大数据技术原理及应用课实验4NoSQL与关系数据库操作对比分析

关系数据库基础 本章介绍关系数据库的基本概念，包括数据模型、关系代数、数据完整性等内容，为学习和应用关系数据库奠定理论基础。 关系数据库管理系统 本章讲解关系数据库管理系统（RDBMS）的体系结构、功能模块、工作原理，并介绍常见的RDBMS产品及其特点。 SQL 语言 本章详细介绍关系数据库标准语言 SQL，涵盖数据定义语言（DDL）、数据操作语言（DML）、数据控制语言（DCL）等方面，并结合实例讲解 SQL 语句的编写和应用。 数据库设计理论 本章阐述关系数据库设计的基本理论和方法，包括数据库规范化理论、ER 模型、数据库设计步骤等内容，指导读者进行科学合理的数据库设计。

在探讨HDFS之前，我们首先了解分布式文件系统设计的基本需求：1. 透明性包括访问透明性和位置透明性。2. 并发性要求系统支持多个客户端同时读写文件。3. 文件复制通过多副本机制提高数据可靠性。4. 硬件和操作系统异构性使得HDFS具备跨平台能力。5. 可伸缩性使系统能动态增减节点以应对不同规模的数据处理需求。6. 容错性通过多副本机制和自动检测恢复机制保证高可用性。7. 安全性可以通过Kerberos认证等方式增强。分布式文件系统的扩展通过成千上万个计算节点形成大型集群以实现高水平的扩展性。HDFS中的块大小通常远大于普通文件系统，优化存储效率。名称节点负责维护文件系统的命名空间和数据节点的映射关系。

传统的集合操作包括并运算、差运算等，在关系数据库中扮演重要角色。这些操作要求参与运算的两个关系具有相同的属性，通过集合论的方法来处理数据。关系数据库以表格形式存储数据，每个表格代表一个关系，每一行是一个元组，每一列是一个属性或域。关系操作如并运算（RS）和差运算（RS）是数据库管理系统中的核心操作，分别用于合并和过滤数据。这些操作不仅支持SQL语言，还符合实际应用的语义需求。

随着信息技术的进步，数据库管理系统如MySQL和Oracle在企业中扮演着至关重要的角色。MySQL以其开源性和灵活性受到广泛欢迎，而Oracle则因其强大的功能和企业级支持而备受青睐。比较这两者的性能、成本和适用场景，有助于企业选择最适合其需求的数据库解决方案。

此教材全面阐述大数据技术，涵盖基本原理、存储技术、处理方法和分析方法，并详细介绍其在不同领域的应用，为读者搭建通往大数据知识领域的桥梁，指引读者深入探索大数据技术。

数据库原理实验指导包含多个实验步骤，帮助学生掌握数据库的基本操作和查询。具体实验内容如下： 实验一：基本表的定义及查询 学习如何定义数据库表结构。 掌握简单的表查询方法。 实验二：连接查询及嵌套查询 理解不同表之间的关系并实现连接查询。 探索嵌套查询，深入理解查询逻辑。 实验三：数据更新 练习数据的插入、更新与删除操作。 确保数据操作的安全性和准确性。 实验四：视图的定义及操作 学习视图的创建、修改与删除。 通过视图简化复杂查询，提升数据库操作效率。

一、实验目的：1. 理解Hive在Hadoop体系结构中的角色作为数据仓库。 2. 熟练掌握常用的HiveQL语法。二、实验平台：1. 操作系统：Ubuntu 18.04（或Ubuntu 16.04）。 2. Hadoop版本：3.1.3。 3. Hive版本：3.1.2。 4. JDK版本：1.8。三、数据集由《Hive编程指南》(O'Reilly系列，人民邮电出版社)提供，下载地址：https://raw.githubusercontent.com/oreillymedia/programming_hive/master/prog-hive-1st-ed-data.zip备用下载地址：https://www.cocobolo.top/FileServer/prog-hive-1st-ed-data.zip。解压后可获取本实验所需的stocks.csv和dividends.csv两个文件。

数据库原理与应用的第三讲详细探讨了关系数据库的核心原理和应用，包括数据模型设计与优化。

面向对象数据库是面向对象技术与数据库技术的融合，它以对象的形式存储数据，并在此基础上实现了传统数据库的持久性、并发控制、可恢复性、一致性以及查询能力等功能。 对象-关系数据库则建立在对象-关系模型之上，该模型通过处理复杂对象的丰富数据类型和对象定位等功能，扩展了传统的关系模型。 面向对象数据库和对象-关系数据库的数据挖掘涉及一些新技术，例如处理复杂对象结构、复杂数据类型、类和子类层次结构、构造继承以及方法和过程等。