Java数据库，哪个更好用？

Posted 2023-03-24

我将推荐给你们10个最高效的Java数据库
1、MongoDB——最受欢迎，跨平台，面向文档的数据库
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，使用C++语言编写。旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。应用性能高低依赖于数据库性能，MongoDB则是非关系数据库中功能最丰富，最像关系数据库的，随着MongDB 3.4版本发布，其应用场景适用能力得到了进一步拓展。
MongoDB的核心优势就是灵活的文档模型、高可用复制集、可扩展分片集群。你可以试着从几大方面了解MongoDB，如实时监控MongoDB工具、内存使用量和页面错误、连接数、数据库操作、复制集等。
2、Elasticsearch ——为云构建的分布式RESTful搜索引擎
ElasticSearch是基于Lucene的搜索服务器。它提供了分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是比较流行的企业级搜索引擎。
ElasticSearch不仅是一个全文本搜索引擎，还是一个分布式实时文档存储，其中每个field均是被索引的数据且可被搜索;也是一个带实时分析功能的分布式搜索引擎，并且能够扩展至数以百计的服务器存储及处理PB级的数据。ElasticSearch在底层利用Lucene完成其索引功能，因此其许多基本概念源于Lucene。
3、Cassandra——开源分布式数据库管理系统
最初是由Facebook开发的，旨在处理许多商品服务器上的大量数据，提供高可用性，没有单点故障。
Apache Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式架构于一身。于2008开源，此后，由于Cassandra良好的可扩展性，被Digg、Twitter等Web 2.0网站所采纳，成为了一种流行的分布式结构化数据存储方案。
因Cassandra是用Java编写的，所以理论上在具有JDK6及以上版本的机器中都可以运行，官方测试的JDK还有OpenJDK 及Sun的JDK。 Cassandra的操作命令，类似于我们平时操作的关系数据库，对于熟悉mysql的朋友来说，操作会很容易上手。
4、Redis ——开源(BSD许可)内存数据结构存储，用作数据库，缓存和消息代理
Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写的、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。
Redis 有三个主要使其有别于其它很多竞争对手的特点：Redis是完全在内存中保存数据的数据库，使用磁盘只是为了持久性目的; Redis相比许多键值数据存储系统有相对丰富的数据类型; Redis可以将数据复制到任意数。Redis 这么火，它都解决了哪些问题？
5、Hazelcast ——基于Java的开源内存数据网格
Hazelcast 是一种内存数据网格 in-memory data grid，提供Java程序员关键任务交易和万亿级内存应用。虽然Hazelcast没有所谓的“Master”，但是仍然有一个Leader节点(the oldest member)，这个概念与ZooKeeper中的Leader类似，但是实现原理却完全不同。同时，Hazelcast中的数据是分布式的，每一个member持有部分数据和相应的backup数据，这点也与ZooKeeper不同。
Hazelcast的应用便捷性深受开发者喜欢，但如果要投入使用，还需要慎重考虑。
6、Ehcache——广泛使用的开源Java分布式缓存
主要面向通用缓存、Java EE和轻量级容器。
EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是hibernate中默认的CacheProvider。
主要特性有：快速简单，具有多种缓存策略;缓存数据有两级，内存和磁盘，因此无需担心容量问题;缓存数据会在虚拟机重启的过程中写入磁盘;可以通过RMI、可插入API等方式进行分布式缓存;具有缓存和缓存管理器的侦听接口;支持多缓存管理器实例，以及一个实例的多个缓存区域;提供Hibernate的缓存实现。Ehcache介绍及整合Spring实现高速缓存。
7、Hadoop ——用Java编写的开源软件框架
用于分布式存储，并对非常大的数据用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群进行高速运算和存储。
Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce则为海量的数据提供了计算。
8、Solr ——开源企业搜索平台，用Java编写，来自Apache Lucene项目
Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器，它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件，生成索引;也可以通过Http Get操作提出查找请求，并得到XML格式的返回结果。
与ElasticSearch一样，同样是基于Lucene，但它对其进行了扩展，提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化。
9、Spark ——Apache Software Foundation中最活跃的项目，是一个开源集群计算框架
Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地。
10、Memcached ——通用分布式内存缓存系统
Memcached是一套分布式快取系统，当初是Danga Interactive为了LiveJournal所发展的，但被许多软件(如MediaWiki)所使用。Memcached作为高速运行的分布式缓存服务器，具有以下的特点：协议简单，基于libevent的事件处理，内置内存存储方式。
通过以上的分析，相信你就知道怎么选择了 参考技术A 你好，对于java来说，MySQL是最好用的数据库。因为MySQL简单，高效，而且是免费的。有很多大型的java应用都是使用的MySQL数据库。 参考技术B php是世界上最好的语言

未来Java大数据Python哪个前景更好，薪资更高？

都知道现在最火爆的是人工智能、大数据。而人工智能和大数据主要用的语言就是Java和Python。今天我们就来分析一下，当前java，python和大数据，哪个就业前景更好？自己该学哪一个？

 

Java和Python是编程语言，而大数据则是一系列技术的整合，所以应该分开来看，三者并不能直接进行对比。

 

三者实际的关系是目标和实现的包含关系。所以这个问题应该分别为 Java和Python哪个发展前景好？大数据的发展前景如何？

 

Java发展前景

 

Java语言是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++语言里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。

 

Java语言作为静态的面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象的理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。Java语言具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等等特点 。

 

Java的发展方向：web开发、大数据开发、安卓开发、服务器开发等等。

 

Java的就业情况：

Java作为传统的编程语言之一，就业市场一直非常紧缺，只要能够掌握相关的技术，实现就业并不难。

 

Java市场人才需求量：

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从地域上看来，北上广深依旧是人才需求明显的地区，另外可以看出杭州对于软件人才的需求也在扩大，人才需求量对比，可看出Java需求之大，很多企业都很难招到一个合适的软件人才。

 

Java开发薪资：

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可以看到，Java薪资处在10-30K的为普遍情况。

 

大数据前景

大数据并不是一种概念，而是一种方法论，一句话概括，就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助决策。

 

关于大数据的发展前景，这里引用马云说过的一句话：

 

未来最大的资源就是数据，不参与大数据十年后一定会后悔。

 

从这句话中可以看出马云对大数据是多么的推崇，而事实上，大数据在现在乃至未来十年，依然会很火。

 

大数据可以实现的应用可以概括为两个方向，一是精准化定制，二是预测。比如通过搜索引擎搜索同样的内容，每个人的结果是不同的，定制新闻服务或网游。再比如精准营销，百度推广，淘宝推广，或者你到了一个地方，自动推荐周边的消费设施等。

 

大数据能火多久完全决定于他的应用方向能火多久，或者可以说是大数据的取代者何时能火！

 

Java和大数据的关系：

 

java是计算机的一门编程语言；可以用来做很多工作，大数据开发属于其中一种；大数据属于互联网方向，就像现在建立在大数据基础上的AI方向一样，他两不是一个同类，但是属于包含和被包含的关系；

 

java可以用来做大数据工作，大数据开发或者应用不必要用java，可以Python，Scala，go语言等。

 

目前最火的大数据开发平台是Hadoop，而Hadoop则是采用java语言编写。CentOS7服务器中apache、php7以及mysql5.7的安装配置代码，一方面由于hadoop的历史原因，Hadoop的项目诞生于一个java高手；另一方面，也有Java跨平台方面的优势；基于这两个方面的原因，所以Hadoop采用了Java语言。但是也因为Hadoop使用了java所以就出现了“Java大数据”。

 

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由于大数据产业的火爆，相关职位的待遇也是水涨船高。可以看到，大数据相关职位的平均薪资已经超过月薪20K。

 

大数据的应用方向和未来趋势

 

1、应用方向：营销、金融、工业、医疗、教育、交通、智慧生活、执法、体育、政府、旅游等等，大数据是真正的覆盖全行业，也就是未来所有的行业都需要大数据的支撑。

 

2、未来趋势：传感器——数据服务——人工智能——社会关系——人类文明

 

从大数据的应用方向和未来发展趋势可以看出来，在未来10年或20年社会及企业发展过程中，春秋战国大事记，大数据是我们无法离开的技术。云服务、人工智能越来越火，没有大数据谈何云服务，没有大数据谈何人工智能？

 

由此看出大数据能火多久的主要决定因素就是有没有他的取代者出现。

 

达妹OS：大数据薪资28000！！！超越其他有没有！！！

 

Python发展前景

Python是一种面向对象的解释型计算机程序的设计语言, Python具有丰富和强大的库。它常被称为胶水语言，能够把其他语言制作的各种模块很轻松地结合在一起。

 

相对于Java、C语言等，Python简单易学，更适合没有编程基础的小白入门。Python 的语言没有多少仪式化的东西，所以就算不是一个 Python 专家，你也能读懂它的代码。

 

Python的发展方向：数据分析、人工智能、web开发、测试、运维、web安全、游戏制作等等。

 

另外说下，Python目前的发展趋势非常好，伴随着大数据和人工智能的发展，Python的应用将得到更广泛的普及，目前在落地应用中已有不少Python开发的项目了。

 

Python是人工智能的未来。因为考虑到语言的灵活性，其速度以及提供的机器学习功能库(如scikit-learn，Keras和TensorFlow)，我们将继续看到Python在机器学习领域占据主导地位。

 

所以就目前的趋势来说，Python要比Java更具有前景一些。

 

总结：

无论是Java、Python还是大数据，都是我们这个时代急需且紧缺的技术。当然，如果你有一定的Java基础，从薪资上来看，大数据是你的第一选择！