Hbase与关系型数据库的存储方式有哪些不同

1. 数据模型不同：关系型数据库采用表格模型存储数据，而HBase是基于列族的NoSQL数据库，采用列族模型存储数据。

2. 存储方式不同：关系型数据库采用磁盘存储数据，而HBase采用HDFS存储数据。

3. 数据库设计不同：关系型数据库需要设计表结构，而HBase不需要设计表结构，可以直接存储数据。

4. 读写方式不同：关系型数据库采用SQL语句进行读写，而HBase采用API进行读写。HBase支持通过列族和列名进行精确查询和范围查询，而关系型数据库只能通过SQL语句进行查询。

5. 数据一致性不同：关系型数据库保证数据的强一致性，而HBase保证数据的最终一致性。

相关问题

hbase和传统关系型数据库的区别在于哪些方面

HBase与传统关系型数据库在以下几个方面存在区别：

1. 数据模型：HBase采用列族存储数据，每个列族可以包含多个列限定符，而传统关系型数据库采用表存储数据，每个表包含多个字段。HBase的数据模型更加灵活，不需要预先定义表结构，可以根据需要动态添加列族和列限定符。

2. 数据存储方式：HBase采用分布式存储方式，数据被分散存储在多个RegionServer上，可以实现数据的高可用和横向扩展。而传统关系型数据库采用集中式存储方式，数据存储在单个节点上，容易出现单点故障和性能瓶颈。

3. 适用场景：HBase适用于需要存储大量结构化或半结构化数据，并且需要支持高并发读写和实时查询的场景。而传统关系型数据库适用于需要进行复杂查询和事务处理的场景。

以下是HBase和传统关系型数据库存储用户信息和查询用户信息的代码示例：

HBase存储用户信息的代码示例：

import happybase

# 连接HBase
connection = happybase.Connection('localhost', port=9090)

# 创建表
connection.create_table(
    'user',
    {
        'info': dict(max_versions=10),
        'address': dict(),
    }
)

# 插入数据
table = connection.table('user')
table.put(
    b'001',
    {
        b'info:name': b'John',
        b'info:age': b'30',
        b'address:city': b'Beijing',
        b'address:country': b'China',
    }
)

# 查询数据
row = table.row(b'001')
print(row[b'info:name']) # 输出：b'John'
print(row[b'address:city']) # 输出：b'Beijing'

传统关系型数据库存储用户信息的代码示例：

import sqlite3

# 连接SQLite数据库
conn = sqlite3.connect('test.db')

# 创建表
conn.execute('''
    CREATE TABLE user
    (ID INT PRIMARY KEY NOT NULL,
    NAME TEXT NOT NULL,
    AGE INT NOT NULL,
    CITY TEXT NOT NULL,
    COUNTRY TEXT NOT NULL);
''')

# 插入数据
conn.execute("INSERT INTO user (ID, NAME, AGE, CITY, COUNTRY) \
              VALUES (1, 'John', 30, 'Beijing', 'China')")

# 查询数据
cursor = conn.execute("SELECT NAME, CITY from user WHERE ID=1")
for row in cursor:
    print("NAME = ", row[0]) # 输出：NAME = John
    print("CITY = ", row[1]) # 输出：CITY = Beijing

非关系型数据库有哪些

非关系型数据库（NoSQL）是一种用于存储和检索大量非结构化或半结构化数据的数据库系统。以下是一些常见的非关系型数据库：

1. 文档型数据库（Document databases）：以文档为单位存储数据，每个文档可以是不同结构的。常见的文档型数据库有MongoDB、Couchbase等。

2. 键值对数据库（Key-value databases）：以键值对的形式存储数据，可以通过键快速检索数据。常见的键值对数据库有Redis、Memcached等。

3. 列族数据库（Column-family databases）：以列族的形式存储数据，每个列族可以包含多个列。常见的列族数据库有HBase、Cassandra等。

4. 图数据库（Graph databases）：以图的形式存储数据，数据以节点和边的形式组织。常见的图数据库有Neo4j、ArangoDB等。

5. 对象数据库（Object databases）：以对象的形式存储数据，可以直接存储面向对象编程语言中的对象。常见的对象数据库有db4o、Versant等。

6. 时间序列数据库（Time-series databases）：专门用于存储和处理时间序列数据，如传感器数据、日志数据等。常见的时间序列数据库有InfluxDB、OpenTSDB等。

7. 内存数据库（In-memory databases）：将数据存储在内存中，以提供更高的读写性能。常见的内存数据库有Redis、MemSQL等。