包含nosql频繁修改数据的词条

NoSQL如何实现数据的增删改查？

package basic;

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import java.sql.Connection;

import java.sql.DriverManager;

import java.sql.PreparedStatement;

import java.sql.ResultSet;

import java.sql.SQLException;

import java.sql.Statement;

public class JDBC {

public void findAll() {

try {

// 获得数据库驱动

//由于长时间不写，驱动名和URL都忘记了，不知道对不对，你应该知道的，自己改一下的哈

String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE";

String userName = "system";

String password = "system";

Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");

// 创建连接

Connection conn = DriverManager.getConnection(url, userName,

password);

// 新建发送sql语句的对象

Statement st = conn.createStatement();

// 执行sql

String sql = "select * from users";

ResultSet rs = st.executeQuery(sql);

// 处理结果

while(rs.next()){

//这个地方就是给你的封装类属性赋值

System.out.println("UserName："+rs.getString(0));

}

// 关闭连接

rs.close();

st.close();

conn.close();

} catch (ClassNotFoundException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

} catch (SQLException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

}

}

public void delete(){

try {

//步骤还是那六个步骤，前边的两步是一样的

String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE";

String userName = "system";

String password = "system";

Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");

Connection conn = DriverManager.getConnection(url,userName,password);

//这里的发送sql语句的对象是PreparedStatement,成为预处理sql对象，因为按条件删除是需要不定值的

String sql = "delete from users where id = ?";

PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);

ps.setInt(0, 1);

int row = ps.executeUpdate();

if(row!=0){

System.out.println("删除成功！");

}

// 关闭连接

rs.close();

st.close();

conn.close();

} catch (ClassNotFoundException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

} catch (SQLException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

}

}

}

如何处理大量数据并发操作

处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法:

1.使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架: 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。

2.数据库优化：表结构优化;SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化;分区;分表;索引优化;使用存储过程代替直接操作。

3.分离活跃数据:可以分为活跃用户和不活跃用户。

4.批量读取和延迟修改: 高并发情况可以将多个查询请求合并到一个。高并发且频繁修改的可以暂存缓存中。

5.读写分离: 数据库服务器配置多个，配置主从数据库。写用主数据库，读用从数据库。

6.分布式数据库: 将不同的表存放到不同的数据库中，然后再放到不同的服务器中。

7.NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。没有关系型数据库那么多限制，比较灵活高效。Hadoop，将一个表中的数据分层多块，保存到多个节点（分布式）。每一块数据都有多个节点保存（集群）。集群可以并行处理相同的数据，还可以保证数据的完整性。

拓展资料:

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

参考资料:网页链接

需要频繁访问数据库的网页怎么处理

预生成静态页面或者使用缓存（内存数据库/nosql）

静态页面是根据业务来确定是否合适使用，例如博客网站，会对文章进行生产静态html，固定时间更新（例如每天重新生成一次），这种内容修改几率比较小的比较适合，可以有效的避免每次获取文章内容都要交互数据库，直接访问对应静态页面（相关技术可以查看freemarker等）

缓存是针对读取比较频繁，且数据不是很大的情况。nosql类似，去掉了数据库比较复杂的强制关系（例如主外键等），只是单纯的存储读取数据，具体数据/业务逻辑再程序中去具体控制，可以极大的加快访问速度，例如（redis，mongodb）

具体可以搜索nosql或者key-value 数据库了解。