数据库优点缺点有哪些表现，列式数据库的优缺点

1，列式数据库的优缺点

优点：极高的装载速度（最高可以等于所有硬盘IO 的总和，基本是极限了）适合大量的数据而不是小数据实时加载数据仅限于增加（删除和更新需要解压缩Block 然后计算然后重新压缩储存）高效的压缩率，不仅节省储存空间也节省计算内存和CPU。非常适合做聚合操作。缺点：不适合扫描小量数据不适合随机的更新批量更新情况各异，有的优化的比较好的列式数据库（比如Vertica）表现比较好，有些没有针对更新的数据库表现比较差。不适合做含有删除和更新的实时操作。

列式数据库的优缺点

2，office的access数据库优势与不足

关于这个问题站在不同的角度有不同的解读。下面是本人的一些经验和体会：1）ACCESS易学易用，它所有的数据库对象和相关操作都是可视的并且附有大量的向导，这对于数据库初学者或非专业用户来说很友好、非常好用；2）作为OFFICE其中的一个组件，ACCESS与WORD、EXCEL等进行数据交互沟通很方便，较之其他数据库系统具有先天上的优势；3）ACCESS除了是数据库管理系统外，它本身还是一个完整的数据库应用软件开发系统，对于这一点很多程序员甚至都没能注意到！利用ACCESS结合其自带的VBA编程语言，非专业人员完全可以开发出性能优异不输于专业IT公司出品的单机或多用户网络版数据库应用软件系统。另外ACCESS也可以很方便地做成“ACCESS项目”（一种以ACCESS做前台,MSSQL为后台的数据库应用系统）借以实现更强大和完善的数据处理能力；4）ACCESS是免费的，相对于MSSQL等大型数据库管理系统动辄几十万元一个CPU的许可费用的确是太实惠了。就基本的数据库管理系统功能而言ACCESS的性能和表现绝对不输于MSSQL、ORACLE这些大型系统，几乎所有需要利用数据库解决问题的地方都可以使用它。当然，因为是免费的，为了不影响MSSQL的销售微软不可能将ACCESS做得过于强大并刻意对其设限。例如数据库的容量有限（最大只有2G）、没有存储过程、无触发器、无事务处理、并发处理量较少、安全管理相对较弱、无自动化管理、系统稳定性不好、系统崩溃后数据可恢复性差等这些都是ACCESS的弱点。再说些题外话。好多ACCESS初学者往往将使用EXCEL的习惯带到ACCESS里，例如经常想到要将数据表里的数据汇总合计后再更新回数据表里。必须指出这种做法其实是对数据库的误用。正确的做法是数据表里只记载原始数据就好了，需要时我们只要编写好适当的SQL语句就可以非常方便快捷的从原始数据表里检索出所需要的各种各类的数据而完全没必要预先去计算和存储这些通过计算就可以得到的数据。要知道计算、分类、汇总和检索数据可是数据库的看家本领。例如一张表记录日产量，另一张表记录月产量，每当新记录日产量时还必须同时更新月产量这不是很麻烦？反过来我们不要月产量表改为使用select语句从日产量表里就可以快捷地得到某月的总产量。这样，数据的维护就简便多了。有志学习数据库的朋友从ACCESS开始是一个非常不错的选择，因为如果一开始就以MSSQL或ORACLE开始，其浩繁的内容和知识很容易将人淹没导致丧失学习信心。相对而言ACCESS较易上手，学懂ACCESS后再学习大型数据库就轻松得多，关系数据库最基础和精华的东西ACCESS都包含了，这些东西在大型数据库里都是通用的。

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3，Apache Cassandra数据库的优缺点有哪些

Apache Cassandra数据库的优缺点有哪些？ TAG标签：数据库 Apache 优缺点 Cassandra本文将超越众所周知的一些细节，探讨与 Cassandra 相关的不太明显的细节。您将检查 Cassandra 数据模型、存储模式设计、架构，以及与 Cassandra 相关的潜在惊喜。在数据库历史文章 “What Goes Around Comes Around”中，Michal Stonebraker 详细描述了存储技术是如何随着时间的推移而发展的。实现关系模型之前，开发人员曾尝试过其他模型，比如层次图和有向图。值得注意的是，基于 SQL 的关系模型（即使到现在也仍然是事实上的标准）已经盛行了大约 30 年。鉴于计算机科学的短暂历史及其快速发展的步伐，这是一项非凡的成就。关系模型建立已久，以至于许多年来，解决方案架构师很容易为应用程序选择数据存储。他们的选择总是关系数据库。诸如增加系统、移动设备、扩展的用户在线状态、云计算和多核系统的用户群之类的开发已经导致产生越来越多的大型系统。Google 和 Amazon 之类的高科技公司都是首批触及规模问题的公司。他们很快就发现关系数据库并不足以支持大型系统。为了避免这些挑战，Google 和 Amazon 提出了两个可供选择的解决方案：Big Table 和 Dynamo，他们可以由此放松关系数据模型提供的保证，从而实现更高的可扩展性。Eric Brewer 的 “CAP Theorem”后来官方化了这些观察结果。它宣称，对于可扩展性系统，一致性、可用性和分区容错性都是权衡因素，因为根本不可能构建包含所有这些属性的系统。不久之后，根据 Google 和 Amazon 早期的工作，以及所获得的对可扩展性系统的理解，计划创建一种新的存储系统。这些系统被命名为 “NoSQL” 系统。该名称最初的意思是 “如果想缩放就不要使用 SQL”，后来被重新定义为 “不只是 SQL”，意思是说，除了基于 SQL 的解决方案外，还有其他的解决方案。有许多 NoSQL 系统，而且每一个系统都缓和或改变了关系模型的某些方面。值得注意的是，没有一个 NoSQL 解决方案适用于所有的场景。每一个解决方案都优于关系模型，且针对一些用例子集进行了缩放。我的早期文章 “在 Data Storage Haystack 中为您的应用程序寻找正确的数据解决方案” 讨论了如何使应用程序需求和 NoSQL 解决方案相匹配。Apache Cassandra是其中一个最早也是最广泛使用的 NoSQL 解决方案。本文详细介绍了 Cassandra，并指出了一些首次使用 Cassandra 时不容易发现的细节和复杂之处。Apache CassandraCassandra 是一个 NoSQL 列族 (column family) 实现，使用由 Amazon Dynamo 引入的架构方面的特性来支持 Big Table 数据模型。Cassandra 的一些优势如下所示：高度可扩展性和高度可用性，没有单点故障NoSQL 列族实现非常高的写入吞吐量和良好的读取吞吐量类似 SQL 的查询语言（从 0.8 起），并通过二级索引支持搜索可调节的一致性和对复制的支持灵活的模式这些优点很容易让人们推荐使用 Cassandra，但是，对于开发人员来说，至关重要的一点是要深入探究 Cassandra 的细节和复杂之处，从而掌握该程序的复杂性。什么是列？列有点用词不当，使用名称单元格很可能更容易理解一些。我会坚持使用列，因为这是一种习惯用法。Cassandra 数据模型包括列、行、列族和密钥空间 (keyspace)。让我们逐一进行详细介绍它们。?列：Cassandra 数据模型中最基本的单元，每一个列包括一个名称、一个值和一个时间戳。在本文的讨论中，我们忽略了时间戳，您可以将一个列表示为一个名称值对（例如 author="Asimov"）。?行：用一个名称标记的列的集合。例如，清单 1 显示了如何表示一个行：清单 1. 行的示例"Second Foundation"-> author="Asimov", publishedDate="..", tag1="sci-fi", tag2="Asimov" }Cassandra 包括许多存储节点，并且在单个存储节点内存储每一个行。在每一行内，Cassandra 总是存储按照列名称排序的列。使用这种排序顺序，Cassandra 支持切片查询，在该查询中，给定了一个行，用户可以检索属于给定的列名称范围内的列的子集。例如，范围 tag0 到 tag9999 内的切片查询会获得所有名称范围在 tag0 和 tag9999 内的列。?列族：用一个名称标记的行的集合。清单 2 显示了样例数据的可能形式：清单 2. 列族示例Books-> "Foundation"-> "Second Foundation"-> … }人们常说列族就像是关系模型中的一个表格。如下例所示，相似点将不复存在。?密钥空间：许多列族共同形成的一个组。它只是列族的一个逻辑组合，并为名称提供独立的范围。最后，超级列位于一个列族中，该列族对一个密钥下的多个列进行分组。正如开发人员不赞成使用超级列一样，在此，我对此也不作任何讨论。Cassandra 与 RDBMS 数据模型根据以上对 Cassandra 数据模型的描述，数据被放入每一个列族的二维 (2D) 空间中。要想在列族中检索数据，用户需要两个密钥：行名称和列名称。从这个意义上来说，尽管还存在多处至关重要的差异，关系模型和 Cassandra 仍然非常相似。?关系列均匀分布在表中的所有行之间。数据项之间通常有明显的纵向关系，但这种情况并不适用于 Cassandra 列。这就是 Cassandra 使用各个数据项（列）来存储列名称的原因。?有了关系模型，2D 数据空间就完整了。2D 空间内的每一个点至少应当拥有存储在此处的 null 值。另外，这种情况不适用于 Cassandra，Cassandra 可以拥有只包括少数项的行，而其他行可以拥有数百万个项。?有了关系模型，就可以对模式进行预定义，而且在运行时不可以更改模式，而 Cassandra 允许用户在运行时更改模式。?Cassandra 始终存储数据，这样就可以根据其名称对列进行排序。这使得使用切片查询在列中搜索数据变得很容易，但在行中搜索数据变得很困难，除非您使用的是保序分区程序。?另一个重要差异是，RDMBS 中的列名称表示与数据有关的元数据，但绝不是数据。而在 Cassandra 中，列名称可以包括数据。因此，Cassandra 行可以拥有数百万个列，而关系模型通常只有数十个列。?关系模型使用定义良好的不可变模式来支持复杂的查询，这些查询中包括 JOIN 和聚合等。使用关系模型，用户无需担心查询就可定义数据模式。Cassandra 不支持 JOIN 和大多数 SQL 搜索方法。因此，模式必须满足应用程序的查询要求。

任务占坑

Apache Cassandra数据库的优缺点有哪些