如何比較兩個(gè)sqlserver數(shù)據(jù)庫(kù)是否一樣？如果兩個(gè)SQL可以用等價(jià)的關(guān)系代數(shù)表達(dá)式表示，就可以證明兩個(gè)SQL的結(jié)果是一致的。這也是證明SQL正確性的常用手段。數(shù)據(jù)庫(kù)理論很重要，不是為了好玩寫的。一

如何比較兩個(gè)sqlserver數(shù)據(jù)庫(kù)是否一樣？

如果兩個(gè)SQL可以用等價(jià)的關(guān)系代數(shù)表達(dá)式表示，就可以證明兩個(gè)SQL的結(jié)果是一致的。

這也是證明SQL正確性的常用手段。

數(shù)據(jù)庫(kù)理論很重要，不是為了好玩寫的。

一個(gè)需求可以用不同邏輯的SQL來完成。用md5或者數(shù)字的結(jié)果來判斷，顯然是幼稚的。

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sqlyog怎么查看兩個(gè)表的關(guān)聯(lián)？

在sqlyoung界面中有一個(gè)模型按鈕。單擊mod

SQL如何對(duì)2個(gè)表的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比？

表A和表B可以通過哪個(gè)字段關(guān)聯(lián)，關(guān)系是1對(duì)多或者多對(duì)多select * from tabl

MY SQL有什么作用？它和數(shù)據(jù)庫(kù)是什么關(guān)系？

Apach

圖數(shù)據(jù)庫(kù)是用于做什么的？

圖形數(shù)據(jù)庫(kù)是下一個(gè)大趨勢(shì)。首先，圖數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)產(chǎn)品，但它在成為產(chǎn)品之前經(jīng)歷了很長(zhǎng)的理論時(shí)期。比如歐拉圖，已經(jīng)有200多年的歷史了，它的數(shù)學(xué)理論是完整的。圖中有很多經(jīng)典算法，比如這兩點(diǎn)之間的最短路徑是什么？如何優(yōu)化物流？社區(qū)怎么劃分？它有很多現(xiàn)成的、成熟的算法和科學(xué)的理論，但是從理論到工業(yè)產(chǎn)品一直有巨大的差距。

直到2002年，出現(xiàn)了一家公司，做出了第一代 "圖形數(shù)據(jù)庫(kù)和，但他們沒有。;t不想打亂數(shù)據(jù)，把它放在幾個(gè)表中，而是想把它保存為一個(gè)真正的圖形，于是有了一個(gè)詞叫做Native(從中文翻譯成 "原生圖形與圖像)，也就是說我真的用了一個(gè)圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來保存圖，所以性能會(huì)好很多。

但因?yàn)槭?002年以前的老技術(shù)，當(dāng)時(shí)還沒有大數(shù)據(jù)的概念，分布式系統(tǒng)也沒有什么進(jìn)展。這家公司做了單機(jī)版，數(shù)據(jù)只能在一臺(tái)機(jī)器上運(yùn)行。如果你有大量的數(shù)據(jù)，它將別無選擇。但是這家公司已經(jīng)做了十幾年了，然后不斷的教育市場(chǎng)。還是很有名的Neo4j，叫二次元。這是第一代圖形數(shù)據(jù)庫(kù)，也叫圖1.0。

然后大概六七年前，因?yàn)閔adoop/MapRedu。Ce等開源分布式系統(tǒng)，有人做了一些開源工具，做了一些分布式圖數(shù)據(jù)庫(kù)，這是一條相當(dāng)捷徑:you don t從頭到尾都不用做圖數(shù)據(jù)庫(kù)，我用現(xiàn)有的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，但是上面，我會(huì)做一個(gè)中間件，模仿圖的API，然后給最終用戶終端開發(fā)者一個(gè)圖API的概念。例如:誰(shuí)是我的朋友 s的朋友？誰(shuí)是朋友，有哪些類型的節(jié)點(diǎn)？有哪些類型的邊？這樣它號(hào)稱可以存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)，不受一臺(tái)機(jī)器的限制，缺點(diǎn)是性能差，整個(gè)過程非常慢。

也就是說:第一性能好，但是數(shù)據(jù)量大的時(shí)候沒辦法處理；二是多機(jī)版，可以運(yùn)行，但是性能差，沒有實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)的能力；然后是圖3.0，像什么TigerGraph，世界 的第一個(gè)實(shí)時(shí)圖形分析平臺(tái)，正在做。

圖3.0需要被設(shè)計(jì)成既分布式又本地的。像第一代，存儲(chǔ)都是自己做的，性能不錯(cuò)，但是設(shè)計(jì)的時(shí)候是分布式的，數(shù)據(jù)量大沒問題。你可以不受限制地在一臺(tái)或幾十臺(tái)機(jī)器上運(yùn)行，這可以解決一些擁有超大數(shù)據(jù)的公司，如支付寶，無法處理 "單機(jī)版 "因?yàn)閿?shù)據(jù)量太大。

簡(jiǎn)單來說，圖數(shù)據(jù)庫(kù)是大數(shù)據(jù)能給客戶最大價(jià)值的一個(gè)方向，也是行業(yè)發(fā)展的一個(gè)新方向。過去從數(shù)據(jù)挖掘中所能看到的商業(yè)價(jià)值和洞察力，可能只是 "深度鏈接 "以后分析。

以上內(nèi)容指的是Silicon發(fā)布的地圖數(shù)據(jù)庫(kù)上《Uber 和螞蟻金服的共同點(diǎn)？》的跨界直播。