nosql知識點,最簡單的nosql數(shù)據(jù)庫是什么

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(chǎn)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(jīng)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(jīng)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(jīng)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(jīng)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(jīng)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(jīng)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(wǎng)絡內(nèi)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(wǎng)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(nèi)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(wǎng)上。在缺少嚴密網(wǎng)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(wǎng)規(guī)模的部署，所以它很可能被直接連接到互聯(lián)網(wǎng)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(nèi)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(jīng)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(jīng)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(nèi)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。

目前累計服務客戶成百上千家，積累了豐富的產(chǎn)品開發(fā)及服務經(jīng)驗。以網(wǎng)站設計水平和技術實力，樹立企業(yè)形象，為客戶提供成都網(wǎng)站建設、成都做網(wǎng)站、網(wǎng)站策劃、網(wǎng)頁設計、網(wǎng)絡營銷、VI設計、網(wǎng)站改版、漏洞修補等服務。創(chuàng)新互聯(lián)始終以務實、誠信為根本，不斷創(chuàng)新和提高建站品質，通過對領先技術的掌握、對創(chuàng)意設計的研究、對客戶形象的視覺傳遞、對應用系統(tǒng)的結合，為客戶提供更好的一站式互聯(lián)網(wǎng)解決方案，攜手廣大客戶，共同發(fā)展進步。

大數(shù)據(jù)如何入門

首先我們要了解Java語言和Linux操作系統(tǒng)，這兩個是學習大數(shù)據(jù)的基礎，學習的順序不分前后。

大數(shù)據(jù)

Java ：只要了解一些基礎即可，做大數(shù)據(jù)不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當于有學習大數(shù)據(jù)基礎。

Linux：因為大數(shù)據(jù)相關軟件都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數(shù)據(jù)相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數(shù)據(jù)軟件的運行環(huán)境和網(wǎng)絡環(huán)境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數(shù)據(jù)集群。還能讓你對以后新出的大數(shù)據(jù)技術學習起來更快。

Hadoop：這是現(xiàn)在流行的大數(shù)據(jù)處理平臺幾乎已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop里面包括幾個組件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存儲數(shù)據(jù)的地方就像我們電腦的硬盤一樣文件都存儲在這個上面，MapReduce是對數(shù)據(jù)進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數(shù)據(jù)只要給它時間它就能把數(shù)據(jù)跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數(shù)據(jù)的批處理。

Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以后的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協(xié)作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟件對它有依賴，對于我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學習完大數(shù)據(jù)的處理了，接下來學習學習小數(shù)據(jù)的處理工具mysql數(shù)據(jù)庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什么層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的權限，修改root的密碼，創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用于把Mysql里的數(shù)據(jù)導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數(shù)據(jù)表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產(chǎn)環(huán)境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對于會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數(shù)據(jù)變的很簡單，不會再費勁的編寫MapReduce程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapReduce、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執(zhí)行正確，出錯了給你發(fā)報警并能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態(tài)體系中的NOSQL數(shù)據(jù)庫，他的數(shù)據(jù)是按照key和value的形式存儲的并且key是唯一的，所以它能用來做數(shù)據(jù)的排重，它與MYSQL相比能存儲的數(shù)據(jù)量大很多。所以他常被用于大數(shù)據(jù)處理完成之后的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數(shù)據(jù)多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協(xié)作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數(shù)據(jù)(比如好幾百G的文件)我怎么處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數(shù)據(jù)的，你可以跟他講我把數(shù)據(jù)放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優(yōu)化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數(shù)據(jù)的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數(shù)據(jù)進行簡單處理，并寫到各種數(shù)據(jù)接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基于MapReduce處理數(shù)據(jù)速度上的缺點，它的特點是把數(shù)據(jù)裝載到內(nèi)存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬盤。特別適合做迭代運算，所以算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

大數(shù)據(jù)分析應該掌握哪些基礎知識？

大數(shù)據(jù)分析師應該要學的知識有，統(tǒng)計概率理論基礎，軟件操作結合分析模型進行實際運用，數(shù)據(jù)挖掘或者數(shù)據(jù)分析方向性選擇，數(shù)據(jù)分析業(yè)務應用。

1、統(tǒng)計概率理論基礎

這是重中之重，千里之臺，起于壘土，最重要的就是最下面的那幾層。統(tǒng)計思維，統(tǒng)計方法，這里首先是市場調研數(shù)據(jù)的獲取與整理，然后是最簡單的描述性分析，其次是常用的推斷性分析，方差分析，到高級的相關，回歸等多元統(tǒng)計分析，掌握了這些原理，才能進行下一步。

2、軟件操作結合分析模型進行實際運用

關于數(shù)據(jù)分析主流軟件有（從上手度從易到難）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是學會怎樣操作這些軟件，然后是利用軟件從數(shù)據(jù)的清洗開始一步步進行處理，分析，最后輸出結果，檢驗及解讀數(shù)據(jù)。

3、數(shù)據(jù)挖掘或者數(shù)據(jù)分析方向性選擇

其實數(shù)據(jù)分析也包含數(shù)據(jù)挖掘，但在工作中做到后面會細分到分析方向和挖掘方向，兩者已有區(qū)別，關于數(shù)據(jù)挖掘也涉及到許多模型算法，如：關聯(lián)法則、神經(jīng)網(wǎng)絡、決策樹、遺傳算法、可視技術等。

4、數(shù)據(jù)分析業(yè)務應用

這一步也是最難學習的一步，行業(yè)有別，業(yè)務不同，業(yè)務的不同所運用的分析方法亦有區(qū)分，實際工作是解決業(yè)務問題，因此對業(yè)務的洞察能力非常重要。擴展資料

分析工作內(nèi)容

1、搜索引擎分析師(Search Engine Optimization Strategy Analyst，簡稱SEO分析師)是一項新興信息技術職業(yè)，主要關注搜索引擎動態(tài)，修建網(wǎng)站，拓展網(wǎng)絡營銷渠道，網(wǎng)站內(nèi)部優(yōu)化，流量數(shù)據(jù)分析，策劃外鏈執(zhí)行方案，負責競價推廣。

2、SEO分析師需要精通商業(yè)搜索引擎相關知識與市場運作。通過編程，HTML，CSS，JavaScript，MicrosoftASP.NET，Perl，PHP，Python等建立網(wǎng)站進行各種以用戶體驗為主同時帶給公司盈利但可能失敗的項目嘗試。

SQL數(shù)據(jù)庫知識現(xiàn)場解答

請參考：

(1)

select e.姓名,e.住址

from department d,employee e

where d.department_no=e.department_no and d.部門名稱='IPMS';

(2)

select p.產(chǎn)品名, e.姓名 as 產(chǎn)品負責人姓名,d.部門名稱,

e2.姓名 as 部門負責人姓名,e2.電話 as 部門負責人電話

from 產(chǎn)品表 p,employee e,department d,employee e2

where p.project_manager=e.Employee_no and e.department_no=d.department_no

and d.department_manager=e2.Employee_no

and p.產(chǎn)品名='《計量支付》'

(3)

select e.姓名,decode(e.性別,'男',e.地址,'女',e.電話號碼,0) 通訊方式

from employee e

(4)

select e.employee_no,e.姓名,p.project_no

from employee e left outer join 產(chǎn)品表 p

on e.employee_no=p.project_manager

(5)

select e.姓名,d.部門名稱,e2.姓名,e2.電話,(select p.產(chǎn)品名 from 產(chǎn)品表 p where e.employee_no=p.project_manager) as 產(chǎn)品名

from employee e,department d,employee e2

where e.department_no=d.department_no and d.Department manager=e2.employee_no

北大青鳥java培訓：Hbase知識點總結？

hbase概念:??非結構化的分布式的面向列存儲非關系型的開源的數(shù)據(jù)庫，根據(jù)谷歌的三大論文之一的bigtable??高寬厚表??作用:??為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重數(shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應用難題。

能干什么:??存儲大量結果集數(shù)據(jù)，低延遲的隨機查詢。

sql:??結構化查詢語言??nosql:??非關系型數(shù)據(jù)庫，列存儲和文檔存儲(查詢低延遲),hbase是nosql的一個種類，其特點是列式存儲。

非關系型數(shù)據(jù)庫--列存儲(hbase)??非關系型數(shù)據(jù)庫--文檔存儲(MongoDB)??非關系型數(shù)據(jù)庫--內(nèi)存式存儲(redis)??非關系型數(shù)據(jù)庫--圖形模型(graph)??hive和hbase區(qū)別???Hive的定位是數(shù)據(jù)倉庫，雖然也有增刪改查，但其刪改查對應的是整張表而不是單行數(shù)據(jù)，查詢的延遲較高。

其本質是更加方便的使用mr的威力來進行離線分析的一個數(shù)據(jù)分析工具。

HBase的定位是hadoop的數(shù)據(jù)庫，電腦培訓發(fā)現(xiàn)是一個典型的Nosql，所以HBase是用來在大量數(shù)據(jù)中進行低延遲的隨機查詢的。

hbase運行方式:??standalonedistrubited??單節(jié)點和偽分布式???單節(jié)點:單獨的進程運行在同一臺機器上??hbase應用場景:??存儲海量數(shù)據(jù)低延遲查詢數(shù)據(jù)??hbase表由多行組成??hbase行一行在hbase中由行健和一個或多個列的值組成，按行健字母順序排序的存儲。

如何使用nosql db

No SQL DB是一種和關系型數(shù)據(jù)庫相對應的對象數(shù)據(jù)庫。按照數(shù)據(jù)模型保存性質將當前NoSQL分為四種：

1.Key-value stores鍵值存儲, 保存keys+BLOBs

2.Table-oriented 面向表, 主要有Google的BigTable和Cassandra.

3.Document-oriented面向文本, 文本是一種類似XML文檔，MongoDB 和 CouchDB

4.Graph-oriented 面向圖論. 如Neo4J.

關系型數(shù)據(jù)庫的弊端：

關系型數(shù)據(jù)庫的歷史已經(jīng)有30余年了，因此，在某些情況下，關系型數(shù)據(jù)庫的弱點就會暴露出來：

1. “對象-關系 阻抗不匹配”。關系模型和面向對象模型在概念上存在天然的不匹配的地方，比如對象模型當中特有的“繼承”，“組合”，“聚合”，“依賴”的概念在關系模型當中是不存在的。

2. “模式演進”。即隨著時間的推移，需要對數(shù)據(jù)庫模式進行調整以便適應新的需求，然而，對數(shù)據(jù)庫模式的調整是的成本很高的動作，因此很多設計師在系統(tǒng)設計之初會設計一個兼容性很強的數(shù)據(jù)庫模式，以應對將來可能出現(xiàn)的需求，然而在現(xiàn)在的web系統(tǒng)開發(fā)過程中，系統(tǒng)的變更更加頻繁，幾乎無法預先設計出一種“萬能”的數(shù)據(jù)庫模式以滿足所有的需求，因此 模式演進的弊端就愈發(fā)凸顯。

3. 關系型數(shù)據(jù)庫處理 稀疏表時的性能非常差。

4. network-oriented data 很適合處理 人工智能、社交網(wǎng)絡中的一些需求。

所以，各種各樣的No SQL DB 出現(xiàn)了，這里只簡單介紹下Neo4J 的基本知識。

Neo 數(shù)據(jù)模型

Neo4J 是一個基于圖實現(xiàn)的No SQL DB, 其基本的數(shù)據(jù)類型有如下幾種：

Node, Relationship, Property.

Node 對應于圖中的 節(jié)點，Relationship 對應圖中的邊，Node 和 Relationship 都可以擁有Property，

Property 的數(shù)據(jù)結構為。

數(shù)據(jù)遍歷

Neo 提供了Traverser對數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)進行遍歷。

網(wǎng)站題目：nosql知識點,最簡單的nosql數(shù)據(jù)庫是什么
地址分享：http://m.kartarina.com/article34/hddjse.html

成都網(wǎng)站建設公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供定制網(wǎng)站、域名注冊、外貿(mào)網(wǎng)站建設、全網(wǎng)營銷推廣、軟件開發(fā)、微信公眾號

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉載內(nèi)容為主，如果涉及侵權請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網(wǎng)站立場，如需處理請聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉載，或轉載時需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)