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nosql怎么多表查询

sqlserver是微软旗下一款数据库软件,今天一起看一下如何使用sqlserver来实现多表连接查询。

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设备:联想电脑

系统:win10

系统:sqlserver 2019

1、打开电脑后再开始界面中找到sqlserver 2019,双击打开sqlserver 2019。

2、可以看到当前有两个数据表,一个班级表,一个学生表。加下来要将两张表里面的数据查询出来。

3、在文本域中输入:select *  from banji select *  from student点击执行按钮。

4、这时就可以分别查询出班级和学生的信息,如图所示,只不过此时查询出的数据是分开的,多表查询就完成了。

常用的关系型数据库有哪些

常见的关系型数据库管理系统产品有Oracle、SQL Server、Sybase、DB2、Access等。 1.Oracle

Oracle是1983年推出的世界上第一个开放式商品化关系型数据库管理系统。它采用标准的SQL结构化查询语言,支持多种数据类型,提供面向对象存储的数据支持,具有第四代语言开发工具,支持Unix、Windows NT、OS/2、Novell等多种平台。除此之外,它还具有很好的并行处理功能。Oracle产品主要由Oracle服务器产品、Oracle开发工具、Oracle应用软件组成,也有基于微机的数据库产品。主要满足对银行、金融、保险等企业、事业开发大型数据库的需求。

2.SQL Server

SQL即结构化查询语言(Structured Query Language,简称为SQL)。SQL Server最早出现在1988年,当时只能在OS/2操作系统上运行。2000年12月微软发布了SQL Server 2000,该软件可以运行于Windows NT/2000/XP等多种操作系统之上,是支持客户机/服务器结构的数据库管理系统,它可以帮助各种规模的企业管理数据。

随着用户群的不断增大,SQL Server在易用性、可靠性、可收缩性、支持数据仓库、系统集成等方面日趋完美。特别是SQL Server的数据库搜索引擎,可以在绝大多数的操作系统之上运行,并针对海量数据的查询进行了优化。目前SQL Server已经成为应用最广泛的数据库产品之一。

由于使用SQL Server不但要掌握SQL Server的操作,而且还要能熟练掌握Windows NT/2000 Server的运行机制,以及SQL语言,所以对非专业人员的学习和使用有一定的难度。

3.Sybase

1987年推出的大型关系型数据库管理系统Sybase,能运行于OS/2、Unix、Windows NT等多种平台,它支持标准的关系型数据库语言SQL,使用客户机/服务器模式,采用开放体系结构,能实现网络环境下各节点上服务器的数据库互访操作。技术先进、性能优良,是开发大中型数据库的工具。Sybase产品主要由服务器产品Sybase SQL Server、客户产品Sybase SQL Toolset和接口软件Sybase Client/Server Interface组成,还有著名的数据库应用开发工具PowerBuilder。

4.DB2

DB2是基于SQL的关系型数据库产品。20世纪80年代初期DB2的重点放在大型的主机平台上。到90年代初,DB2发展到中型机、小型机以及微机平台。DB2适用于各种硬件与软件平台。各种平台上的DB2有共同的应用程序接口,运行在一种平台上的程序可以很容易地移植到其他平台。DB2的用户主要分布在金融、商业、铁路、航空、医院、旅游等各个领域,以金融系统的应用最为突出。

5.Access

Access是在Windows操作系统下工作的关系型数据库管理系统。它采用了Windows程序设计理念,以Windows特有的技术设计查询、用户界面、报表等数据对象,内嵌了VBA(全称为Visual Basic Application)程序设计语言,具有集成的开发环境。Access提供图形化的查询工具和屏幕、报表生成器,用户建立复杂的报表、界面无需编程和了解SQL语言,它会自动生成SQL代码。

Access被集成到Office中,具有Office系列软件的一般特点,如菜单、工具栏等。与其他数据库管理系统软件相比,更加简单易学,一个普通的计算机用户,没有程序语言基础,仍然可以快速地掌握和使用它。最重要的一点是,Access的功能比较强大,足以应付一般的数据管理及处理需要,适用于中小型企业数据管理的需求。当然,在数据定义、数据安全可靠、数据有效控制等方面,它比前面几种数据库产品要逊色不少。

什么是NoSQL数据库

什么是NoSQL数据库?从名称“非SQL”或“非关系型”衍生而来,这些数据库不使用类似SQL的查询语言,通常称为结构化存储。这些数据库自1960年就已经存在,但是直到现在一些大公司(例如Google和Facebook)开始使用它们时,这些数据库才流行起来。该数据库最明显的优势是摆脱了一组固定的列、连接和类似SQL的查询语言的限制。有时,NoSQL这个名称也可能表示“不仅仅SQL”,来确保它们可能支持SQL。 NoSQL数据库使用诸如键值、宽列、图形或文档之类的数据结构,并且可以如JSON之类的不同格式存储。

AWS开源可跨关联式与NoSQL数据库的查询语言PartiQL

AWS推出了与SQL兼容的查询语言PartiQL,只要数据库查询引擎提供PartiQL支持,使用者就能以PartiQL单一查询关联式数据库的结构化资料,以及开放资料格式中的巢状资料或是半结构化资料,甚至还能用来查询NoSQL或是文件数据库中无固定结构(Schema-less)的资料。除了AWS自家的数据库服务,NoSQL数据库Couchbase Server也承诺将会支持PartiQL。

企业资料分散在关联式数据库、非关联式数据库以及资料湖泊中。高度结构化的资料,储存在SQL数据库或是资料仓储;无固定结构的资料则由键值储存、图形数据库(Graph Database)、分类帐数据库或是时间序列数据库等NoSQL数据库处理;而在资料湖泊中的资料,可能也有部分缺乏结构,或是可能为巢状或是多值结构。不同的资料类型适用于不同的使用案例,而每种类型的资料,可能都有自己的查询语言。

不同的资料储存对应不同的查询语言,当企业更换资料格式或是数据库引擎时,可能还需要跟着改变应用程式和查询语法,AWS提到,这对于资料的应用,特别是使用资料湖泊的灵活性与效率,有着很大的阻碍。为了统一不同类型数据库存取方法,AWS发布了查询语言PartiQL,这是个与SQL兼容的查询语言,可以用来查询以各种格式储存在各地的资料。

用户可以使用PartiQL来查询关联式数据库,像是在Redshift实作交易或是资料分析等应用,或对于Amazon S3资料湖泊的开放资料格式,同样能使用PartiQL对巢状资料与半结构化资料例如Amazon Ion格式进行查询,另外,PartiQL也可用于文件数据库等NoSQL数据库,查询无固定结构的资料。

AWS表示,PartiQL的出现,是为了满足自家查询和转换大量资料的需求,其提供严格的SQL兼容性,可与标准SQL混合使用,执行连接(Join)、过滤(Filtering)与聚合(Aggregation)操作,并以最小扩充支持巢状和半结构化资料,让开发者以简单且一致的方法,不需要更改查询语言,就能查询各种格式和服务的资料。

PartiQL具格式独立性与储存独立性,PartiQL语法和语义不依赖任何资料格式,无论使用者是要查询JSON、Parquet、ORC、CSV还是Ion等格式,查询语句的写法都相同,PartiQL的查询在综合逻辑类型系统上运作,才对应到不同底层的格式。而PartiQL也不相依于特定资料储存,因此适用于不同的底层资料储存。

虽然过去针对跨不同类型数据库查询的问题,已有不少解决方案,AWS指出,像是Postgres JSON同样也兼容于SQL,但是却无法良好地处理JSON巢状资料;而半结构化查询语言,虽然能良好处理巢状资料,但却无法与SQL语言兼容。AWS提到,PartiQL是第一个能够完全解决这些问题的查询语言。

目前AWS已在自家多项服务支持PartiQL,包括Amazon S3 Select、Amazon Glacier Select、Amazon Redshift Spectrum、Amazon QLDB,接下来几个月将会有更多的AWS服务支持PartiQL,Couchbase也公布将加入支持PartiQL的行列。现在PartiQL以Apache2.0授权许可开源,公开教学、规范以及参考实作,所有社群都能使用并参与贡献。

nosql数据库有哪些

NoSQL太火,冒出太多产品了,保守估计也成百上千了。

互联网公司常用的基本集中在以下几种,每种只举一个比较常见或者应用比较成功的例子吧。

1. In-Memory KV Store : Redis

in memory key-value store,同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力,成功用法是替代memcached,通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复,同时支持replication提供读可扩展和高可用。

2. Disk-Based KV Store: Leveldb

真正基于磁盘的key-value storage, 模型单一简单,数据量不受限于内存大小,数据落盘高可靠,Google的几位大神出品的精品,LSM模型天然写优化,顺序写盘的方式对于新硬件ssd再适合不过了,不足是仅提供了一个库,需要自己封装server端。

3. Document Store: Mongodb

分布式nosql,具备了区别mysql的最大亮点:可扩展性。mongodb 最新引人的莫过于提供了sql接口,是目前nosql里最像mysql的,只是没有ACID的特性,发展很快,支持了索引等特性,上手容易,对于数据量远超内存限制的场景来说,还需要慎重。

4. Column Table Store: HBase

这个富二代似乎不用赘述了,最大的优势是开源,对于普通的scan和基于行的get等基本查询,性能完全不是问题,只是只提供裸的api,易用性上是短板,可扩展性方面是最强的,其次坐上了Hadoop的快车,社区发展很快,各种基于其上的开源产品不少,来解决诸如join、聚集运算等复杂查询。


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