mysql怎么样（mysql社区版的稳定性与可靠性如何，是否有必要用oracle）
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mysql社区版的稳定性与可靠性如何，是否有必要用oracle
mysql社区版 稳定性 可靠性 很好。 而且通过其他技术，Mysql也可以进行扩展。 oracle是收费的，
hdf5和mysql比较怎么样
两者虽然都能存储数据，但是适用场景不同，不太具备可比性。就像SUV和跑车，都是车，但两者很显然不太具有可比性。从个人接触看，HDF5更适用于单机大规模数据应用，比如神经网络训练、股票回测、CFD计算、大数据体处理等等；而MySQL这类关系型数据库更适用于网络环境和一般场景的数据应用。HDF5在多维数据应用比关系型数据库有较大优势；在查询上肯定没有SQL语句方便。
大数据处理用mysql速度怎么样
您好，主要是检索某段时间内的模拟量值（select * from table where datatime between t1 and t2 ）,目前打算使用分表，分区的方式解决不纸上谈兵，说一下我的思路以及我的解决，抛砖引玉了 我最近正在解决这个问题 我现在的公司有三张表，是5亿的数据，每天张表每天的增量是100w 每张表大概在10个columns左右 下面是我做的测试和对比 1.首先看engine,在大数据量情况下，在没有做分区的情况下 mysiam比innodb在只读的情况下，效率要高13％左右 2.在做了partition之后，你可以去读一下mysql的官方文档，其实对于partition，专门是对myisam做的优化，对于innodb，所有的数据是存在ibdata里面的，所以即使你可以看到schema变了，其实没有本质的变化 在分区出于同一个physical disk下面的情况下，提升大概只有1％ 在分区在不同的physical disk下，我分到了三个不同的disks下，提升大概在3％，其实所谓的吞吐量，由很多因素决定的，比如你的explain parition时候可以看到，record在那一个分区，如果每个分区都有，其实本质上没有解决读的问题，这样只会提升写的效率。 另外一个问题在于，分区，你怎么分，如果一张表，有三个column都是经常被用于做查询条件的，其实是一件很悲惨的事情，因为你没有办法对所有的sql做针对性的分区，如果你只是如mysql官方文档上说的，只对时间做一个分区，而且你也只用时间查询的话，恭喜你 3.表主要用来读还是写，其实这个问题是不充分的，应该这样问，你在写入的时候，同时并发的查询多么？我的问题还比较简单，因为MongoDB的shredding支持不能，在crush之后，还是回到mysql，所以在通常情况下，9am－9pm，写入的情况很多，这个时候我会做一个view，view是基于最近被插入或者经常被查询的，通过做view来分离读取，就是说写是在table上的，读在进行逻辑判断前是在view上操作的 4做一些archive table，比如先对这些大表做很多已有的统计分析，然后通过已有的分析＋增量来解决 5如果你用mysiam，还有一个问题你要注意，如果你的.configure的时候，加了一个max index length参数的时候，当你的record数大于制定长度的时候，这个index会被disable 6 照你的需求来看，可以有两种方式，一种是分表，另一种是分区首先是分表，就像你自己所说的，可以按月分表，可以按用户ID分表等等，至于采用哪种方式分表，要看你的业务逻辑了，分表不好的地方就是查询有时候需要跨多个表。然后是分区，分区可以将表分离在若干不同的表空间上，用分而治之的方法来支撑无限膨胀的大表，给大表在物理一级的可管理性。将大表分割成较小的分区可以改善表的维护、备份、恢复、事务及查询性能。分区的好处是分区的优点：1 增强可用性：如果表的一个分区由于系统故障而不能使用，表的其余好的分区仍然可以使用；2 减少关闭时间：如果系统故障只影响表的一部分分区，那么只有这部分分区需要修复，故能比整个大表修复花的时间更少；3 维护轻松：如果需要重建表，独立管理每个分区比管理单个大表要轻松得多；4 均衡I/O:可以把表的不同分区分配到不同的磁盘来平衡I/O改善性能；5 改善性能：对大表的查询、增加、修改等操作可以分解到表的不同分区来并行执行，可使运行速度更快；6 分区对用户透明，最终用户感觉不到分区的存在。
mysql 怎么样
MYSQL好用多了，小巧，中小企业的首选，建议你多学，启动服务安装就35M，启动后好像也才占用20几M，不过就是图形界面没MSSQL做到好，不过你也用Navicat Lite for MySQL，微软的东西 安装出来动不动就几个G，启动后服务我的电脑占70M，我们学校也学到是MSSQL2005 不过我个人还是喜欢MYSQL
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