1、首先打開加速器,查看nosql刪除數(shù)據(jù)顯示false的具體原因。
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2、其次找到距離自己最近的維修店。
3、最后等待維修完成即可恢復(fù)。
實(shí)際上為了更好的描述實(shí)體之間的關(guān)系,我們要是再繼續(xù)使用Redis的話,是不是感覺實(shí)體之間的關(guān)系不夠那么的明顯,雖然也是屬于NoSQL的一種,但是相對來說,Redis,表現(xiàn)實(shí)體之間的關(guān)系就沒有那么清晰了,為了更好的描述實(shí)體之間的關(guān)系,就會(huì)使用圖形數(shù)據(jù)庫來進(jìn)行了,那么今天阿粉介紹的,就是一個(gè)圖形化的數(shù)據(jù)可,Neo4J。
Neo4j是一個(gè)世界領(lǐng)先的開源的基于圖的數(shù)據(jù)庫。 它是使用Java語言完全開發(fā)的。那么什么是圖數(shù)據(jù)庫呢?圖數(shù)據(jù)庫是以圖結(jié)構(gòu)的形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。 它以節(jié)點(diǎn),關(guān)系和屬性的形式存儲(chǔ)應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)。正如RDBMS以表的“行,列”的形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù),GDBMS以圖的形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。
RDBMS與圖數(shù)據(jù)庫的區(qū)別
1.Tables 表Graphs 圖表
2.Rows 行Nodes 節(jié)點(diǎn)
3.Columns and Data 列和數(shù)據(jù) Properties and its values屬性及其值
4.Constraints 約束Relationships 關(guān)系
5.Joins 加入Traversal 遍歷
說完了圖形數(shù)據(jù)庫,我們就來看看這個(gè) Neo4J 數(shù)據(jù)庫吧
neo4j是用Java語言編寫的圖形數(shù)據(jù)庫,運(yùn)行時(shí)需要啟動(dòng)JVM進(jìn)程,因此,需安裝JAVA SE的JDK。關(guān)于 Java 怎么安裝,我就不用再多廢話了吧,到時(shí)候別忘了檢測一下 Java 的版本就好了, java -version
接下來我們就是要進(jìn)行一個(gè)安裝了,我們先去官網(wǎng),下載社區(qū)版,企業(yè)版要收費(fèi)的,注意哈。
官網(wǎng)地址
下載完成,直接開始安裝,傻瓜式操作即可。
Neo4j應(yīng)用程序有如下主要的目錄結(jié)構(gòu):
注意,如果你使用的是Zip的壓縮包來進(jìn)行的使用的話,那么你就需要注意一些地方,比如你如果是用 Zip 的包解壓之后,并且想要通過 bat 的命令啟動(dòng),直接在目錄下進(jìn)行 cmd ,然后 neo4j.bat ,這時(shí)候可能會(huì)出現(xiàn)一個(gè)問題,就是版本可能會(huì)出現(xiàn)問題,你如果下載使用的是最新版的 Neo4J ,那么就可能會(huì)讓你使用 JDK 11 ,而阿粉就是踩過了這個(gè)大坑之后,才發(fā)現(xiàn),bat 閃退的原因。
這樣就是說明我們的 JDk 的版本對應(yīng)的和 Neo4J 需要的 JDK 是不匹配的,我們就需要換一下我們的 JDK 了。把他換成 JDK 11 就好了,再次啟動(dòng)。
這時(shí)候,我們就直接訪問 localhost:7474 的端口,直接就能看到如下的畫面, 1.jpg
剛進(jìn)入的時(shí)候可能需要大家輸入帳號(hào)密碼,默認(rèn)的帳號(hào)密碼就是,neo4j 修改成你想要的就行了。
這樣登錄進(jìn)去我們就能開始正式學(xué)習(xí) Neo4J 的所有內(nèi)容了。
Neo4j - CQL語法
我們在講語法之前首先我們先得看看 Neo4J 的構(gòu)建模塊,不然之后的查詢都是無意義的。
Neo4j圖數(shù)據(jù)庫主要有以下構(gòu)建塊 -
節(jié)點(diǎn)是圖表的基本單位。 它包含具有鍵值對的屬性,如下所示
屬性是用于描述圖節(jié)點(diǎn)和關(guān)系的鍵值對
關(guān)系是圖形數(shù)據(jù)庫的另一個(gè)主要構(gòu)建塊。 它連接兩個(gè)節(jié)點(diǎn),如下所示。
Label將一個(gè)公共名稱與一組節(jié)點(diǎn)或關(guān)系相關(guān)聯(lián)。 節(jié)點(diǎn)或關(guān)系可以包含一個(gè)或多個(gè)標(biāo)簽。 我們可以為現(xiàn)有節(jié)點(diǎn)或關(guān)系創(chuàng)建新標(biāo)簽。 我們可以從現(xiàn)有節(jié)點(diǎn)或關(guān)系中刪除現(xiàn)有標(biāo)簽。
Neo4j數(shù)據(jù)瀏覽器 一旦我們安裝Neo4j,我們可以訪問Neo4j數(shù)據(jù)瀏覽器使用以下URL
http:// localhost:7474 / browser /
CREATE 語法
CREATE ( : )
它是我們要?jiǎng)?chuàng)建的節(jié)點(diǎn)名稱。
它是一個(gè)節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽名稱
我們可以創(chuàng)建一個(gè)節(jié)點(diǎn),然后給他安排上一個(gè)標(biāo)簽
CREATE (emp:Employee)
當(dāng)我們看到
Added 1 label, created 1 node, completed after 74 ms.
這就創(chuàng)建成功了,
那么怎么查看呢?
MATCH語法
MATCH ( : ) return xxx
是這個(gè)樣子的
但是看到里面竟然沒有東西,就相當(dāng)于是一個(gè)空的對象,那是不是就應(yīng)該給里面放入屬性的操作呢?沒錯(cuò),肯定有
CREATE (emp:Employee{ id : 1001 ,name :"lucy", age : 10})
Added 1 label, created 1 node, set 3 properties, completed after 163 ms. 創(chuàng)建成功。
我們再次查看就能看到
如果我們想只要其中的一些對象的屬性,而不是全部屬性,那應(yīng)該怎么操作呢?
RETURN語法
RETURN 可以返回的是一個(gè)對象,也可以是對象中的屬性,比如:
結(jié)果就是下面這個(gè)樣子的,大家看一下,是不是感覺還是挺好用的。
** WHERE語法**
WHERE
為什么在前面的位置阿粉說,CQL 是和 SQL 類型的,這完全是因?yàn)楹芏鄸|西和 SQL 是類似的。
結(jié)果如下:
相同的還有
布爾運(yùn)算符 描述 AND 和 OR 或者 NOT 非 XOR 異或
比較運(yùn)算符 描述 = “等于”運(yùn)算符 “不等于”運(yùn)算符 “小于”運(yùn)算符 “大于”運(yùn)算符 = “小于或等于”運(yùn)算符。 = “大于或等于”運(yùn)算符。
DELETE語法
刪除語法必然是有的,因?yàn)橛袆?chuàng)建,肯定有刪除。
DELETE
但是這個(gè)命令也不是單獨(dú)使用的哈,
MATCH (e: Employee) DELETE e
直接刪除成功。
基礎(chǔ)的東西講完了,阿粉就得說說這個(gè)比較重要的內(nèi)容了,關(guān)系,
我們之前創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)的時(shí)候,那叫一個(gè)簡單舒適加愉快,但是創(chuàng)建關(guān)系就比較復(fù)雜了,因?yàn)樾枰紤]如何匹配到有關(guān)系的兩個(gè)節(jié)點(diǎn),以及關(guān)系本身的屬性如何設(shè)置。這里我們就簡單學(xué)一下如何建立節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系。
由于Neo4j CQL語法是以人類可讀的格式。 Neo4j CQL也使用類似的箭頭標(biāo)記來創(chuàng)建兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系。
每個(gè)關(guān)系( )包含兩個(gè)節(jié)點(diǎn)
在Neo4j中,兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系是有方向性的。 它們是單向或雙向的。
如果我們嘗試創(chuàng)建一個(gè)沒有任何方向的關(guān)系,那么就會(huì)報(bào)錯(cuò)。
關(guān)系創(chuàng)建語法
CREATE ( )-[ ]-( )
我們這里直接使用創(chuàng)建新的節(jié)點(diǎn)來創(chuàng)建關(guān)系。
提示創(chuàng)建成功
這里關(guān)系名稱是“CONTAINS”
關(guān)系標(biāo)簽是“contains”。
這么看是看不出有啥關(guān)系的,但是,我們可以從另外的一個(gè)位置
這樣看下來,這個(gè) Neo4J 簡單操作是不是就學(xué)會(huì)了,阿粉接下來的文章中講怎么使用 Java 來操作 Neo4J 數(shù)據(jù)庫。歡迎大家來觀看。
Hadoop
文件系統(tǒng):文件系統(tǒng)是用來存儲(chǔ)和管理文件,并且提供文件的查詢、增加、刪除等操作。
直觀上的體驗(yàn):在shell窗口輸入 ls 命令,就可以看到當(dāng)前目錄下的文件夾、文件。
文件存儲(chǔ)在哪里?硬盤
一臺(tái)只有250G硬盤的電腦,如果需要存儲(chǔ)500G的文件可以怎么辦?先將電腦硬盤擴(kuò)容至少250G,再將文件分割成多塊,放到多塊硬盤上儲(chǔ)存。
通過 hdfs dfs -ls 命令可以查看分布式文件系統(tǒng)中的文件,就像本地的ls命令一樣。
HDFS在客戶端上提供了查詢、新增和刪除的指令,可以實(shí)現(xiàn)將分布在多臺(tái)機(jī)器上的文件系統(tǒng)進(jìn)行統(tǒng)一的管理。
在分布式文件系統(tǒng)中,一個(gè)大文件會(huì)被切分成塊,分別存儲(chǔ)到幾臺(tái)機(jī)器上。結(jié)合上文中提到的那個(gè)存儲(chǔ)500G大文件的那個(gè)例子,這500G的文件會(huì)按照一定的大小被切分成若干塊,然后分別存儲(chǔ)在若干臺(tái)機(jī)器上,然后提供統(tǒng)一的操作接口。
看到這里,不少人可能會(huì)覺得,分布式文件系統(tǒng)不過如此,很簡單嘛。事實(shí)真的是這樣的么?
潛在問題
假如我有一個(gè)1000臺(tái)機(jī)器組成的分布式系統(tǒng),一臺(tái)機(jī)器每天出現(xiàn)故障的概率是0.1%,那么整個(gè)系統(tǒng)每天出現(xiàn)故障的概率是多大呢?答案是(1-0.1%)^1000=63%,因此需要提供一個(gè)容錯(cuò)機(jī)制來保證發(fā)生差錯(cuò)時(shí)文件依然可以讀出,這里暫時(shí)先不展開介紹。
如果要存儲(chǔ)PB級或者EB級的數(shù)據(jù),成千上萬臺(tái)機(jī)器組成的集群是很常見的,所以說分布式系統(tǒng)比單機(jī)系統(tǒng)要復(fù)雜得多呀。
這是一張HDFS的架構(gòu)簡圖:
client通過nameNode了解數(shù)據(jù)在哪些DataNode上,從而發(fā)起查詢。此外,不僅是查詢文件,寫入文件的時(shí)候也是先去請教N(yùn)ameNode,看看應(yīng)該往哪個(gè)DateNode中去寫。
為了某一份數(shù)據(jù)只寫入到一個(gè)Datanode中,而這個(gè)Datanode因?yàn)槟承┰虺鲥e(cuò)無法讀取的問題,需要通過冗余備份的方式來進(jìn)行容錯(cuò)處理。因此,HDFS在寫入一個(gè)數(shù)據(jù)塊的時(shí)候,不會(huì)僅僅寫入一個(gè)DataNode,而是會(huì)寫入到多個(gè)DataNode中,這樣,如果其中一個(gè)DataNode壞了,還可以從其余的DataNode中拿到數(shù)據(jù),保證了數(shù)據(jù)不丟失。
實(shí)際上,每個(gè)數(shù)據(jù)塊在HDFS上都會(huì)保存多份,保存在不同的DataNode上。這種是犧牲一定存儲(chǔ)空間換取可靠性的做法。
接下來我們來看一下完整的文件寫入的流程:
大文件要寫入HDFS,client端根據(jù)配置將大文件分成固定大小的塊,然后再上傳到HDFS。
讀取文件的流程:
1、client詢問NameNode,我要讀取某個(gè)路徑下的文件,麻煩告訴我這個(gè)文件都在哪些DataNode上?
2、NameNode回復(fù)client,這個(gè)路徑下的文件被切成了3塊,分別在DataNode1、DataNode3和DataNode4上
3、client去找DataNode1、DataNode3和DataNode4,拿到3個(gè)文件塊,通過stream讀取并且整合起來
文件寫入的流程:
1、client先將文件分塊,然后詢問NameNode,我要寫入一個(gè)文件到某個(gè)路徑下,文件有3塊,應(yīng)該怎么寫?
2、NameNode回復(fù)client,可以分別寫到DataNode1、DataNode2、DataNode3、DataNode4上,記住,每個(gè)塊重復(fù)寫3份,總共是9份
3、client找到DataNode1、DataNode2、DataNode3、DataNode4,把數(shù)據(jù)寫到他們上面
出于容錯(cuò)的考慮,每個(gè)數(shù)據(jù)塊有3個(gè)備份,但是3個(gè)備份快都直接由client端直接寫入勢必會(huì)帶來client端過重的寫入壓力,這個(gè)點(diǎn)是否有更好的解決方案呢?回憶一下mysql主備之間是通過binlog文件進(jìn)行同步的,HDFS當(dāng)然也可以借鑒這個(gè)思想,數(shù)據(jù)其實(shí)只需要寫入到一個(gè)datanode上,然后由datanode之間相互進(jìn)行備份同步,減少了client端的寫入壓力,那么至于是一個(gè)datanode寫入成功即成功,還是需要所有的參與備份的datanode返回寫入成功才算成功,是可靠性配置的策略,當(dāng)然這個(gè)設(shè)置會(huì)影響到數(shù)據(jù)寫入的吞吐率,我們可以看到可靠性和效率永遠(yuǎn)是“魚和熊掌不可兼得”的。
潛在問題
NameNode確實(shí)會(huì)回放editlog,但是不是每次都從頭回放,它會(huì)先加載一個(gè)fsimage,這個(gè)文件是之前某一個(gè)時(shí)刻整個(gè)NameNode的文件元數(shù)據(jù)的內(nèi)存快照,然后再在這個(gè)基礎(chǔ)上回放editlog,完成后,會(huì)清空editlog,再把當(dāng)前文件元數(shù)據(jù)的內(nèi)存狀態(tài)寫入fsimage,方便下一次加載。
這樣,全量回放就變成了增量回放,但是如果NameNode長時(shí)間未重啟過,editlog依然會(huì)比較大,恢復(fù)的時(shí)間依然比較長,這個(gè)問題怎么解呢?
SecondNameNode是一個(gè)NameNode內(nèi)的定時(shí)任務(wù)線程,它會(huì)定期地將editlog寫入fsimage,然后情況原來的editlog,從而保證editlog的文件大小維持在一定大小。
NameNode掛了, SecondNameNode并不能替代NameNode,所以如果集群中只有一個(gè)NameNode,它掛了,整個(gè)系統(tǒng)就掛了。hadoop2.x之前,整個(gè)集群只能有一個(gè)NameNode,是有可能發(fā)生單點(diǎn)故障的,所以hadoop1.x有本身的不穩(wěn)定性。但是hadoop2.x之后,我們可以在集群中配置多個(gè)NameNode,就不會(huì)有這個(gè)問題了,但是配置多個(gè)NameNode,需要注意的地方就更多了,系統(tǒng)就更加復(fù)雜了。
俗話說“一山不容二虎”,兩個(gè)NameNode只能有一個(gè)是活躍狀態(tài)active,另一個(gè)是備份狀態(tài)standby,我們看一下兩個(gè)NameNode的架構(gòu)圖。
兩個(gè)NameNode通過JournalNode實(shí)現(xiàn)同步editlog,保持狀態(tài)一致可以相互替換。
因?yàn)閍ctive的NameNode掛了之后,standby的NameNode要馬上接替它,所以它們的數(shù)據(jù)要時(shí)刻保持一致,在寫入數(shù)據(jù)的時(shí)候,兩個(gè)NameNode內(nèi)存中都要記錄數(shù)據(jù)的元信息,并保持一致。這個(gè)JournalNode就是用來在兩個(gè)NameNode中同步數(shù)據(jù)的,并且standby NameNode實(shí)現(xiàn)了SecondNameNode的功能。
進(jìn)行數(shù)據(jù)同步操作的過程如下:
active NameNode有操作之后,它的editlog會(huì)被記錄到JournalNode中,standby NameNode會(huì)從JournalNode中讀取到變化并進(jìn)行同步,同時(shí)standby NameNode會(huì)監(jiān)聽記錄的變化。這樣做的話就是實(shí)時(shí)同步了,并且standby NameNode就實(shí)現(xiàn)了SecondNameNode的功能。
優(yōu)點(diǎn):
缺點(diǎn):
每種nosql都有自己的語法。跟t-sql類數(shù)據(jù)庫的方式類似。但。不是用sql語句。而是他自身定義的讀取語句
1、首先打開電腦,在電腦上找到NoSql,并打開。
2、其次打開以后在其主頁面找到鍵值數(shù)據(jù)庫,并點(diǎn)擊進(jìn)入。
3、最后在鍵值數(shù)據(jù)庫內(nèi)的設(shè)置內(nèi)找到查找,點(diǎn)擊即可。
網(wǎng)頁題目:nosql怎么查看,nosql使用
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