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DDD領域驅(qū)動設計-DDD概覽

# DDD概覽

目前創(chuàng)新互聯(lián)已為成百上千家的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設、域名、虛擬主機、網(wǎng)站改版維護、企業(yè)網(wǎng)站設計、金塔網(wǎng)站維護等服務，公司將堅持客戶導向、應用為本的策略，正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化，與客戶和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長，共同發(fā)展。

## 啟迪

領域可以理解為業(yè)務，領域?qū)＜揖褪菍I(yè)務很了解的人。

限界上下文也就是微服務的邊界，也可以理解為微服務，一個限界上下文=一個微服務。

個人理解領域驅(qū)動設計就是微服務驅(qū)動設計，從戰(zhàn)略上先進行微服務的劃分，從戰(zhàn)術(shù)上針對某個微服務進行領域模型的設計也就是業(yè)務模型的設計。

領域模型包括：

- 實體

- 值對象

- 聚合

- 領域服務

- 領域事件

- 資源庫

- 應用服務

## 什么是領域驅(qū)動設計?

理解領域驅(qū)動設計是什么之前，我們先來理解下什么是領域？

領域可以理解為業(yè)務，領域?qū)＜揖褪菍I(yè)務很了解的人。

領域驅(qū)動設計的核心就是和最了解業(yè)務的人也就是領域?qū)＜乙黄鹜ㄟ^領域建模的方式去設計我們的軟件程序。

- 那么領域如何驅(qū)動設計？或者說業(yè)務如何驅(qū)動設計？

傳統(tǒng)開發(fā)過程我們都是基于面向數(shù)據(jù)開發(fā)，拿到產(chǎn)品原型腦海里想著都是應該創(chuàng)建哪些表和哪些字段才能滿足需求。

而領域驅(qū)動設計開發(fā)過程是讓我們基于面向業(yè)務開發(fā)、面向領域模型開發(fā)。

領域模型的核心是通過承載和保存領域知識，并通過模型與代碼的映射將這些領域知識保存在程序代碼中，

在傳統(tǒng)開發(fā)中，當業(yè)務被轉(zhuǎn)換為一張張數(shù)據(jù)表時，丟失最多的就是領域知識(領域知識也就是我們在模型中定義的一些業(yè)務邏輯行為)。

面向領域模型開發(fā)的優(yōu)點：

- 存儲方便，統(tǒng)一使用JSON進行存儲。

例：

訂單領域包含基礎信息、商品信息、金額信息、支付信息等包含訂單全生命周期的子域，

對于傳統(tǒng)面向數(shù)據(jù)的開發(fā)模式我們需要創(chuàng)建N張表進行存儲訂單的信息，但是面向領域開發(fā)時我們

可以通過利用nosql數(shù)據(jù)庫(mongo、es等)進行保存整個訂單域的信息，提高查詢、更新效率，簡化代碼

- 復用性高，引用某個領域模型，就可以擁有該領域模型的所有行為。

例：

基于微服務架構(gòu)下，某個電商應用需要一個判斷某個訂單是否是在線支付訂單的邏輯時，

對于傳統(tǒng)的開發(fā)模式我們需要調(diào)用訂單中心的服務查詢訂單信息，然后寫一個判斷是否在線支付訂單的方法。

如果有多個應用都需要這個邏輯時，每個應該都需要重復寫相同的方法。

但面向領域開發(fā)時，只需要引用訂單中心的jar包，然后統(tǒng)一調(diào)用訂單領域內(nèi)的方法即可。

這樣就實現(xiàn)了業(yè)務的高內(nèi)聚

## DDD可以做什么

DDD主要分為兩個部分，戰(zhàn)略設計與戰(zhàn)術(shù)設計

- 戰(zhàn)略設計

- 圍繞微服務拆分

- 戰(zhàn)術(shù)設計

- 微服務內(nèi)部設計

## DDD怎么做

- 戰(zhàn)略設計

- 和領域?qū)＜乙黄鹜ㄟ^(過往經(jīng)驗、事物聯(lián)系、事件風暴等)劃分【限界上下文】

限界上下文也就是微服務的邊界，也可以理解為微服務。

一個限界上下文=一個微服務

- 戰(zhàn)術(shù)設計

- 開發(fā)人員通過(領域模型)保存【領域知識】

領域知識也就是事物(角色)、行為(規(guī)則)和關系

## DDD領域模型

領域模型包含什么？

- 實體

具有唯一標識，包含著業(yè)務知識的【充血模型】對象，用于對唯一性事物進行建模。

例：

```

public class Order {

private long orderId;

private OrderAmount amount;

private List item;

}

```

- 值對象

生成后即不可變對象，通常作為實體的屬性，用于描述領域中的事物的某種特征。

例：

```

public class OrderItem {

private long orderId;

private String productCode;

private String productName;

}

```

- 聚合

將實體和值對象在一致性邊界之內(nèi)組成聚合，使用聚合劃分微服務(限界上下文)內(nèi)部的邊界

- 領域服務

分擔實體的功能，承接部分業(yè)務邏輯，做一些實體不變處理的業(yè)務流程。不是必須的

主要承接內(nèi)部領域服務調(diào)用和外部微服務調(diào)用，及一些聚合業(yè)務邏輯處理。

例：

```

@Service

public class ShoppingcartDomainService {

private final ShoppingcartRepository shoppingcartRepository;

private final ProductFacade productFacade;

private final UserFacade userFacade;

private final PromotionFacade promotionFacade;

// 1.查詢購物車信息

ShoppingcartDO entity = shoppingcartRepository.loadShoppingcart(userId);

// 2.調(diào)用【用戶中心】服務查詢用戶信息

User user = userFacade.getUser(userId);

// 3.調(diào)用【商品中心】服務查詢商品信息

Product product = productFacade.getProduct(productCode);

// 4.調(diào)用【活動中心】服務查詢活動信息

Promotion promotion = promotionFacade.getPromotionByProductCode(productCode);

// 5.創(chuàng)建購物車實體

Shoppingcart shoppingcart = new Shoppingcart(entity.getId, user, product, promotion);

// 6.購物車按活動分組

shoppingcart.groupby4Promotion();

}

```

- 領域事件

表示領域中發(fā)生的事情，通過領域事件可以實現(xiàn)本地微服務(限界上下文)內(nèi)的信息同步，同時也可以實現(xiàn)對外部系統(tǒng)的解耦

- 資源庫

保存聚合的地方，將聚合實例存放在資源庫(Repository)中，之后再通過該資源庫來獲取相同的實例。

- 應用服務

應用服務負責流程編排，它將要實現(xiàn)的功能委托給一個或多個領域服務來實現(xiàn)，

本身只負責處理業(yè)務用例的執(zhí)行順序以及結(jié)果的拼裝同時也可以在應用服務做些權(quán)限驗證等工作。

![](images/application-service.png)

發(fā)現(xiàn)公司里的大數(shù)據(jù)開發(fā)掙得很多，想轉(zhuǎn)行，

轉(zhuǎn)行這個詞匯，一直是職場上此起彼伏的一個熱門話題，相信很多朋友都想過或已經(jīng)經(jīng)歷過轉(zhuǎn)行。工作可謂是我們生存乃至生活的主要收入來源，誰都希望擁有一份高薪又穩(wěn)定的工作，以此來改善自己的生活和實現(xiàn)自己的大大小小的夢想!但又擔心轉(zhuǎn)行后的工作待遇達不到自己的預期，顧慮重重……

不少想進入大數(shù)據(jù)分析行業(yè)的零基礎學員經(jīng)常會有這樣一些疑問：大數(shù)據(jù)分析零基礎應該怎么學習?自己適合學習大數(shù)據(jù)分析嗎?人生，就是在不斷地做選擇，然后在這個選擇過程中成長，讓自己從一棵小樹苗變成參天大樹。就是我們每個對大數(shù)據(jù)充滿幻想終于下定決心行動的學員的選擇，我們給了自己4個月的時間，想要在大數(shù)據(jù)分析這個領域汲取養(yǎng)分，讓自己壯大成長。

【明確方向】

通過國家的戰(zhàn)略規(guī)劃，看到BAT的大牛們都在大數(shù)據(jù)行業(yè)布局，新聞媒體追捧這大數(shù)據(jù)分析行業(yè)的項目和熱點，我想如果我還沒有能力獨立判斷的時候，跟著國家政策和互聯(lián)網(wǎng)大佬們的步調(diào)走，這應該是錯不了的。

【付諸行動】

明確了方向之后，我就整裝待發(fā)，剛開始是在網(wǎng)絡上購買了很多的視頻教程，也買了很多書籍，但是最大的問題就在于，我不知道怎么入手，沒關系，有信心有耐心肯定能戰(zhàn)勝困難，我堅持了一個月，學習的節(jié)奏越來越亂，陸陸續(xù)續(xù)出現(xiàn)了很多的問題，沒人指導，請教了幾個業(yè)內(nèi)的朋友，但對方工作繁忙，問了幾次之后就不好意思了，自學陷入了死循環(huán)。

意識到我學習效率的低下，以及無人指導的問題想想未來的康莊大道，咬咬牙告訴自己，一定好好好學，不然就浪費太多時間最后還會是一無所獲。最后找到組織(AAA教育)一起學習進步!

大數(shù)據(jù)分析零基礎學習路線，有信心能堅持學習的話，那就當下開始行動吧!

一、大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎

1、linux操作基礎

linux系統(tǒng)簡介與安裝

linux常用命令–文件操作

linux常用命令–用戶管理與權(quán)限

linux常用命令–系統(tǒng)管理

linux常用命令–免密登陸配置與網(wǎng)絡管理

linux上常用軟件安裝

linux本地yum源配置及yum軟件安裝

linux防火墻配置

linux高級文本處理命令cut、sed、awk

linux定時任務crontab

2、shell編程

shell編程–基本語法

shell編程–流程控制

shell編程–函數(shù)

shell編程–綜合案例–自動化部署腳本

3、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫redis

redis和nosql簡介

redis客戶端連接

redis的string類型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)操作及應用-對象緩存

redis的list類型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)操作及應用案例-任務調(diào)度隊列

redis的hash及set數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)操作及應用案例-購物車

redis的sortedset數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)操作及應用案例-排行榜

4、布式協(xié)調(diào)服務zookeeper

zookeeper簡介及應用場景

zookeeper集群安裝部署

zookeeper的數(shù)據(jù)節(jié)點與命令行操作

zookeeper的java客戶端基本操作及事件監(jiān)聽

zookeeper核心機制及數(shù)據(jù)節(jié)點

zookeeper應用案例–分布式共享資源鎖

zookeeper應用案例–服務器上下線動態(tài)感知

zookeeper的數(shù)據(jù)一致性原理及l(fā)eader選舉機制

5、java高級特性增強

Java多線程基本知識

Java同步關鍵詞詳解

java并發(fā)包線程池及在開源軟件中的應用

Java并發(fā)包消息隊里及在開源軟件中的應用

Java JMS技術(shù)

Java動態(tài)代理反射

6、輕量級RPC框架開發(fā)

RPC原理學習

Nio原理學習

Netty常用API學習

輕量級RPC框架需求分析及原理分析

輕量級RPC框架開發(fā)

二、離線計算系統(tǒng)

1、hadoop快速入門

hadoop背景介紹

分布式系統(tǒng)概述

離線數(shù)據(jù)分析流程介紹

集群搭建

集群使用初步

2、HDFS增強

HDFS的概念和特性

HDFS的shell(命令行客戶端)操作

HDFS的工作機制

NAMENODE的工作機制

java的api操作

案例1：開發(fā)shell采集腳本

3、MAPREDUCE詳解

自定義hadoop的RPC框架

Mapreduce編程規(guī)范及示例編寫

Mapreduce程序運行模式及debug方法

mapreduce程序運行模式的內(nèi)在機理

mapreduce運算框架的主體工作流程

自定義對象的序列化方法

MapReduce編程案例

4、MAPREDUCE增強

Mapreduce排序

自定義partitioner

Mapreduce的combiner

mapreduce工作機制詳解

5、MAPREDUCE實戰(zhàn)

maptask并行度機制-文件切片

maptask并行度設置

倒排索引

共同好友

6、federation介紹和hive使用

Hadoop的HA機制

HA集群的安裝部署

集群運維測試之Datanode動態(tài)上下線

集群運維測試之Namenode狀態(tài)切換管理

集群運維測試之數(shù)據(jù)塊的balance

HA下HDFS-API變化

hive簡介

hive架構(gòu)

hive安裝部署

hvie初使用

7、hive增強和flume介紹

HQL-DDL基本語法

HQL-DML基本語法

HIVE的join

HIVE 參數(shù)配置

HIVE 自定義函數(shù)和Transform

HIVE 執(zhí)行HQL的實例分析

HIVE最佳實踐注意點

HIVE優(yōu)化策略

HIVE實戰(zhàn)案例

Flume介紹

Flume的安裝部署

案例：采集目錄到HDFS

案例：采集文件到HDFS

三、流式計算

1、Storm從入門到精通

Storm是什么

Storm架構(gòu)分析

Storm編程模型、Tuple源碼、并發(fā)度分析

Storm WordCount案例及常用Api分析

Storm集群部署實戰(zhàn)

Storm+Kafka+Redis業(yè)務指標計算

Storm源碼下載編譯

Strom集群啟動及源碼分析

Storm任務提交及源碼分析

Storm數(shù)據(jù)發(fā)送流程分析

Storm通信機制分析

Storm消息容錯機制及源碼分析

Storm多stream項目分析

編寫自己的流式任務執(zhí)行框架

2、Storm上下游及架構(gòu)集成

消息隊列是什么

Kakfa核心組件

Kafka集群部署實戰(zhàn)及常用命令

Kafka配置文件梳理

Kakfa JavaApi學習

Kafka文件存儲機制分析

Redis基礎及單機環(huán)境部署

Redis數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及典型案例

Flume快速入門

Flume+Kafka+Storm+Redis整合

四、內(nèi)存計算體系Spark

1、scala編程

scala編程介紹

scala相關軟件安裝

scala基礎語法

scala方法和函數(shù)

scala函數(shù)式編程特點

scala數(shù)組和集合

scala編程練習(單機版WordCount)

scala面向?qū)ο?/p>

scala模式匹配

actor編程介紹

option和偏函數(shù)

實戰(zhàn)：actor的并發(fā)WordCount

柯里化

隱式轉(zhuǎn)換

2、AKKA與RPC

Akka并發(fā)編程框架

實戰(zhàn)：RPC編程實戰(zhàn)

3、Spark快速入門

spark介紹

spark環(huán)境搭建

RDD簡介

RDD的轉(zhuǎn)換和動作

實戰(zhàn)：RDD綜合練習

RDD高級算子

自定義Partitioner

實戰(zhàn)：網(wǎng)站訪問次數(shù)

廣播變量

實戰(zhàn)：根據(jù)IP計算歸屬地

自定義排序

利用JDBC RDD實現(xiàn)數(shù)據(jù)導入導出

WorldCount執(zhí)行流程詳解

4、RDD詳解

RDD依賴關系

RDD緩存機制

RDD的Checkpoint檢查點機制

Spark任務執(zhí)行過程分析

RDD的Stage劃分

5、Spark-Sql應用

Spark-SQL

Spark結(jié)合Hive

DataFrame

實戰(zhàn)：Spark-SQL和DataFrame案例

6、SparkStreaming應用實戰(zhàn)

Spark-Streaming簡介

Spark-Streaming編程

實戰(zhàn)：StageFulWordCount

Flume結(jié)合Spark Streaming

Kafka結(jié)合Spark Streaming

窗口函數(shù)

ELK技術(shù)棧介紹

ElasticSearch安裝和使用

Storm架構(gòu)分析

Storm編程模型、Tuple源碼、并發(fā)度分析

Storm WordCount案例及常用Api分析

7、Spark核心源碼解析

Spark源碼編譯

Spark遠程debug

Spark任務提交行流程源碼分析

Spark通信流程源碼分析

SparkContext創(chuàng)建過程源碼分析

DriverActor和ClientActor通信過程源碼分析

Worker啟動Executor過程源碼分析

Executor向DriverActor注冊過程源碼分析

Executor向Driver注冊過程源碼分析

DAGScheduler和TaskScheduler源碼分析

Shuffle過程源碼分析

Task執(zhí)行過程源碼分析

五、機器學習算法

1、python及numpy庫

機器學習簡介

機器學習與python

python語言–快速入門

python語言–數(shù)據(jù)類型詳解

python語言–流程控制語句

python語言–函數(shù)使用

python語言–模塊和包

phthon語言–面向?qū)ο?/p>

python機器學習算法庫–numpy

機器學習必備數(shù)學知識–概率論

2、常用算法實現(xiàn)

knn分類算法–算法原理

knn分類算法–代碼實現(xiàn)

knn分類算法–手寫字識別案例

lineage回歸分類算法–算法原理

lineage回歸分類算法–算法實現(xiàn)及demo

樸素貝葉斯分類算法–算法原理

樸素貝葉斯分類算法–算法實現(xiàn)

樸素貝葉斯分類算法–垃圾郵件識別應用案例

kmeans聚類算法–算法原理

kmeans聚類算法–算法實現(xiàn)

kmeans聚類算法–地理位置聚類應用

決策樹分類算法–算法原理

決策樹分類算法–算法實現(xiàn)

時下的大數(shù)據(jù)分析時代與人工智能熱潮，相信有許多對大數(shù)據(jù)分析師非常感興趣、躍躍欲試想著轉(zhuǎn)行的朋友，但面向整個社會，最不缺的其實就是人才，對于是否轉(zhuǎn)行大數(shù)據(jù)分析行列，對于能否勇敢一次跳出自己的舒適圈，不少人還是躊躇滿志啊!畢竟好多決定，一旦做出了就很難再回頭了。不過如果你已經(jīng)轉(zhuǎn)行到大數(shù)據(jù)分析領域，就不要后悔，做到如何脫穎而出才是關鍵。因此本文給出一些建議，針對想要轉(zhuǎn)行大數(shù)據(jù)分析行列且是零基礎轉(zhuǎn)行的小伙伴們，希望對你們有所裨益，也希望你們將來學有所成，不后悔，更不灰心!

請問使用vs2005和sql制作購物車的步驟或教程..c#和vb 都可

最簡單的就是用Session保存，比如用戶點擊商品1放入購物車時：

Session["want"] = Convert.ToString(Session["want"]) + "商品1,";

用戶從購物車刪除商品1時：

Session["want"] = Convert.ToString(Session["want"]).Relpace("商品1,","");

查看購物車時，

string[] allWant = Convert.ToString(Session["want"]).Split(',');

//接著分別處理各個商品ID，得到商品信息啊什么的。

上面這個思路簡單吧，用數(shù)據(jù)庫也可以，不過數(shù)據(jù)庫里容易出現(xiàn)一堆垃圾數(shù)據(jù)，而且效率不高。

Session也不會占用太多內(nèi)存。

如何選擇簡單易用的數(shù)據(jù)庫

1.數(shù)據(jù)量太大，比如上億，就用oracle，優(yōu)點上億數(shù)據(jù)對Oracle來說輕飄飄的，也不用太多優(yōu)化配置，缺點安裝比較麻煩，上手比較慢。

2.數(shù)據(jù)量較大，比如千萬級，用postgresql，它號稱對標Oracle，處理千萬級數(shù)據(jù)還是可以的，也是易學易用。

3.數(shù)據(jù)量一般，比如百萬級，用mysql，這個級別的數(shù)據(jù)量mysql處理還是比較快的。

4.數(shù)據(jù)量較小，比如十萬以下，sqlite、access都可以。

上面是基于單表操作的數(shù)據(jù)量，你看著選。

簡單易用的數(shù)據(jù)庫哪個比較好？這個要具體看你的用途，如果數(shù)據(jù)量比較少（10萬左右），追求簡約簡單，免費開源的sqlite就行，如果數(shù)據(jù)量比較多，考慮到高并發(fā)、分布式，可以使用專業(yè)的mysql、postgresql，下面我分別簡單介紹一下，感興趣的朋友可以嘗試一下：

小巧靈活sqlite

這是基于c語言開發(fā)的一個輕量級關系型數(shù)據(jù)庫，短小精悍、免費開源，個人使用無需繁瑣的配置，只需一個簡單的運行庫便可直接使用，針對各種編程語言都提供了豐富的API接口， java、 python、c#等都可輕松操作，如果你存儲數(shù)據(jù)量不多，只是本地簡單的操作（讀多寫少），可以使用一下這個數(shù)據(jù)庫，占用內(nèi)存非常少，輕便靈活，當然，在高并發(fā)、數(shù)據(jù)量大的情況下就不合適了：

專業(yè)強大mysql

這是目前應該廣泛使用的一個關系型數(shù)據(jù)庫，免費開源跨平臺，在信息系統(tǒng)開發(fā)方面一直占據(jù)著主力位置，如果你從事于web開發(fā)或者網(wǎng)站后臺建設，那么這個數(shù)據(jù)庫一定非常熟悉，支持高并發(fā)、分布式，存儲數(shù)據(jù)量相對于sqlite來說，更多也更安全，索引、觸發(fā)器、存儲過程等功能非常不錯，支持數(shù)據(jù)導入導出、恢復備份，只要你熟悉一下基本使用過程，很快就能掌握和運用：

免費開源postgresql

這是加州大學計算機系開發(fā)的一個對象-關系型數(shù)據(jù)庫（自由軟件），免費、開源、跨平臺，支持流計算、全文檢索、圖式搜索、并行計算、存儲過程、空間數(shù)據(jù)、K-V類型，相比較mysql來說，在復雜查詢、高并發(fā)下更穩(wěn)定、性能更優(yōu)越，可擴展性、可維護性非常不錯，但也有劣勢，例如新舊版本不分離存儲，沒有Coverage index scan等，總體使用效果來說還不錯：

當然，除了以上3個數(shù)據(jù)庫，還有許多其他數(shù)據(jù)庫，像mssql、oracle等也都非常不錯，對于存儲和處理數(shù)據(jù)來說綽綽有余，只要你熟悉一下基本使用過程，很快就能入門的，網(wǎng)上也有相關教程和資料，介紹的非常詳細，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內(nèi)容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言進行補充。

最符合初學者理解和入門的是Access，因為它和Excel本來就是一個套件，相互轉(zhuǎn)化容易，復制粘貼即可，非常好理解庫、表、字段、鍵的概念。

如果數(shù)據(jù)量不大，強烈推薦試試Filemaker，腳本化編程，自由定制輸入界面、工作流程，非常便捷高效。

最近殺出來的airtable，更是簡單高效，界面美觀，操作與電子表格相當，發(fā)展勢頭也非常迅猛。

二者側(cè)重點有所不同，用戶可根據(jù)需要選擇

作為一個軟件開發(fā)人員，長期需要和數(shù)據(jù)庫打交道，個人更加青睞于MySQL。雖然可能基于你的Excel原因，有些人會建議你使用Access數(shù)據(jù)庫，但是基于我個人的意見，我并不建議你那樣做。采用MySql的具體理由如下：

1.MySQL具有普遍性，在國內(nèi)的環(huán)境中，絕大多數(shù)的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)采用的是MySQL。有了廣大的用戶基礎后，針對于各種問題網(wǎng)上也能更好地找到解決方案。

2.MySQL相對于Oracle而言，更加輕量化，針對于從Excel量級的數(shù)據(jù)，沒必要使用Oracle。同時MySQL是完全免費的，不用擔心版權(quán)及費用問題，無論對個人還是對預算有限的企業(yè)而言都是很好的選擇。

3.MySQL高度兼容標準SQL，這對于以后遷移到其他數(shù)據(jù)庫而言，也能很大程度地降低學習成本。

希望我的回答能夠?qū)δ阌兴鶐椭。。耶][耶][耶]

Excel辦公確實便利，可以做一些簡單的數(shù)據(jù)分析，但涉及大量復雜的數(shù)據(jù)運算，就會遇到和題主一樣的問題，運算速度慢，如果主機性能不是很好，還有可能面臨電腦死機，數(shù)據(jù)丟失等問題。

遇到這種情況，我們該如何解決呢？數(shù)據(jù)庫的重要性顯而易見！

現(xiàn)在，我將用3分鐘的時間，與您探討該選擇何種數(shù)據(jù)庫，以及選擇它的理由，是否有更優(yōu)的解決方案呢？

MySQL數(shù)據(jù)庫，90%的企業(yè)都會選擇它

數(shù)據(jù)庫選得好，企業(yè)的數(shù)據(jù)安全，資產(chǎn)安全，也就得到了保障。那么該如何選擇數(shù)據(jù)庫呢？這個跟你的業(yè)務量和業(yè)務服務行業(yè)，密不可分。

如果你只是上班打卡，用SQL server就可以了；

如果你要儲存會話信息，用戶配置信息，購物車數(shù)據(jù)，建議使用NoSQL數(shù)據(jù)庫；

不過90%的企業(yè)或個人，首選數(shù)據(jù)庫都是MySQL數(shù)據(jù)庫。

為什么這么說？

因為，它集低成本、高可用、可靠性強、易用性強、體積小、速度快開放源碼等特性于一身，所以在金融、財務、網(wǎng)站、數(shù)據(jù)處理等應用領域，它占據(jù)著獨一無二的優(yōu)勢。

這也是幾乎所有企業(yè)都選擇它，來存儲數(shù)據(jù)的原因。

加之MySQL數(shù)據(jù)庫，支持多種存儲引擎，支持大型數(shù)據(jù)庫，可以處理成千上萬條記錄，還提供用于管理、檢查、優(yōu)化數(shù)據(jù)庫操作的工具。

因而，MySQL尤其受個人，以及中小企業(yè)的推崇。

雖然MySQL數(shù)據(jù)庫簡單易用，但我還是不會部署該怎么辦？

別擔心，現(xiàn)在市面上已經(jīng)出現(xiàn)了，一種自帶數(shù)據(jù)庫的新型辦公軟件。

比如說，云表企業(yè)應用平臺，一款兼容excel功能，但功能更為強大的辦公軟件，它就內(nèi)嵌了MySQL數(shù)據(jù)庫。（文末有免費獲取方式）

云表內(nèi)嵌的MySQL數(shù)據(jù)庫，有何優(yōu)點？

1. 性能更加優(yōu)化，更加兼容系統(tǒng)。因為云表的研發(fā)人員，時刻更新維護MySQL數(shù)據(jù)庫。

2. 省去自己手動部署的麻煩。但如果你熟悉部署數(shù)據(jù)庫，想把數(shù)據(jù)庫改成Oracle或SQL server等數(shù)據(jù)庫，也可以設置。（不過，我建議IT小白還是 “拿來即用” 就好）

3. 快速實時計算。數(shù)據(jù)分析實時交互，完全滿足管理決策中的臨時性分析，多變的業(yè)務需求，以及頻繁的結(jié)果刷新。

4. 通過自帶的內(nèi)存計算引擎，無需事先建立CUBE，IT部門將告別報表延時報表分析，億級數(shù)據(jù)秒級響應。

內(nèi)嵌的MySQL數(shù)據(jù)庫是否可靠

云表不僅是一款辦公軟件，同時還是一款開發(fā)工具。

通過它，你將解決以下問題：

復雜的數(shù)據(jù)運算，精確到行列的權(quán)限管控，以及工作流，海量用戶同時在線辦公，數(shù)據(jù)透視，制作像銷售單，洽談合同等表單報表，一份制作，即可重復錄用......

你還可以通過它，與電子稱、地磅等進行對接，與用友金蝶等三方系統(tǒng)集成，生成條形碼，掃碼出入庫，生成移動端APP...... 基本上業(yè)務所需的功能，你都可以放心交給它做。

它最大的亮點就是，你可以用使用excel的手法，用它來開發(fā)業(yè)務應用。

而且，可視化的拖拉拽之后，開發(fā)出來的ERP、WMS、OA、進銷存等業(yè)務應用，還秉承了MySQL數(shù)據(jù)庫增刪改查的功能特性。

沒錯，用云表開發(fā)出來的業(yè)務應用，是允許二次開發(fā)的，而且功能可以隨時增刪改查，輕松滿足大集團精細化的數(shù)據(jù)控制需求。

不過，大家最關心的應該是數(shù)據(jù)安全問題吧。

數(shù)據(jù)存放在云表內(nèi)嵌的MySQL數(shù)據(jù)庫，是安全不丟失的，它提供了多種數(shù)據(jù)存儲的方式，本地部署，云端部署，混合部署，任君挑選！

正因如此，像恒逸石化、許繼電氣、航天科工委、中鐵、中冶、云南小松等大型集團，才鼓勵內(nèi)部員工去學習云表。

篇幅所限，只說到這里，說太多你也不會看。

免費的軟獲取方式在下方：

數(shù)據(jù)庫的用處可大著呢，不僅可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，減少數(shù)據(jù)冗余度，還能實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的集中控制，保持數(shù)據(jù)的一致性和可維護性。選取簡單易用的數(shù)據(jù)庫，你有什么好的建議呢，留言讓我們看到噢！

題主強調(diào)了簡單易用。所以推薦最簡單三個。

1.Access。

2.Excel。

3.飛書文檔、騰訊文檔、石墨文檔等的表格。

如果要做分析，數(shù)據(jù)量才比較大，建議Access，還是專業(yè)的更好一些。網(wǎng)上教程也很多，比較容易學。而且建議用早一點的版本，比如2003或者2007，Access這些年微軟一直想從office里去掉，奈何用的人還是很多，所以不敢去掉，但是采取了一種比較惡心的方法讓用戶放棄，就是每發(fā)布一個新版本，就去掉一些好用的功能，所以說Access是越早的功能越強。

還一個推薦就是Sql Server Express版本，是SQL Server的免費版本，不要錢，基本功能都有，要比sqllite等強大的多

這要結(jié)合你個人實際情況來定，有計算機基礎，懂一點數(shù)據(jù)庫的話那么市場上的那些軟件都可以用，常用有oracle，sqlserver，mysql等，要上手快還是sqlserver比較快，界面操作也比較直觀；如果一點基礎都沒有，但是又要分析數(shù)據(jù)的話可以用微軟自帶的一個access，這個上手比較快。決定用哪一種之后還是要買點教材看，簡單的sql查詢要會，熟練之后也能提高工作效率。

個人使用數(shù)據(jù)庫的話，只存數(shù)據(jù)不做分析，SQLite就足夠了。

文檔數(shù)據(jù)庫和鍵值數(shù)據(jù)庫有什么區(qū)別

鍵值數(shù)據(jù)庫適用于那些頻繁讀寫，擁有簡單數(shù)據(jù)模型的應用。鍵值數(shù)據(jù)庫中存儲的值可以是簡單的標量值，如整數(shù)或布爾值，也可以是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型，比如列表和JSON結(jié)構(gòu)。

鍵值數(shù)據(jù)庫通常具有簡單的查詢功能，允許通過鍵來查找一個值。一般鍵值數(shù)據(jù)庫都支持搜索功能，這提供了更高的靈活性。開發(fā)人員可以選擇使用一些技巧，比如用枚舉鍵來實現(xiàn)范圍查詢，但這些數(shù)據(jù)庫通常缺乏對于文檔、列族、圖形數(shù)據(jù)庫的查詢功能。

文檔數(shù)據(jù)庫提供嵌入式文檔，這對于非規(guī)范化非常有用。文檔數(shù)據(jù)庫將經(jīng)常查詢的數(shù)據(jù)存儲在同一個文檔中，而不是存儲在不同的表中。文檔型數(shù)據(jù)庫按照靈活性的標準設計。如果一個應用程序需要存儲不同的屬性以及大量的數(shù)據(jù)，那么文檔數(shù)據(jù)庫將會是一個很好的選擇。

網(wǎng)站題目：nosql購物車,數(shù)據(jù)庫購物車
文章分享：http://www.chinadenli.net/article40/dscoieo.html

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