读取MYSQL数据库中某个表的第一行和最后一行数据
读取第一行&&&&&&&&&select * frommytable order byIDasc limit 0,1读取最后一行&& && & && select * from mytable order by ID desclimit 0,1读取前100行&&&&&&&&& select * from mytable order byIDasc limit 0,100mytable即是要读取的表名，ID是要排序的对象。
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数据库实验三作业及答案
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Oracle（1）
1 主要区别
1.1、Hbase适合大量插入同时又有读的情况
1.2、 Hbase的瓶颈是硬盘传输速度，的瓶颈是硬盘寻道时间。
& Hbase本质上只有一种操作，就是插入，其更新操作是插入一个带有新的时间戳的行，而删除是插入一个带有插入标记的行。其主要操作是收集内存中一批数据，然后批量的写入硬盘，所以其写入的速度主要取决于硬盘传输的速度。Oracle则不同，因为他经常要随机读写，这样硬盘磁头需要不断的寻找数据所在，所以瓶颈在于硬盘寻道时间。
1.3、Hbase很适合寻找按照时间排序的场景
1.4、索引不同造成行为的差异。
1.5、Oracle&既可以做又可以做，但在某种极端的情况下负荷十分之大，就不适合了。
2 Hbase的局限：
1、只能做简单的查询，复杂的统计做不到。
2、只能在上做快速查询。
3 传统数据库的行式存储
& & 在数据分析的场景里面，我们经常是以某个列作为查询条件，返回的结果经常也只是某些列，不是全部的列。行式数据库在这种情况下的性能会很差，以为例，会有一个很大的数据文件，在这个数据文件中，划分了很多，然后在每个中放入行，行是一行一行放进去，挤在一起，然后把塞满，当然也会预留一些空间，用于将来。这种结构的缺点是：当我们读某个列的时候，比如我们只需要读红色标记的列的时候，不能只读这部分数据，我必须把整个读取到内存中，然后再把这些列的数据取出来，换句话说，我为了读表中某些列的数据，我必须把整个列的行读完，才可以读到这些列。如果这些列的数据很少，比如的数据中只占了为了读数据却要读取的数据到内存中去，则显然是不划算。
3.1 B+索引
& & Oracle中采用的数据访问技术主要是数索引：
从树的跟节点出发，可以找到叶子节点，其记录了值对应的那行的位置。
对树的操作：
& &&B树插入——分裂节点
& & &B数删除——合并节点
4 列式存储
& & & 同一个列的数据会挤在一起，比如挤在里，当我需要读某个列的时候，值需要把相关的文件或块读到内存中去，整个列就会被读出来，这样会少很多。
& & & 同一个列的数据的格式比较类似，这样可以做大幅度的压缩。这样节省了存储空间，也节省了因为数据被压缩了，这样读的数据量随之也少了。&
& & & 行式数据库适合，反倒列式数据库不适合。
4.1 BigTable的（）索引
& & &在中日志即数据，数据就是日志，他们是一体化的。为什么这么说了，因为的更新时插入一行，删除也是插入一行，然后打上删除标记，则不就是日志吗？
& & &在中，有还有，其实每个和每个就是对每个列族附加上一个树有点像的索引组织表，数据和索引是一体化的，&也就是图的下面是列族，上面是树，当进行数据的查询时，首先会在内存中的树中查找，如果找不到，再到中去找。
& & &如果找的行的数据分散在好几个列族中，那怎么把行的数据找全呢？那就需要找好几个树，这样效率就比较低了。所以尽量让每次的一行的列族都是稀疏的，只在某一个列族上有值，其他列族没有值，
参考知识库
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