快的。
要是用Nosql的话要怎么做呢?
[在 zhaoce073 (迟到早退不思上进的蜥蜴) 的大作中提到:]
:速度是一个考虑
:可读性是另外一个考虑
:...........
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k*0
77
你的量还大得过搞股票交易的?我是没遇到过解决不了的问题,抬杠就免了。
[在 goodbug (好虫) 的大作中提到:]
:你眼中的量跟我眼中的量有数量级的差距。

:...........
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z*3
78
这种东西不应该依赖persistence的处理
nosql一般不管
丢给framework比如spark去搞去
话说sql跨node取数据,这个好像不是sql标准吧?
不同db的sql写法不一样
oracle用@,但是sql server可不是@
如果让oracle取sql server的数据,怎么搞?

【在 k**0 的大作中提到】
: 要加BL这就得上stored procedure了,全部在RDB里运行还是很快的。
: 要是用Nosql的话要怎么做呢?
: [在 zhaoce073 (迟到早退不思上进的蜥蜴) 的大作中提到:]
: :速度是一个考虑
: :可读性是另外一个考虑
: :...........

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g*g
79
股票交易量大?你一句话就露馅了。

【在 k**0 的大作中提到】
: 你的量还大得过搞股票交易的?我是没遇到过解决不了的问题,抬杠就免了。
: [在 goodbug (好虫) 的大作中提到:]
: :你眼中的量跟我眼中的量有数量级的差距。
: :
: :...........

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A*e
80
大家报一下QPS和row count嘛。

【在 g*****g 的大作中提到】
: 股票交易量大?你一句话就露馅了。
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g*g
81
Exchange追求的是 latency低,论量跟互联网一比就是小儿科,这个随便搜都知道。

【在 A*******e 的大作中提到】
: 大家报一下QPS和row count嘛。
avatar
k*0
82
我只知道怎样用SQL server取oracle,mysql,db2的资料,反过来没试过。每个DB是有
些不同的,但运行简单SQL差别不大。
[在 zhaoce073 (迟到早退不思上进的蜥蜴) 的大作中提到:]
:这种东西不应该依赖persistence的处理
:nosql一般不管
:...........
avatar
k*0
83
股票交易系统讲究每秒保证多少Transaction,快当然也是重要指标之一。
我是不明白你说的量指的是什么?难道不是讨论数据库?
[在 goodbug (好虫) 的大作中提到:]
:股票交易量大?你一句话就露馅了。

:...........
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z*3
84
一些就是简单的功能,各个db也不一样
比如取第1000-1050行的数据
各个db的sql就不一样了
以前wikipedia上有一个专门的sector罗列了各个不同db的这部分sql的差异
很明显可以看出来,完全不同,db2用fetch first,row_number
mysql用limit,oracle用rownum,m$用top,而且在sql语句中的位置还不一样
这么简单的功能点,都不一样,随着db的增加,那就没法做了
而且就我所知,好像mysql什么是不支持去sql server上取东西的
这个毕竟不是sql标准,各个产品没有义务实现这部分功能
某些产品可能实现了,但是没有太大意义,sql server的license可不便宜
不能过于依赖某个产品,否则环境一换,马上要重新开始学习
m$肯定希望你只会sql server,离开了它就什么都做不了,这样有利于它插管吸血

【在 k**0 的大作中提到】
: 我只知道怎样用SQL server取oracle,mysql,db2的资料,反过来没试过。每个DB是有
: 些不同的,但运行简单SQL差别不大。
: [在 zhaoce073 (迟到早退不思上进的蜥蜴) 的大作中提到:]
: :这种东西不应该依赖persistence的处理
: :nosql一般不管
: :...........

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z*3
85

互联网公司说的量,最简单的例子就是web crawler
搜索引擎要对付的量

【在 k**0 的大作中提到】
: 股票交易系统讲究每秒保证多少Transaction,快当然也是重要指标之一。
: 我是不明白你说的量指的是什么?难道不是讨论数据库?
: [在 goodbug (好虫) 的大作中提到:]
: :股票交易量大?你一句话就露馅了。
: :
: :...........

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g*g
86
exchange是不会有每天千万级 active用户的,这个你随便去找个统计就知道。核心的
match server 也是单机的,靠不同股票分开来达到scale out的目的。小股票可以几个
symbol合一台机器。这就是为啥不能下个单子,两个 symbol all or nothing的原因
。所以没有啥 distributed transaction, 量也差了好几个数量级。当然我不是说这个
东西简单,我说的是优化的对象不同。
为啥要 NoSQL, 我要每秒1M 的 qps,就没有 RDBMS能做到,特别是写。

【在 k**0 的大作中提到】
: 股票交易系统讲究每秒保证多少Transaction,快当然也是重要指标之一。
: 我是不明白你说的量指的是什么?难道不是讨论数据库?
: [在 goodbug (好虫) 的大作中提到:]
: :股票交易量大?你一句话就露馅了。
: :
: :...........

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A*e
87
上交所也没有千万级?中国散户多啊。



【在 g*****g 的大作中提到】
: exchange是不会有每天千万级 active用户的,这个你随便去找个统计就知道。核心的
: match server 也是单机的,靠不同股票分开来达到scale out的目的。小股票可以几个
: symbol合一台机器。这就是为啥不能下个单子,两个 symbol all or nothing的原因
: 。所以没有啥 distributed transaction, 量也差了好几个数量级。当然我不是说这个
: 东西简单,我说的是优化的对象不同。
: 为啥要 NoSQL, 我要每秒1M 的 qps,就没有 RDBMS能做到,特别是写。

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g*g
88
没有,都是分级的,散户不是直接挂到交易所的。

【在 A*******e 的大作中提到】
: 上交所也没有千万级?中国散户多啊。
:
: 的

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A*e
89
有道理。这些证交所交易系统的架构信息哪里能了解到?

【在 g*****g 的大作中提到】
: 没有,都是分级的,散户不是直接挂到交易所的。
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k*0
90
不能说到exchange就不包括scale out说到Nosql就把所有node加在一起,这种对比没有
意义。
两种系统对象不同,各有各的用处,Netflix Facebook这种前端当然适合用nosql,
exchange系统里其实也有一部分适用nosql,但是核心还是要transaction based low
latency。我只能说right tool for the right job.
[在 goodbug (好虫) 的大作中提到:]
:exchange是不会有每天千万级 active用户的,这个你随便去找个统计就知道。核心
的 match server 也是单机的,靠不同股票分开来达到scale out的目的。小股票可以
几个 symbol合一台机器。这就是为啥不能下个单子,两个 symbol all or nothing的
原因
:。所以没有啥 distributed transaction, 量也差了好几个数量级。当然我不是说这
个东西简单,我说的是优化的对象不同。
:...........
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k*0
91
这些说的不错,在面对不同数据库的时候,确实没有one for all的结局方案。
[在 zhaoce073 (迟到早退不思上进的蜥蜴) 的大作中提到:]
:一些就是简单的功能,各个db也不一样
:比如取第1000-1050行的数据
:...........
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N*n
92
SQL数据库的出发点是数据CONSISTENCY第一。C可以压倒一切,包括HA、
SCALE等等。如果你做的项目不在乎C那就不必用SQL。比如说做个WIKI网
站,你只在乎量、不在乎RACE CONDITION,张三李四写同一个条目也无
所谓,RQ之间无需协调,LAST UPDATE WINS。这种就裸奔NOSQL
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g*e
93
nosql 一般对join的支持比较少,不是给你做join的

【在 A*******e 的大作中提到】
: query一定慢吗?如果有复杂逻辑,SQL可以写join,bigtable这种只能把数据全部拉过
: 来,在客户端处理,速度能快吗?

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h*d
94
这种讨论很好,看得出,某几位都是有实干经验的
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