Java 8 Grouping: A Comprehensive Guide to Grouping Data in Java 8

一、Java 8 Grouping: A Comprehensive Guide to Grouping Data in Java 8

Introduction

Grouping data is a common task in many programming scenarios. In Java 8, the introduction of the Stream API and lambda expressions made grouping data even more powerful and concise. In this article, we will explore the various techniques and methods available in Java 8 to group data effectively.

Grouping with Collectors.groupingBy()

One of the most frequently used methods for grouping in Java 8 is Collectors.groupingBy(). This method takes a classification function as an argument and returns a Map that groups the elements according to the result of the classification function. We will dive into the details of this method and explore its various possibilities.

Grouping with Multiple Levels

Sometimes, we need to group data at multiple levels - for example, grouping a list of employees by department and then by age range. Java 8 provides a solution for this using the Collectors.groupingBy() method along with Collectors.groupingByConcurrent(). We will discuss how to achieve multiple-level grouping effectively.

Grouping and Aggregating with Collectors.summarizingInt()

Grouping and aggregating data often go hand in hand. Java 8 provides the Collectors.summarizingInt() collector, which allows us to calculate various statistical summary such as count, sum, average, minimum, and maximum for a given group. We will see how to leverage this collector to perform grouping and aggregating tasks.

Grouping with Custom Collectors

Although the Collectors.groupingBy() provides a powerful tool for grouping, sometimes we may need more flexibility and control. Java 8 allows us to create custom collectors using the Collector interface. We will demonstrate how to create and use custom collectors for grouping data based on specific criteria.

Parallel Grouping with Collectors.groupingByConcurrent()

With the introduction of concurrent collectors in Java 8, we can now perform grouping operations in parallel. The Collectors.groupingByConcurrent() method allows us to achieve efficient parallel grouping by leveraging the power of multi-core processors. We will discuss the benefits and demonstrate a simple example of parallel grouping.

Conclusion

In conclusion, Java 8 offers a variety of powerful techniques and methods for grouping data. From the basic Collectors.groupingBy() to custom collectors and parallel grouping, there are options available for almost any grouping scenario. By mastering these techniques, developers can efficiently organize and analyze data in their Java applications.

Thank you for reading this comprehensive guide to Java 8 grouping. We hope this article has provided you with a clear understanding of the various techniques and methods for grouping data in Java 8. By applying these techniques, you will be able to organize and analyze your data more effectively and efficiently in your Java projects.

二、SQLServer中汇总功能的使用GROUPING,ROLLUP和CUBE？

第一次看到这样的SQL语句,看不懂,其中用到了下面的不常用的

聚集函数:GROUPING

用于汇总数据用的运算符: ROLLUP

SELECT

CASE GROUPING(o.customerid) WHEN 0 THEN o.customerid ELSE '(Total)' END

AS AllCustomersSummary,

CASE GROUPING(od.orderid) WHEN 0 THEN od.orderid ELSE -1 END

AS IndividualCustomerSummary,

SUM(od.quantity*od.unitprice) AS price

FROM Orders o, [Order Details] od

WHERE Year(o.orderdate) = 1998 AND od.orderid=o.orderid

GROUP BY o.customerid, od.orderid WITH ROLLUP

ORDER BY AllCustomersSummary

查看SQL Server的帮助才发现,厉害啊,原来还有这么厉害的东西,不由的想起以前做水晶报表的时候,原来在SQL Server中就可以实现这样的功能.

1.用 CUBE 汇总数据

CUBE 运算符生成的结果集是多维数据集。多维数据集是事实数据的扩展，事实数据即记录个别事件的数据。扩展建立在用户打算分析的列上。这些列被称为维。多维数据集是一个结果集，其中包含了各维度的所有可能组合的交叉表格。

CUBE 运算符在 SELECT 语句的 GROUP BY 子句中指定。该语句的选择列表应包含维度列和聚合函数表达式。GROUP BY 应指定维度列和关键字 WITH CUBE。结果集将包含维度列中各值的所有可能组合，以及与这些维度值组合相匹配的基础行中的聚合值。

例如，一个简单的表 Inventory 中包含：

Item Color Quantity

-------------------- -------------------- --------------------------

Table Blue 124

Table Red 223

Chair Blue 101

Chair Red 210

下列查询返回的结果集中，将包含 Item 和 Color 的所有可能组合的 Quantity 小计：

SELECT Item, Color, SUM(Quantity) AS QtySum

FROM Inventory

GROUP BY Item, Color WITH CUBE

下面是结果集：

Item Color QtySum

-------------------- -------------------- --------------------------

Chair Blue 101.00

Chair Red 210.00

Chair (null) 311.00

Table Blue 124.00

Table Red 223.00

Table (null) 347.00

(null) (null) 658.00

(null) Blue 225.00

(null) Red 433.00

我们着重考查下列各行：

Chair (null) 311.00

这一行报告了 Item 维度中值为 Chair 的所有行的小计。对 Color 维度返回了 NULL 值，表示该行所报告的聚合包括 Color 维度为任意值的行。

Table (null) 347.00

这一行类似，但报告的是 Item 维度中值为 Table 的所有行的小计。

(null) (null) 658.00

这一行报告了多维数据集的总计。Item 和 Color 维度的值都是 NULL，表示两个维度中的所有值都汇总在该行中。

(null) Blue 225.00

(null) Red 433.00

这两行报告了 Color 维度的小计。两行中的 Item 维度值都是 NULL，表示聚合数据来自 Item 维度为任意值的行。

使用 GROUPING 区分空值

CUBE 操作所生成的空值带来一个问题：如何区分 CUBE 操作所生成的 NULL 值和从实际数据中返回的 NULL 值？这个问题可用 GROUPING 函数解决。如果列中的值来自事实数据，则 GROUPING 函数返回 0；如果列中的值是 CUBE 操作所生成的 NULL，则返回 1。在 CUBE 操作中，所生成的 NULL 代表全体值。可将 SELECT 语句写成使用 GROUPING 函数将所生成的 NULL 替换为字符串 ALL。因为事实数据中的 NULL 表明数据值未知，所以 SELECT 语句还可译码为返回字符串 UNKNOWN 替代来自事实数据的 NULL。例如：

SELECT CASE WHEN (GROUPING(Item) = 1) THEN 'ALL'

ELSE ISNULL(Item, 'UNKNOWN')

END AS Item,

CASE WHEN (GROUPING(Color) = 1) THEN 'ALL'

ELSE ISNULL(Color, 'UNKNOWN')

END AS Color,

SUM(Quantity) AS QtySum

FROM Inventory

GROUP BY Item, Color WITH CUBE

多维数据集

CUBE 运算符可用于生成 n 维的多维数据集，即具有任意数目维度的多维数据集。只有一个维度的多维数据集可用于生成合计，例如：

SELECT CASE WHEN (GROUPING(Item) = 1) THEN 'ALL'

ELSE ISNULL(Item, 'UNKNOWN')

END AS Item,

SUM(Quantity) AS QtySum

FROM Inventory

GROUP BY Item WITH CUBE

GO

此 SELECT 语句返回的结果集既显示了 Item 中每个值的小计，也显示了 Item 中所有值的总计：

Item QtySum

-------------------- --------------------------

Chair 311.00

Table 347.00

ALL 658.00

包含带有许多维度的 CUBE 的 SELECT 语句可能生成很大的结果集，因为这些语句会为所有维度中值的所有组合生成行。这些大结果集包含的数据可能过多而不易于阅读和理解。这个问题有一种解决办法是将 SELECT 语句放在视图中：

CREATE VIEW InvCube AS

SELECT CASE WHEN (GROUPING(Item) = 1) THEN 'ALL'

ELSE ISNULL(Item, 'UNKNOWN')

END AS Item,

CASE WHEN (GROUPING(Color) = 1) THEN 'ALL'

ELSE ISNULL(Color, 'UNKNOWN')

END AS Color,

SUM(Quantity) AS QtySum

FROM Inventory

GROUP BY Item, Color WITH CUBE

然后即可用该视图来只查询您感兴趣的维度值：

SELECT *

FROM InvCube

WHERE Item = 'Chair'

AND Color = 'ALL'

Item Color QtySum

-------------------- -------------------- --------------------------

Chair ALL 311.00

(1 row(s) affected)

2.用 ROLLUP 汇总数据

在生成包含小计和合计的报表时，ROLLUP 运算符很有用。ROLLUP 运算符生成的结果集类似于 CUBE 运算符所生成的结果集。有关更多信息.

CUBE 和 ROLLUP 之间的区别在于：

CUBE 生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。

ROLLUP 生成的结果集显示了所选列中值的某一层次结构的聚合。

例如，简单表 Inventory 中包含：

Item Color Quantity

-------------------- -------------------- --------------------------

Table Blue 124

Table Red 223

Chair Blue 101

Chair Red 210

下列查询将生成小计报表：

SELECT CASE WHEN (GROUPING(Item) = 1) THEN 'ALL'

ELSE ISNULL(Item, 'UNKNOWN')

END AS Item,

CASE WHEN (GROUPING(Color) = 1) THEN 'ALL'

ELSE ISNULL(Color, 'UNKNOWN')

END AS Color,

SUM(Quantity) AS QtySum

FROM Inventory

GROUP BY Item, Color WITH ROLLUP

Item Color QtySum

-------------------- -------------------- --------------------------

Chair Blue 101.00

Chair Red 210.00

Chair ALL 311.00

Table Blue 124.00

Table Red 223.00

Table ALL 347.00

ALL ALL 658.00

(7 row(s) affected)

如果查询中的 ROLLUP 关键字更改为 CUBE，那么 CUBE 结果集与上述结果相同，只是在结果集的末尾还会返回下列两行：

ALL Blue 225.00

ALL Red 433.00

CUBE 操作为 Item 和 Color 中值的可能组合生成行。例如，CUBE 不仅报告与 Item 值 Chair 相组合的 Color 值的所有可能组合（Red、Blue 和 Red + Blue），而且报告与 Color 值 Red 相组合的 Item 值的所有可能组合（Chair、Table 和 Chair + Table）。

对于 GROUP BY 子句中右边的列中的每个值，ROLLUP 操作并不报告左边一列（或左边各列）中值的所有可能组合。例如，ROLLUP 并不对每个 Color 值报告 Item 值的所有可能组合。

ROLLUP 操作的结果集具有类似于 COMPUTE BY 所返回结果集的功能；然而，ROLLUP 具有下列优点：

ROLLUP 返回单个结果集；COMPUTE BY 返回多个结果集，而多个结果集会增加应用程序代码的复杂性。

ROLLUP 可以在服务器游标中使用；COMPUTE BY 不可以。

有时，查询优化器为 ROLLUP 生成的执行计划比为 COMPUTE BY 生成的更为高效。

3.GROUPING

是一个聚合函数,它产生一个附加的列，当用 CUBE 或 ROLLUP 运算符添加行时，附加的列输出值为1，当所添加的行不是由 CUBE 或 ROLLUP 产生时，附加列值为0。

仅在与包含 CUBE 或 ROLLUP 运算符的 GROUP BY 子句相联系的选择列表中才允许分组。

语法

GROUPING ( column_name )

参数

column_name

是 GROUP BY 子句中用于检查 CUBE 或 ROLLUP 空值的列。

返回类型

int

注释

分组用于区分由 CUBE 和 ROLLUP 返回的空值和标准的空值。作为CUBE 或 ROLLUP 操作结果返回的 NULL 是 NULL 的特殊应用。它在结果集内作为列的占位符，意思是"全体"。

示例

下面的示例将 royalty 的数值分组，并聚合 advance 的数值。GROUPING 函数应用于 royalty 列。

USE pubs

SELECT royalty, SUM(advance) 'total advance',

GROUPING(royalty) 'grp'FROM titles

GROUP BY royalty WITH ROLLUP

结果集在 royalty 下显示两个空值。第一个 NULL 代表从表中这一列得到的空值组。第二个 NULL 在 ROLLUP 操作所添加的汇总行中。汇总行显示的是所有 royalty组的 advance 合计数值，并且在 grp 列中用 1 标识。

下面是结果集：

royalty total advance grp

--------- --------------------- ---

NULL NULL 0

10 57000.0000 0

12 2275.0000 0

14 4000.0000 0

16 7000.0000 0

24 25125.0000 0

NULL 95400.0000 1

3.GROUPING

是一个聚合函数,它产生一个附加的列，当用 CUBE 或 ROLLUP 运算符添加行时，附加的列输出值为1，当所添加的行不是由 CUBE 或 ROLLUP 产生时，附加列值为0。

仅在与包含 CUBE 或 ROLLUP 运算符的 GROUP BY 子句相联系的选择列表中才允许分组。

语法

GROUPING ( column_name )

参数

column_name

是 GROUP BY 子句中用于检查 CUBE 或 ROLLUP 空值的列。

返回类型

int

注释

分组用于区分由 CUBE 和 ROLLUP 返回的空值和标准的空值。作为CUBE 或 ROLLUP 操作结果返回的 NULL 是 NULL 的特殊应用。它在结果集内作为列的占位符，意思是"全体"。

示例

下面的示例将 royalty 的数值分组，并聚合 advance 的数值。GROUPING 函数应用于 royalty 列。

USE pubs

SELECT royalty, SUM(advance) 'total advance',

GROUPING(royalty) 'grp'FROM titles

GROUP BY royalty WITH ROLLUP

结果集在 royalty 下显示两个空值。第一个 NULL 代表从表中这一列得到的空值组。第二个 NULL 在 ROLLUP 操作所添加的汇总行中。汇总行显示的是所有 royalty组的 advance 合计数值，并且在 grp 列中用 1 标识。

下面是结果集：

royalty total advance grp

--------- --------------------- ---

NULL NULL 0

10 57000.0000 0

12 2275.0000 0

14 4000.0000 0

16 7000.0000 0

24 25125.0000 0

NULL 95400.0000 1

3.GROUPING

是一个聚合函数,它产生一个附加的列，当用 CUBE 或 ROLLUP 运算符添加行时，附加的列输出值为1，当所添加的行不是由 CUBE 或 ROLLUP 产生时，附加列值为0。

仅在与包含 CUBE 或 ROLLUP 运算符的 GROUP BY 子句相联系的选择列表中才允许分组。

语法

GROUPING ( column_name )

参数

column_name

是 GROUP BY 子句中用于检查 CUBE 或 ROLLUP 空值的列。

返回类型

int

注释

分组用于区分由 CUBE 和 ROLLUP 返回的空值和标准的空值。作为CUBE 或 ROLLUP 操作结果返回的 NULL 是 NULL 的特殊应用。它在结果集内作为列的占位符，意思是"全体"。

示例

下面的示例将 royalty 的数值分组，并聚合 advance 的数值。GROUPING 函数应用于 royalty 列。

USE pubs

SELECT royalty, SUM(advance) 'total advance',

GROUPING(royalty) 'grp'FROM titles

GROUP BY royalty WITH ROLLUP

结果集在 royalty 下显示两个空值。第一个 NULL 代表从表中这一列得到的空值组。第二个 NULL 在 ROLLUP 操作所添加的汇总行中。汇总行显示的是所有 royalty组的 advance 合计数值，并且在 grp 列中用 1 标识。

下面是结果集：

royalty total advance grp

--------- --------------------- ---

NULL NULL 0

10 57000.0000 0

12 2275.0000 0

14 4000.0000 0

16 7000.0000 0

24 25125.0000 0

NULL 95400.0000 1

三、如何建立数据库，利用什么软件建立数据库？

啥叫数据库？excel也可以算，access也可以算，mysql也可以算，hbase也可以算，你要数据库干啥，决定了你怎么搭建数据库。

四、数据库设计?

本文档明确数据库设计原则和规范，规范数据库对象命名方式，见名知意，强化分工，保证数据库高效稳定运行

1 数据库设计原则

1) 充分考虑业务逻辑和数据分离，数据库只作为一个保证ACID特性的关系数据的持久化存储系统，尽量减少使用自定义函数、存储过程和视图，不用触发器。

2) 充分考虑数据库整体安全设计，数据库管理和使用人员权限分离。

3) 充分考虑具体数据对象的访问频度及性能需求，结合主机、存储等需求，做好数据库性能设计。

4) 充分考虑数据增长模型，决策是否采用“分布式（水平拆分或者垂直拆分）”模式。

5) 充分考虑业务数据安全等级，设计合适的备份和恢复策略。

2 设计规范

2.1 约定

1) 一般情况下设计遵守数据的设计规范3NF，尽量减少非标准范式或者反模式使用。

3NF规定：

Ø 表内的每一个值都只能被表达一次。

Ø 表内的每一行都应该被唯一的标识（有唯一键）。

Ø 表内不应该存储依赖于其他键的非键信息。

常见关键字（不得直接作为相关命名）：range、match、delayed、select、and、from、where、not、in、out、add、as、user、name、key、index、type、group、order、max、min、count、concat、by、desc、asc、null等等，更多请参考 MySQL 官方保留字。

2) 数据库和表的字符集统一：字符集（utf8mb4），排序规则（utf8mb4_general_ci）

2.2 表设计规范

1) 应该根据系统架构中的组件划分，针对每个组件所处理的业务进行组件单元的数据库设计；不同组件间所对应的数据库表之间的关联应尽可能减少，确保组件对应的表之间的独立性，为系统或表结构的重构提供可能性。

2) 采用领域模型驱动的方式和自顶向下的思路进行数据库设计，首先分析系统业务，根据职责定义对象。对象要符合封装的特性，确保与职责相关的数据项被定义在一个对象之内，不会出现职责描述缺失或多余。

3) 应针对所有表的主键和外键建立索引，有针对性地建立组合属性的索引。

4) 尽量少采用存储过程。

5) 设计出的表要具有较好的使用性。

6) 设计出的表要尽可能减少数据冗余，确保数据的准确性。

2.3 字段规范

1) 一行记录必须表内唯一，表必须有主键。

2) 如果数据库类型为MYSQL ，应尽量以自增INT类型为主键。如果数据库类型为ORACLE，建议使用UUID为主键。

3) 日期字段，如需要按照时间进行KEY分区或者子分区，则使用VARCHAR2类型存储，存储格式为：YYYYMMDD 。如若不需要以KEY形式作为分区列，则使用DATE或者DATETIME类型存储。不建议使用时间戳存储时间。

4) 字段名称和字段数据类型对应，如DATE命名字段，则存储时间精确到日，如TIME命名字段，则存储时间精确到时分秒，甚至毫秒。

2.4 命名规范类

2.4.1 约定

1) 数据库对象命名清晰，尽量做到见名知意，在进行数据库建模时备注对象，便于他人理解。

2) 数据库类型为MYSQL,采用全小写英文单词

3) 数据库类型为ORACLE，则使用驼峰式命名规范

4) 数据库对象命名长度不能超过30个字符

3 管理范围

管理数据库中所有对象，包括库，表，视图，索引，过程，自定义函数，包，序列，触发器等

3.1 建库

1) 数据库名：采用小写英文单词简拼或汉字小写拼音,多个单词或拼音采用下划线"_"连接

2) 数据库编码规则及排序规则：字符集（utf8mb4），排序规则（utf8mb4_general_ci）

3) 建库其他要求：库名与应用名称尽量一致

3.2 建表

表名应使用名词性质小写英文单词。如果需要单词词组来进行概括，单词与单词之间使用英文半角输入状态下_连接。如果超长，则从前面单词开始截取，保留单词前三位，保留完整的最后一个单词，如果依然超长，则保留前面单词首字母，直接和最后一个单词连接；临时表命名以TMP开头，命名格式为TMP_模块/用途名称_名字拼音首字母；表名不能直接采用关键字命名

1) 表命名：采用“业务名称_表的作用”格式命名（例如：alipay_task / force_project / trade_config）

2) 建表其他要求：表名长度不能超过30个字符；一定要指定一个主键字段；必须要根据业务对表注释；如果修改字段含义或对字段表示的状态追加时，需要及时更新字段注释；

3) 表必备字段：

`is_delete` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '状态（1删除、0未删除）',

`is_enabled` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '状态（1启用、0作废）',

`op_first` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '创建人',

`op_first_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',

`op_last` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '更新人',

`op_last_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',

3.3 建字段

1) 字段命名：

表中标识唯一性字段必须以标识性简称+id命名。其余字段根据存储信息，使用名词性质英文单词表示，如需要单词词组来进行概括，单词与单词之间使用英文半角输入状态下_连接。外键引用字段使用外键表_id的形式命名；字段名必须使用小写字母或数字，禁止出现数字开头，禁止两个下划线中间只出现数字；表达是与否概念的字段，必须使用 is_xxx 的方式命名，数据类型是 unsigned tinyint；表达逻辑删除的字段名 is_deleted，1 表示删除，0 表示未删除

2) 字段类型、长度

如果存储的字符串长度几乎相等，使用 char 定长字符串类型；小数类型为 decimal；id 必为主键，类型为 bigint unsigned；应尽量以自增INT类型为主键；优先选择符合存储需要的最小的数据类型；将字符串转化为数字类型存储；对于非负数据采用无符号整形进行存储signed int -2147483648-2147483648，unsigned int 0-2147483648，有符号比无符号多出一倍的存储空间；varchar(n) n代表字符数，不是字节数，varchar(255)=765个字节，过大的长度会消耗更多的内存；避免使用text\BLOB数据类型，建议text\BLOB列分离到单独的扩展表中，text\BLOB类型只能使用前缀索引；避免使用enum数据类型，修改enum需要使用alter语句，enum类型的order by操作效率低，需要额外操作，禁止使用数值作为enum的枚举值；尽可能把所有列定义为not null，索引null列需要额外的空间来保存，所以要占用更多的空间，进行比较和计算时要对null值做特别的处理；禁止字符串存储日期型的数据，缺点1：无法用日期函数进行计算和比较，缺点2：用字符串存储日期要占用更多的空间；使用timestamp或datetime类型存储时间，timestamp存储空间更小；财务的相关金额使用decimal类型，decimal类型为精准浮点数，在计算时不会丢失精度，float、double非精准浮点数

3) 字段其他要求

字段名称长度不能超过30个字符、尽量减少或者不使用联合主键、字段尽可能不允许为null(为null时设定默认值)、文本类型字段，属性 字符集（utf8mb4），排序规则（utf8mb4_general_ci）、字段必须根据业务进行注释。

3.4 建索引

主键索引名为 pk_字段名；唯一索引名为 uk_字段名；普通索引名则为 idx_字段名。

说明：pk_ 即 primary key；uk_ 即 unique key；idx_ 即 index 的简称。

3.5 创建数据库表视图

1) 视图命名：以"v_项目名/模块名_用途"格式命名

2) 视图其他要求：视图名称长度不能超过30个字符

3.6 建存储过程及自定义数据库函数

1) 存储过程命名：以"sp_用途"格式命名

2) 自定义数据库函数：以“fn_用途”格式命名

3) 存储过程或自定义数据库函数：参数命名以“p_”开头命名；内部变量命名以“v_”开头命名；游标命名以“cur_loop_”开头命名；循环变量命名以“i_found_”开头命名。

3.7 建数据库用户

用户命名：采用授权用户姓名全拼小写命名

3.8 其他要求

1) 查询大数据表，参数字段需建索引；

2) 数据库表、字段删除或变更操作（a-不需要的表或字段，一般备注“作废”即可;b-需要修改的表或字段，先备注作废原表或原字段，再创建新表或新字段，且备注好作废原因。）；

五、数据库类型有哪些，目前主流数据库是哪种？

关系型数据库，非关系型数据库（NoSQL），键值（Key-value）数据库。主流的数据库那就是关系型数据库了，特别是关系型数据库中的分布式数据库。墨天轮最新排名（2022.11）数据库前十榜单中关系型数据库占了1-9名，前二十榜单中也仅有两个非关系型数据库。关系型数据库之所以占了绝大部分数据库份额，是因为关系型数据库作为成熟的数据库技术理念，其精髓的范式设计，严谨的一致性，原子性，完整性等优势是无法被取代的。

AntDB在运营商深耕了十几年，覆盖了OLTP与OLAP场景，是非常典型的HTAP类型的关系型数据库，业务覆盖计费、CRM等核心交易，同时覆盖清算分析等分析型业务。比如AntDB数据库服务于中国电信某省计费系统上云，包含数据层、批价和出账流程等大规模业务。在系统设计上，将资源、资产等交易热数据迁移到AntDB数据库，极大地提高了业务关键数据的访问效率，整体提高了话单事务的处理性能。AntDB数据库支撑10亿用户的通信交易场景，进行在线交易与数据分析处理的HTAP混合负载，帮助客户解决核心系统解决海量数据管理难题，基于分布式的架构设计，实现了在线弹性伸缩、强一致性事务、跨机房高可用等能力。

六、数据库设计 案例?

以下是一个简单的MySQL数据库设计案例，以存储学生和课程信息为例：

假设我们有两个实体：学生（Student）和课程（Course），每个学生可以选择多个课程，每个课程可以被多个学生选择。

首先，我们创建两个表来表示学生和课程：

Student表

Course表

接下来，我们需要创建一个关联表来存储学生和课程之间的关系，表示学生选择了哪些课程：

Student_Course表

在Student_Course表中，student_id和course_id列分别作为外键，关联到Student表和Course表的主键。

这种设计模式称为"多对多"关系，通过使用关联表来实现学生和课程之间的多对多关系。

通过以上的数据库设计，你可以存储和查询学生、课程以及学生选择的课程的信息。当然，具体的数据库设计取决于你的实际需求和业务规则，上述仅提供了一个简单的示例。

七、考研数据库方向？？？

一直从事分布式数据库开发，说点个人感受吧。数据库本身比较难，比一般的软件开发要难，尤其是内核和调休，会牵扯各种问题，需要对操作系统原理，算法，数据结构都有比较好的掌握，但是这个前景还是很好的，作为数据存储核心，待遇一般还是不错的。如果以后做DBA会非常辛苦，单纯开发如果不出差也还不错。

国内数据库研究做的比较好的高校包括人民大学，华科，南开，华师大等等，很多高校是没有这个研究方向的，或者有数据存储方向也是偏向大数据，这个与国内互联网环境有关系，人工智能太火导致传统操作系统，编译器，数据库这几个最难的基础软件没有人愿意去做，但是又非常重要。

从中美贸易摩擦来看，以后基础软件国产化是必然，但是路很长很长，不是一年两年甚至也不是十年二十年。

八、怎样创建数据库？

谢邀~

树懒君精心整理了一番，接下来就4种流行数据库的创建方法介绍。

一、创建数据库简介

数据库是储存关键资料的文件系统，用数据库管理系统建立大家的数据库，就可以更好地提供安全性。如今伴随着社会发展的迅速化趋势，数据库获得了极大的运用，数据库为前端和后台的程序都提供了数据和信息支持。因此，对于想管理好数据库的你来说，必须明白怎样建立数据库，那么如何建立呢？跟着本文一起来学习吧。

二、4种主流数据库创建方式

2.1 MySQL创建数据库

MySQL中创建数据库的基础英语的语法文件格式以下。

CREATE DATABASE db_name;

在其中“db_name”是即将创建的数据库名字，该名字不可以与早已存有的数据库同名。

实例：创建 MySQL 数据库，名称为 shulanxt：

CREATE DATABASE shulanxt;

按回车执行上述语句，即可创建名叫 shulanxt 的数据库。

2.2 SQL Server创建数据库

SQLServer创建数据库的方式有两种：

• 根据运作SQL脚本制作；
• 应用SQLServer管理方法模块创建数据库。

以下流程将展现怎么使用SQLServer管理方法模块在SQLServer2014创建数据库。

在目标任务管理器中，右键单击数据库文件夹名称/标志，随后挑选Newdatabase…:

开展数据库取名，这里叫“TaskTracker”，随后点一下“OK”，即完成创建：

2.3 Oracle创建数据库

2.3.1 创建新用户并授与管理权限

最先，起动SQLplus程序的命令行：

sqlplus

如下所示：

注意：也可以从菜单栏的安装文件直接开启 SQLPlus。

当SQLPlus起动后，使用在安裝Oracle数据库网络服务器时键入的登陆密码以sys用户身份登陆：

C:\Users\Administrator>sqlplus

SQL*Plus:Release11.2.0.1.0Productionon星期五11月1004:32:172017
Copyright(c)1982,2010,Oracle.Allrightsreserved.

请输入用户名：sysassysdba
输入口令：

随后，应用下列CREATEUSER句子创建一个新用户：ot，用以在可插进数据库中创建实例数据库：

SQL> CREATE USER OT IDENTIFIED BY Orcl1234;

User created.

上边的句子创建了一个名叫 OT 的新用户，并在 IDENTIFIED BY 子句以后特定了一个登陆密码，在这个实例中，创建的客户OT相匹配的登陆密码为Orcl1234。

然后，根据下列GRANT句子授与OT用户权限：

SQL> GRANT CONNECT,RESOURCE,DBA TO OT;

Grant succeeded.

2.3.2 登陆新账户

用OT客户账号联接到数据库(ORCL)。当SQLPlus提醒键入登录名和登陆密码时，键入OT和Orcl1234。

针对Oracle11g/12c，应用以下指令：

SQL> CONNECT ot@orcl
键入动态口令:
已连接。

2.4 DB2创建数据库

创建DB2数据库的方式关键有二种，分别是:应用界面方法和应用指令方法，下边各自开展解读。

2.4.1 应用页面方法创建数据库

挑选在安裝后开启“DB2第一步”起动控制面板来创建数据信息

2.4.2 应用指令方法创建数据库

启用DB2“命令编辑器”，在“命令编辑器”键入

CREATE DATABASE db_name

其中“db_name”是即将创建的数据库名字，该名字不可以与存有的数据库同名。

示例：创建数据库 shulanxt，输入如下语句：

CREATE DATABASE shulanxt;

按回车执行句子，创建名叫 shulanxt 的数据库。

DB20000I The CREATE DATABASE command completed successfully.

以上就是在主流的4种数据库中创建数据库的方法介绍，希望能给学习数据库的大家带去帮助，获取更多数据库相关知识，请关注树懒学堂。

原文出自：

九、postsql数据库是什么数据库？

PostgreSQL 是一个免费的对象-关系数据库服务器(ORDBMS)，在灵活的BSD许可证下发行。

PostgreSQL 开发者把它念作 post-gress-Q-L。PostgreSQL 的 Slogan 是 "世界上最先进的开源关系型数据库"。

PostgreSQL数据库是功能强大的开源数据库，它支持丰富的数据类型（如JSON和JSONB类型、数组类型）和自定义类型。

PostgreSQL数据库提供了丰富的接口，可以很方便地扩展它的功能，如可以在GiST框架下实现自己的索引类型，支持使用C语言写自定义函数、触发器，也支持使用流行的编程语言写自定义函数。

十、vip数据库是什么数据库？

VIP数据库是一种特殊的数据库，它主要用于存储和管理VIP用户的信息。VIP数据库通常包含用户的个人资料、购买记录、消费行为等重要数据。这些数据可以用于个性化推荐、精准营销和客户关系管理等方面。

VIP数据库通常采用高性能的数据库技术，如关系型数据库或NoSQL数据库，以确保数据的安全性、可靠性和高效性。

同时，VIP数据库还需要具备良好的扩展性和灵活性，以适应不断增长的VIP用户数量和不断变化的业务需求。